Variabel Makroekonomi dan Efisiensi Perb (1)
Variabel Makroekonomi dan Efisiensi Perbankan di Indonesia
Endri
STEI TAZKIA
Sentul City, Bogor
Jawa Barat
Abstract
This study aims to investigate the performance of the technical efficiency of the banks listed
on the Indonesia Stock Exchange ( IDX ) during the period 2010-2014 . This study uses a
two-stage approach, first measuring the technical efficiency of banks using the method of
data envelopment analysis (DEA), and the second stage to estimate the influence of
macroeconomic factors, namely interest rates, inflation rates, and exchange rates on the
technical efficiency using Tobit regression model. Based on the results of the measurement of
technical efficiency of the 22 banks using the DEA method, on average the level of technical
efficiency of banks has not reached the level of 100 % optimum efficiency. Macroeconomic
factors influence the estimation results using the Tobit regression model showed that the
variable interest rates affect the technical efficiency of banks is negative, while the rate of
inflation and the exchange rate affects positively . The empirical findings of this study have
implications for national banks, especially banks listed on the Stock Exchange : ( 1 ) the bank
must improve technical efficiency in its operations in order to achieve optimal efficiency
score of 100 percent, and ( 2 ) with better technical efficiency , banks may face turbulence
changes that occur in macroeconomic factors, especially interest rates, inflation rates, and
exchange rates.
Keywords : Efficiency banks , macroeconomic, data envelopment analysis , Tobit regression
perbankan akan semakin lebih baik dalam
Pendahuluan
industri
mengalokasikan sumber daya keuangan,
perbankan nasional merupakan salah aspek
dan pada akhirnya dapat meningkatkan
penting yang harus diperhatikan oleh
kegiatan
pengelola bank untuk dapat menghasilkan
ekonomi (Weill, 2003).
Aspek
kinerja
efisiensi
keuangan
bagi
yang
sehat
dan
investasi
Tingkat
dan
efisiensi
pertumbuhan
bank
sangat
berkelanjutan (sustainable performance).
ditentukan oleh faktor-faktor yang dapat
Menurut Wheelock dan Wilson (1995),
dikendalikan oleh manajemen perusahaan
efisiensi merupakan ukuran penting dari
(internal factors) dan faktor-faktor diluar
kondisi operasional bank dan menjadi
kendali manajemen (external factors).
salah satu kunci indikator sukses suatu
Faktor-faktor
bank.
determinan
Sementara Berger dan Mester
internal
yang
merupakan
menggambarkan
(1997), menganggap pentingnya efisiensi
kebijakan dan keputusan manajemen bank
bagi
sendiri,
perbankan
perspektif
dapat
mikro
Berdasarkan
ditinjau
maupun
perspektif
dari
seperti
penghimpunan
dan
makro.
penggunaan dana (fund management),
dalam
modal (capital management), manajemen
mikro,
kondisi persaingan yang semakin tajam,
likuiditas
maka sebuah bank agar dapat bertahan dan
manajemen biaya (expense management).
berkembang harus efisien dalam kegiatan
Sedangkan, determinan eksternal lebih
operasinya.
banyak
Sementara dari perspektif
(liquidity management)
dipengaruhi
oleh
dan
variabel
makro, industri perbankan yang efisien
makroekonomi, antara lain adalah tingkat
dapat mempengaruhi biaya intermediasi
inflasi dan
keuangan dan secara keseluruhan stabilitas
indikator stabilitas makroekonomi, dan
sistem keuangan. Hal ini disebabkan peran
secara langsung terkait dengan tingkat
yang
suku bunga, dan selanjutnya biaya dan
sangat
perbankan
produser
strategis
sebagai
jasa-jasa
dari
industri
intermediator
keuangan.
dan
Dengan
tingkat efisiensi yang lebih tinggi, kinerja
suku bunga. Inflasi sebagai
pendapatan
makroekonomi,
bunga.
secara
Ketidakstabilan
umum
akan
menyebabkan dampak yang tidak bagi
kinerja sektor perbankan. Kemampuan
Gejolak
bank mengelola suku bunga dibawah
makroekonomi
kondisi inflasi tinggi dapat mempengaruhi
mengoyahkan sistem perbankan nasional.
struktur
Krisis
biaya
bank
dan
selanjutnya
mempengaruhi tingkat efisiensi.
tinggi
menyebabkan
daya
beli
masyarakat melemah yang disertai juga
dengan penurunan kemampuan dalam
menyimpan dananya di bank. Penurunan
jumlah dana yang disimpan di bank akibat
tingkat inflasi tinggi berdampak terhadap
kinerja bank yang terbebani dengan biaya
operasional
yang
tinggi,
sementara
pendapatan mereka dari bunga berkurang
sehingga bank menjadi tidak efisien dalam
kegiatan
operasionalnya.
Sementara,
dengan dengan suku bunga yang tinggi,
disatu sisi bank menjadi menarik bagi
nasabah untuk menyimpan dananya untuk
mendapatkan
keuntungan
yang
pasti,
sementara disisi lain penyaluran kredit
menjadi
berkuruang
sehingga
bank
terbebani dengan biaya operasional yang
tinggi
dalam
menjalankan
fungsi
intermediasinya dan menyebabkan bank
menjadi tidak efisien.
telah
keuangan
kondisi
terbukti
yang
dapat
terjadi
pada
pertengahan tahun 1997, yang ditandai
Disamping itu, dengan tingkat inflasi
yang
perubahan
dengan depresiasi nilai tukar Rupiah,
tingkat inflasi dua digit, dan tingkat bunga
yang tinggi telah memberikan pelajaran
berharga
bagi
Indonesia.
industri
Krisis
menyebabkan
mengalami
perbankan
tersebut
perbankan
kinerja
memperhatinkan,
di
telah
Indonesia
yang
terutama
sangat
masalah
kesulitan keuangan (financial distress)
yang sangat parah. Disamping itu, banyak
bank-bank
yang
mengalami
negative
spread dalam kegiatan operasionalnya,
yaitu pendapatan bunga dari kredit lebih
kecil daripada kewajiban pembayaran
bunga
kepada
deposan.
Kondisi
ini
diperparah lagi akibat tindakan pemerintah
melikuidasi 54 bank selama periode 19971999 sehingga kepercayaan masyarakat
terhadap
perbankan
merosot
tajam.
Penyebab dari semua ini adalah bahwa
perbankan nasional belum dapat beroperasi
secara efisien.
Penelitan
empiris
mengestimasi
yang
pengaruh
faktor
makroekonomi
mempengaruhi
variabel
tingkat efisiensi perbankan komersial di
makroekonomi terhadap kinerja efisiensi
Asia, Timur Tengah/Afrika Utara, dan
bank masih relatif terbatas. Studi empiris
Afrika.
yang banyak berkembang masih fokus
nasional, artikel ini bertujuan melakukan
pada
investigasi terhadap efisiensi melalui dua
pengukuran kinerja efisiensi baik
menggunakan
pendekatan
parametrik
Dalam
tahap,
tahap
konteks
pertama
melakukan
maupun non parametrik baik di negara
pengukuran
maju maupun di negara berkembang
perbankan, dan tahap kedua mengestimasi
(antara lain; Resti (1997), dan Bonin,
pengaruh faktor makroekonomi terhadap
Hasan,
efisiensi teknis.
dan
Watchtel
(2005)).
Di
terhadap
perbankan
efisiensi
teknis
Indonesia, studi efisiensi perbankan, antara
lain dilakukan oleh; Radam et.al, (2002),
Hadad et al (2003), Mardanugraha (2005),
KAJIAN LITERATUR
dan Astiyah dan Husman (2006).
Hassand
dan
Sanchez
(2007)
Beberapa studi telah menginvestigasi
melakukan penelitian determinan efisiensi
pengaruh faktor makroekonomi terhadap
pada industri perbankan di Amerika Latin.
efisiensi bank, antara lain; Berger and
Hasil
Mester (2003); Drake et al. (2006); dan
tingkat
Chan and Karim (2010), yang hasilnya
profitabilitas,
menunjukkan
bunga
bahwa
makroekonomi
pengaruh
terhadap
faktor
efisiensi
penelitian
menunjukkan
kapitalisasi,
perbedaan
dan
mempengaruhi
rasio-rasio
tingkat
pertumbuhan
secara
bahwa
positif
suku
PDB
untuk
perbankan berbeda antar negara. Misalnya,
efisiensi bank yang lebih besar. Sementara,
studi Drake et al. (2006) menemukan
loan loss reserve, nilai saham yang
bahwa krisis keuangan Asia 1997/1998
diperdagangkan,
tidak
mempengaruhi
berdampak
signifikan
terhadap
efisiensi perbankan. Sementara studi Chan
dan Karim (2010) menemukan bahwa
negatif.
dan
efisiensi
tingkat
inflasi
bank
secara
Delis dan Papanikolaou (2009)
efisiensi
bank,
sementara
penyaluran
melakukan penelitian determinan efisiensi
kredit yang besar ke sector swata dan
bank di sepuluh negara Eropa. Penelitian
konsentrasi pasar yang besar menyebabkan
ini menggunakan model dua-tahap semi-
efisiensi bank rendah.
parametrik
spesifik
untuk
bank,
menguji
spesifik
pengaruh
industri
dan
variabel makroekonomi terhadap efisiensi
bank. Temuan penting penelitian ini adalah
kepemilikan asing, suku bunga pasar dan
pertumbuhan PDB mempengaruhi secara
positif efisiensi bank. Sementara risiko
kredit,
dan
konsentrasi
mempengaruhi
efisiensi
bank
industri
secara
negatif.
et
al.
(2009)
mengevaluasi tingkat efisiensi bank di
negara-negara MENA menggunakan garis
yang
dihitung
dengan
DEA.
Selanjutnya, menggunakan regresi Tobit
untuk menginvestigasi pengaruh institusi,
spesifik
keuangan dan bank sebagai
determinan efisiensi bank. Hasil temuan
mereka menunjukkan bahwa skor efisiensi
bank di negara-negara MENA sebesar 67
persen.
Untuk
menunjukkan
determinan
bahwa
bank
efisensi,
dengan
kapitalisasi besar, likuiditas yang besar dan
pengembangan pasar saham meningkat
dan
Mathews
(2009)
menggunakan metodologi DEA untuk
mengukur skor efisiensi teknis diantara
kelompok bank di Jamaika selama periode
1998-2007. Untuk estimasi faktor yang
mempengaruhi
efisiensi
teknis
menggunakan teknik panel data, hasil
empiris menunjukkan bahwa pendapatan
dan ukuran bank mempengaruhi efisiensi
bank
Naceur
Meta
Daley
secara
berlawanan,
sementara
pertumbuhan PDB mempengaruhi secara
positif efisiensi bank.
Kalluru dan Bhat (2009) menguji
determinan efisiensi biaya bank komersial
di India selama periode 1992-2006. Untuk
menghitung
skor
menggunakan
efisensi,
metode
mereka
parametrik
Stochastic Frontier Approach (SFA) dan
untuk estimasi determinan skor efisiensi
mengaplikasikan
regresi
Tobit.
Hasil
pengukuran terhadap efisiensi biaya bank
komersial
penurunan
di
selama
India
menunjukkan
periode
penelitian.
Mereka juga menemukan bahwa kapasitas
pendapatan bank merupakan determinan
Berdasarkan kriteria pemilihan sampel,
utama efisiensi bank, kemudian baru faktor
maka terpilih 22 bank yang menjadi
diversifikasi dan aktivitas non-bunga.
sampel
dalam
penelitian
ini
untuk
dianalisis lebih lanjut.
Pengukuran kinerja efisiensi teknis
METODE PENELITIAN
terhadap 22 bank yang menjadi sampel
Penelitian ini melakukan estimasi
penelitian diukur dengan menggunakan
terhadap pengaruh faktor makroekonomi
metode Data Envelopment Analysis (DEA)
terhadap efisiensi teknis bank-bank yang
dengan pendekatan intermediasi dimana
tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI)
variabel
selama periode 2010-2014. Populasi dalam
Pembiayaan (Y1) dan Total Pendapatan
penelitian ini adalah bank yang tercatat di
Operasional (Y2), sementara variabel input
Bursa Efek Indonesia selama periode
terdiri dari Total Simpanan (X1), Biaya
2010-2014
Tenaga kerja (X2), dan Aktiva Tetap (X3).
Sementara
yang berjumlah 31 bank.
pemilihan
terdiri
dari
Total
dalam
Kemudian untuk mengestimasi pengaruh
dilakukan menggunakan
variabel makroekonomi terhadap kinerja
metode purposive sampling, yaitu dengan
efisiensi perbankan menggunakan model
menggunakan
regresi Tobit.
penelitian ini
kriteria
sampel
output
tertentu
dalam
melakukan pemilihan sampel. Kriteria
pemilihan sampel dalam penilitian ini
adalah: (1) Bank tercatat di Bursa Efek
Indonesia sejak tahun 2010, dan tetap terus
listing sampai tahun 2014;
(2) Bank
Metode
Data
Envelopment
Analysis
(DEA)
Metode DEA merupakan sebuah
mempunyai data laporan keuangan yang
lengkap dan tersedia untuk umum, dan (3)
metode
Bank tidak menghadapi masalah besar
menggunakan model program linier untuk
yang dapat menganggu kinerja keuangan
menghitung perbandingan rasio output dan
dan perubahan harga saham yang tidak
input untuk semua unit yang dibandingkan
wajar
dalam sebuah populasi.
selama
periode
penelitian.
frontier
non-parametric
yang
Tujuan dari
metode DEA adalah untuk mengukur
u y
s
tingkat efisiensi relatif dari dari bank
Subject to
terhadap bank yang sejenis ketika semua
r 1
m
v x
i 1
unit-unit ini berada pada atau dibawah
r
rj
1
i ij
“kurva” efisien frontier -nya. Jadi metode
ini
digunakan
efisiensi
untuk
relatif
dari
(1)
mengevaluasi
beberapa
r = 1,…,s; i =1,...m dan j = 1,…,n
objek
(benchmarking kinerja).
dimana
Model
DEA
atau
CCR
c = Bank Umum yang dievaluasi
membolehkan
setiap
bank
untuk
yrj = Jumlah output r dari Bank Umum j
mengadopsi sekumpulan bobotnya sendiri
xij = Jumlah input I untuk Bank Umum j
(set of weights), yaitu memaksimumkan
kemungkinan efisiensi terbaiknya jika
dibandingkan dengan bank yang lain.
Dibawah
kondisi
ini,
efisiensi
bank
ur = Bobot (weight) yang dipilih untuk
output r
vi = Bobot (weight) yang dipilih untuk
input i
ditentukan oleh rasio output terhadap
n = Jumlah Bank Umum
bobot input. Model aljabar untuk bentuk
s = Jumlah Output
rasio CCR (input based) sebagai berikut:
m = Jumlah Input
Model CCR
u y
Fungsi
s
Max hc =
r 1
m
v x
i 1
r
rc
i ic
dengan
hc
objektif
yang
didefinisikan
bertujuan
untuk
memaksimumkan rasio output tertimbang
(the ratio of weighted outputs) terhadap
input tertimbang dari bank yang diamati
secara cermat. Fungsi ini terkendala oleh
bank yang lain dalam sampel yang tidak
boleh melebihi
unit efisiensi dengan
menggunakan bobot yang sama. Hal ini
r = 1,…,s; i=1,…,m dan j = 1,…,n
penting untuk dicatat bahwa bobotnya
diasumsikan
tidak
diketahui,
tetapi
diperoleh melalui optimisasi. Optimisasi
dilakukan secara terpisah untuk setiap unit
Memaksimumkan LP setting dalam
agar supaya dapat menghitung bobot dan
(2) mengasumsikan constant returns to
mengukur efisiensi hc.
scale
Persoalan
penentuan
dalam
persamaan (1) adalah program fraksional.
Ini
dapat
dikonver
kedalam
bentuk
program linear (Linear Programming, LP)
dengan
restriksi
objektif
hc
terhadap
menambahkan
terhadap
denominator
ini
unity,
sebagai
persoalan.
fungsi
Versi
dan
kendala
LP
technologies.
Ketika
menformulasikan kendala jumlah bobot
input terhadap unity dalam (2), dan
memaksimumkan
output,
ini
menjadi
pengukuran efisiensi berbasiskan input
(input-based
measurement).
efficiency
Yang berarti, dengan output tertentu, bank
meminumkan penggunaan input.
Satu kemungkinan penyelesaian LP
dari
penentuan fraksi ditunjukkan dalam model
(the
primal)
(3.2)
menformulasikan
dalam
(2)
yaitu
companion.
dual
Dengan menandai bobot input bank c
Primal
dengan θc dan bobot
u y
bank yang lain dalam sample λj bentuk
s
Max hc =
r 1
r
rc
v x
m
Subject to
i 1
i ic
input dan output
dual
persoalan
maksimum
diformalisasikan sebagai berikut:
1
Dual
urc yrj vic xij 0
s
m
r 1
i 1
Min hc = θc
y
n
Subject
(2)
ur, vi 0
(3)
to
j 1
j
rj
si yrc
x
n
j 1
j ij
si c xic
j
1 sebagai
ekstra
j
kendala
terhadap
model
(3)
mempertimbangkan variable returns to
j = 1,... n
Bank c dianggap efisien jika θc
sama dengan satu dan slacks (s
n
memasukkan
λj, s i , s i 0
i
Penting untuk diketahui bahwa
i
dan s )
adalah nol. Yaitu jika dan hanya jika
scale (VRS) dalam produksi (Banker,
Charnes, dan Cooper, 1984). Skor efisiensi
DEA digunakan sebagai indikator kinerja
untuk menentukan bank secara beroperasi
h *c = 1 dengan s i* = s i* = 0, untuk
dalam efisien teknis.
semua c = j,
dimana tanda asterik menunjukkan nilai
Model Regresi Tobit
optimal dari variabel dalam dual. Ini
penting dicatat bahwa kondisi ini sama
Penggunaan model regresi Tobit
disebabkan
karena
nilai
variabel
dengan kondisi efisiensi Pareto. Ketika
bank
sepenuhnya
efisien,
ini
tidak
mungkin memperbaiki nilai input atau
output
yang
diobservasi
tanpa
terikatnya, yaitu efisiensi teknis terletak
antara 0 dan 1. Dengan kata lain, nilai
variabel terikatnya tersensor (censored)
memperburuk nilai input atau output yang
lain.
Bank
dianggap
tidak
efisien
(inefficient) jika θc kurang dari satu
dan/atau variabel slack positif. Untuk bank
yang tidak efisien ini, nilai optimal λj
membentuk
hypothetical
bank,
yang
dibentuk oleh sekumpulan bank yang
efisien.
atau terbatas, sementara variabel-variabel
bebas
tidak
terbatas
nilainya
(non-
censured). Model regresi Tobit merupakan
salah satu dari model-model regeresi
variabel kategorik yang menggunakan
metode maximum likelihood (ML) untuk
mengestimasi
model
dengan
memaksimalisasikan nilai dari likelihood
dengan
function
mencari
parameter-
parameter β dan σ yang didasarkan atas
observasi (bank) yi dan xi:
(1 F i) (2
parameter regresi yang memberikan nilai
L =
tertinggi
untuk
likelihood
yi 0
function
yi 0
1
[1 / 2 2 )]( yi i ) 2
tersebut.
2 1/ 2
xe
)
(5)
Model standar Tobit dapat
dimana
didefinisikan untuk bank ke-i sebagai berikut:
Fi =
y *i = β x i ' + σεi,
xi /
2
1
e t / 2 dt
1/ 2
( 2 )
The first product is over the observations for
(4)
which the banks are 100% efficient (y = 0) and
dimana :
the second product is over the observations for
which banks are inefficient (y > 0). F i is the
y i = y *i jika y *i > 0
distribution function of the standard normal
y i = 0 jika y *i 0
Dalam
model
Tobit
terdapat
evaluated at = β x i '/σ.
tambahan
informasi koefisiens skala (SCALE) yaitu
faktor skala yang akan diestimasi σ. Faktor
skala ini dapat digunakan untuk mengestimasi
Model
Estimasi
Regresi
Tobit
Efisiensi Bank:
EFTi = β1 SBi + β2 INFi + β3
KURSi + εi
standar deviasi dari residual.
(6)
Fungi Likelihood (L) dimaksimum
(maximum likelihood) untuk mengestimasi
Dimana:
EFT = Skor DEA antara 0 dan 1
dimana pada tahun 2013 naik menjadi
SB
= Suku Bunga
INF
= Tingkat Inflasi
KURS
=
Nilai
94,98 persen, dan tahun 2014 naik lagi
Tukar
Rupiah
menjadi 96,06 persen.
Terhadap Dollar AS
Selama
periode
2010-2014,
Hasil dan Pembahasan
terdapat
lima
bank
yang
konsisten
Hasil perhitungan efisiensi DEA
mencapai skor efisiensi optimal 100
untuk 22 bank yang tercatat di BEI selama
persen, yaiyu Bank Central Asia, Bank
periode 2010-2014 ditunjukkan dalam
Rakyat
Indonesia,
Bank
Danamon
tabel 1. Secara rata-rata, tingkat efisiensi
Indonesia, Bank Mandiri, dan Bank of
teknis bank belum mencapai tingkat
India Indonesia. Sementara bank yang
efisiensi optimal 100%. Selama periode
tidak pernah mencapai skor efisiensi
2010-2014,
skor
efisiensi
teknis
optimal 1 selama periode 2010-2014
mengalami fluktuasi. Pada tahun 2008,
adalah Bank ICB Bumi Putera, Bank
tingkat efisiensi rata-rata bank mencapai
Negara Indonesia, Bank QNB Kesawan,
skor efisiensi DEA sebesar 96,78 persen
dan Bank Internasional Indonesia.
dan merupakan yang tertinggi selama
tahun
Hasil perhitungan skor efisiensi
berturut-turut mengalami penurunan, yaitu
teknis ke-22 bank yang tercatat di BEI
pada tahun 2011 skor efisiensi sebesar
selama periode 2010-2014, selanjutnya
91,06 persen dan tahun 2012 sebesar 88,28
diestimasi menggunakan model regresi
persen. Periode tahun 2013-2014, skor
Tobit untuk menentukan apakah faktor-
efisiensi bank mengalami peningkatan,
faktor makroekonomi, yaitu suku bunga,
periode
2010-2014,
dan
dua
tingkat
inflasi,
dan
nilai
tukar
mempengaruhi efisiensi teknis bank. Hasil
estimasi pengujian model regresi Tobit
6
ditunjukkan
dalam
menunjukkan
bahwa
makroekonomi,
tabel
2,
yang
seluruh
variabel
suku
bunga,
yaitu
7
inflasi,dan
nilai
tukar
mempengaruhi
kinerja efisiensi teknis perbankan secara
signifikan dengan tingkat keyakinan 99%
8
(α = 1%)
9
Tabel. 1. Efisiensi Teknis 22 Bank yang
Tercatat di BEI Periode 2010-2014
N Nama
o Bank
1 Bank
Central
Asia
Tbk
2 Bank
ICB
Bumip
utera
Tbk
3 Bank
Bukopi
n Tbk
4 Bank
Negara
Indone
sia Tbk
5 Bank
201
0
1
201
1
1
201
2
1
201
3
1
201
4
1
0,8
328
0,9
345
0,9
321
0,9
183
0,8
847
1
0
1
1
1
2
0,9
716
0,9
244
0,7
946
0,9
081
1
0,8
247
0,8
665
0,8
770
0,9
208
0,9
589
0,9
0,9
0,8
1
0,9
1
3
Nusant
ara
Parahy
angan
Tbk
Bank
Rakyat
Indone
sia
(Perser
o) Tbk
Bank
Danam
on
Indone
sia Tbk
Bank
Pundi
Indone
sia Tbk
Bank
QNB
Kesaw
an Tbk
Bank
Mandir
i
(Perser
o) Tbk
Bank
Bumi
Arta
Tbk
Bank
CIMB
Niaga
Tbk
Bank
Interna
sional
Indone
sia Tbk
506
048
098
591
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8
788
1
1
0,8
421
0,8
327
0,8
386
0,8
249
0,9
086
0,8
572
1
1
1
1
1
0,9
739
0,9
717
1
0,8
880
0,9
006
1
1
1
1
1
0,9
638
0,9
995
0,9
336
0,9
750
0,9
943
1
4
1
5
1
6
1
7
1
8
1
9
2
0
2
1
2
2
Bank
Permat
a Tbk
Bank
of
India
Indone
sia Tbk
Bank
Victori
a
Interna
tional
Tbk
Bank
Artha
Graha
Interna
sional
Tbk
Bank
Mayap
ada
Interna
sional
Tbk
Bank
Mega
Tbk
Bank
OCBC
NISP
Tbk
Bank
Pan
Indone
sia Tbk
Bank
Himpu
nan
Saudar
a 1906
1
1
0,9
560
0,9
361
0,9
920
0,9
185
1
1
1
1
Tbk
RataRata
0,9
678
0,9
106
0,8
828
0,9
498
0,9
606
Tingkat suku bunga mempengaruhi
kinerja efisiensi perbankan secara negatif
1
1
1
0,8
322
1
dengan koefisien regresi sebesar 0.088649,
artinya
jika
suku
bunga
mengalami
kenaikan sebesar 10 persen maka efisiensi
1
1
0,8
730
1
0,9
793
teknis bank akan mengalami penurunan
sebesar 0,88649 persen. Tingkat inflasi
mempengaruhi efisiensi teknis bank secara
1
1
0,8
791
0,8
803
0,9
817
positif dengan koefisien sebesar 0,011115,
yang berarti setiap 10 persen kenaikan
tingkat inflasi akan menyebabkan efisiensi
1
0,9
118
0,7
854
0,7
969
0,8
880
teknis bank akan meningkat sebesar 0,11
0,9
403
0,9
102
0,8
244
0,9
910
1
persen. Nilai tukar juga mempengaruhi
1
0,9
359
0,8
300
0,8
842
0,9
832
koefisien sebesar 0.000166, yang berarti
1
1
1
0,9
849
depresiasi terhadap Dollar AS sebesar 10
1
efisiensi teknis bank secara positif dengan
jika
nilai
tukar
Rupiah
mengalami
persen, maka efisiensi teknis bank akan
meningkat sebesar 0,00166 persen.
Tabel 2. Estimasi Variabel
Makrekonomi Terhadap Efisiensi
Teknis Perbankan yang Tercatat Di BEI
Periode 2010-2014
Dependent Variable: DEA
Method: ML - Censored Normal (TOBIT)
(Quadratic hill climbing)
Sample: 1 110
Included observations: 110
Left censoring (value) at zero
Convergence achieved after 3
iterations
Covariance matrix computed using second
derivatives
Log
149.361 Hannanlikelihood
1 Quinn criter.
Avg. log 1.35782
likelihood
8
Left
censored
obs
Uncensore
d obs
Right
0 censored obs
110
Temuan
membuktikan
zCoeffici
Std. Statisti
ent Error
c Prob.
Variable
SB
INF
KURS
0.08864 0.0092 9.5776
9
56
62 0.0000
0.01111 0.0036 3.0204
5
80
56 0.0025
0.00016 6.12E- 27.135
6
06
03 0.0000
Error
Distribution
2.6030
98
0
Total obs
empiris
bahwa
110
penelitian
ketiga
ini
variabel
makroekonomi, yaitu tingkat suku bunga,
tingkat
inflasi
dan
nilai
tukar
mempengaruhi secara signifikan efisiensi
teknis perbankan nasional. Hasil penelitian
sejalan dengan temuan
Drake et. al.
(2006) dan Chan dan Karim (2010) yang
membuktikan
bahwa
variasi
dalam
efisiensi teknis dapat dijelaskan oleh
variabel makroekonomi.
SCALE:C 0.06223 0.0041 14.832
(4)
9
96
41 0.0000
Untuk
variabel
suku
bunga
mempengaruhi secara negatif efisiensi
Mean
0.0636
dependent 0.95137 S.D.
var
3 dependent var
82
S.E. of
0.06340 Akaike info 2.6429
regression
3 criterion
28
Sum
squared
0.42611 Schwarz
2.5447
resid
2 criterion
29
perbankan yang tercatat di BEI, ini berarti
bahwa
jika
suku
bunga
mengalami
kenaikan, maka efisiensi teknis bank
cenderung
turun.
Kondisi
ini
sesuai
dengan karakteristik perbankan nasional
yang mendasarkan pendapatannya dari
dampaknya mempengaruhi efisiensi bank
suku bunga kredit yang tinggi, sementara
secara negatif.
suku bunga simpanan relatif lebih kecil.
Hal ini menyebabkan perbedaan suku
bunga kredit dengan suku bunga simpanan
KESIMPULAN
yang lebih dikenal denga istilah net
interest margin (NIM) cenderung menjadi
lebih besar. Dengan NIM yang tinggi bank
merasa mereka tidak perlu beroperasi
dengan biaya yang lebih rendah sehingga
cenderung tidak efisien. Bukti empiris
penelitian
ini
berbeda
dengen
studi
Hassand dan Sanchez (2007), Delis dan
Papanikolaou (2009)
yang menemukan
bahwa perbedaan tingkat suku bunga
mempengaruhi
secara
positif
untuk
efisiensi bank.
Penelitian
ini
bertujuan
untuk
menginvestigasi kinerja efisiensi teknis
bank-bank yang tercatat di Bursa Efek
Indonesia (BEI) selama periode 20102014.
Penelitian
ini
menggunakan
pendekatan dua tahap, pertama melakukan
pengukuran
terhadap
efisiensi
teknis
perbankan menggunakan metode data
envelopment analysis (DEA), dan tahap
kedua melakukan estimasi pengaruh faktor
makroekonomi, yaitu suku bunga, tingkat
inflasi, dan nilai tukar terhadap efisiensi
bunga,
teknis menggunakan model regresi Tobit.
tingkat inflasi mempengaruhi efisiensi
Berdasarkan hasil pengukuran efisiensi
perbankan secara positif. Temuan ini
teknis terhadap 22 bank menggunakan
berbeda dengan studi Hassan and Sanchez
metode DEA, secara rata-rata, tingkat
(2007)
yang
sebaliknya
efisiensi teknis bank belum mencapai
bahwa
tingkat
mempengaruhi
tingkat efisiensi optimal 100%, tetapi
secara negatif efisiensi bank di negara-
sudah diatas 90 persen selama periode
negara Amerika Latin. Boyd et al. (2001)
2010-2014. Hasil estimasi pengaruh faktor
menyatakan bahwa dengan inflasi yang
makroekonomi
tinggi
model regresi Tobit menunjukkan bahwa
Berbeda
akan
dengan
suku
menemukan
inflasi
mengurangi
sumber
pembiayaan ke sektor swasta, sehingga
variabel
suku
dengan
bunga
menggunakan
mempengaruhi
efisiensi
teknis
bank
secara
negatif,
sementara tingkat inflasi dan nilai tukar
mempengaruhi secara positif. Temuan
empiris
penelitian
ini
memberikan
implikasi terhadap perbankan nasional,
khususnya yang bank-bank yang tercatat di
BEI:
(1)
bank
harus
meningkatkan
efisiensi teknis dalam kegiatan operasinya
untuk mencapai skor efisiensi optimal 100
persen, dan (2) dengan efisiensi teknis
yang lebih baik, bank dapat menghadapi
gejolak perubahan-perubahan yang terjadi
dalam
faktor-faktor
makroekonomi,
terutama suku bunga, tingkat inflasi, dan
nilai tukar. Oleh kerena itu, bank harus
tetap waspada dan selalu mengantisipasi
setiap perubahan variabel makroekonomi,
agar kegiatan bank dapat berjalan secara
normal dan menghasilkan kinerja yang
Economics
and
Conference, Malaysia
Business
Astiyah, Siti dan Jardine A. Husman
(2006).
Fungsi
Intermediasi
Dalam Efisiensi Perbankan di
Indonesia: Deviasi Fungsi Provit,
Buletin Ekonomi Moneter dan
Perbankan, Volume 8, No. 4, Hal
529-543, Bank Indonesia, Jakarta
Berger, A.N. dan Humphrey, D.B. (1997).
Efficiency
of
financial
institutions: International survey
and directions for future research.
European Journal of Operational
Research, 98, 175-212.
Berger, AN, LJ Mester (2003) Explaining
the
Dramatic
Changes
in
Performance of US Banks:
Technological
Change,
Deregulation,
and
Dynamic
Changes in Competition, Journal
of Financial Intermediation, 12,
57-95.
berkelanjutan (performance sustainable)
DAFTAR PUSTAKA
Alias, Radam, M. Azali, A.M. Dayang
Affizah dan Neila Aisha, 2002,
Rating of Indonesian Commercial
Banks
:
DEA
Approach,
Proceeding of Asia Pacific
Bonin, J. P., Hasan, I., &Wachtel, P.
(2005).
Bank
performance,
efficiency and ownership in
transition countries. Journal of
Banking & Finance, 29(1),
31−53.
Bonin, J. P., Hasan, I., & Wachtel, P.
(2005). Privatization matters:
Bank efficiency in transition
countries. Journal of Banking &
Finance, 29(8/9), 2155−2178.
Boyd, J, Levine, R. and Smith, B. (2001)
The impact of inflation on
financial sector performance,
Journal
of
Monetary
Economics,47, 221-248.
Chan, S-G, MZA Karim (2010) Bank
Efficiency and Macroeconomic
Factors: The Case of Developing
Countries, Global Economic
Review, 39, 269-289
Daley, J. and Matthews, K. (2009)
Efficiency and convergence in the
Jamaican banking sector: 19972007,
Cardiff
Economics
Working Papers, E2009/30.
Delis, M. and Papanikolaou, N. (2009)
Determinants of bank efficiency:
evidence from a semi-parametric
methodology, MPRA Working
Paper No. 13893.
Drake, L, MJB Hall, R Simper (2006) The
impact of macroeconomic and
regulatory factors on bank
efficiency: A non-parametric
analysis of Hong Kong's banking
system, Journal of Banking &
Finance, 30, 1443-1466
Hadad, Muliaman D., et al (2003a),
Analisis
Efisiensi
Industri
Perbankan Indonesia: Penggunaan
Metode Nonparametrik Data
Envelopment Analysis (DEA),
Biro Stabilitas Sistem Keuangan
Bank Indonesia, Research Paper ,
No. 7/5.
Haddad, Muliaman D., et.al (2003b),
Pendekatan Parametrik Untuk
Efisiensi Perbankan Indonesia,
Biro Stabilitas Sistem Keuangan
Bank Indonesia, Research Paper ,
No. 4/5.
Hassan, K. and Sanchez, B. (2007)
Efficiency determinants
and
dynamic efficiency changes in
Latin
American
banking
industries, Networks Financial
Institute, Working Paper No. 32,
Indiana University. Hauner D.
(2005) Explaining efficiency
differences among large German
and Austrian banks, Applied
Economics , 37, 969-980.
Kalluru,
S.R. and Bhat, S. (2009)
Determinants of cost efficiency of
commercial banks in India, The
IUP
Journal
of
Bank
Management, 3, 32-50.
Mardamugraha. Eugenia.(2005). Efisiensi
Perbankan
di
Indonesia
dipelajari Melalui Pendekatan
Fungsi
Biaya
Parametrik,
Disertasi dalam bidang Ekonomi
Program Studi Ilmu Ekonomi
pada
Universitas
Indonesia,
Jakarta
Naceur, S., Ben-Khedhiri, H. and Casu, B.
(2009) What drives efficiency of
Selected MENA banks? a metafrontier analysis, Working Paper
Series No. 03, Cass Business
School.
Weill, L., (2003), Banking Efficiency in
Transition Economies: The role of
Foregn Ownership, Economic of
Transition, 11(3), 569-592
Resti, A. (1997). “Evaluating the cost
efficiency of the Italian Banking
system: What can be learned from
the joint application of parametric
and non-parametric techniques”.
Journal of banking and Finance,
21, 221-250
Wheelock, D. C. dan Wilson, P. W..
(2001). New evidence on returns
to scale and product mix among
US commercial banks. Journal of
Monetary Economics 47, 653–
674.
Endri
STEI TAZKIA
Sentul City, Bogor
Jawa Barat
Abstract
This study aims to investigate the performance of the technical efficiency of the banks listed
on the Indonesia Stock Exchange ( IDX ) during the period 2010-2014 . This study uses a
two-stage approach, first measuring the technical efficiency of banks using the method of
data envelopment analysis (DEA), and the second stage to estimate the influence of
macroeconomic factors, namely interest rates, inflation rates, and exchange rates on the
technical efficiency using Tobit regression model. Based on the results of the measurement of
technical efficiency of the 22 banks using the DEA method, on average the level of technical
efficiency of banks has not reached the level of 100 % optimum efficiency. Macroeconomic
factors influence the estimation results using the Tobit regression model showed that the
variable interest rates affect the technical efficiency of banks is negative, while the rate of
inflation and the exchange rate affects positively . The empirical findings of this study have
implications for national banks, especially banks listed on the Stock Exchange : ( 1 ) the bank
must improve technical efficiency in its operations in order to achieve optimal efficiency
score of 100 percent, and ( 2 ) with better technical efficiency , banks may face turbulence
changes that occur in macroeconomic factors, especially interest rates, inflation rates, and
exchange rates.
Keywords : Efficiency banks , macroeconomic, data envelopment analysis , Tobit regression
perbankan akan semakin lebih baik dalam
Pendahuluan
industri
mengalokasikan sumber daya keuangan,
perbankan nasional merupakan salah aspek
dan pada akhirnya dapat meningkatkan
penting yang harus diperhatikan oleh
kegiatan
pengelola bank untuk dapat menghasilkan
ekonomi (Weill, 2003).
Aspek
kinerja
efisiensi
keuangan
bagi
yang
sehat
dan
investasi
Tingkat
dan
efisiensi
pertumbuhan
bank
sangat
berkelanjutan (sustainable performance).
ditentukan oleh faktor-faktor yang dapat
Menurut Wheelock dan Wilson (1995),
dikendalikan oleh manajemen perusahaan
efisiensi merupakan ukuran penting dari
(internal factors) dan faktor-faktor diluar
kondisi operasional bank dan menjadi
kendali manajemen (external factors).
salah satu kunci indikator sukses suatu
Faktor-faktor
bank.
determinan
Sementara Berger dan Mester
internal
yang
merupakan
menggambarkan
(1997), menganggap pentingnya efisiensi
kebijakan dan keputusan manajemen bank
bagi
sendiri,
perbankan
perspektif
dapat
mikro
Berdasarkan
ditinjau
maupun
perspektif
dari
seperti
penghimpunan
dan
makro.
penggunaan dana (fund management),
dalam
modal (capital management), manajemen
mikro,
kondisi persaingan yang semakin tajam,
likuiditas
maka sebuah bank agar dapat bertahan dan
manajemen biaya (expense management).
berkembang harus efisien dalam kegiatan
Sedangkan, determinan eksternal lebih
operasinya.
banyak
Sementara dari perspektif
(liquidity management)
dipengaruhi
oleh
dan
variabel
makro, industri perbankan yang efisien
makroekonomi, antara lain adalah tingkat
dapat mempengaruhi biaya intermediasi
inflasi dan
keuangan dan secara keseluruhan stabilitas
indikator stabilitas makroekonomi, dan
sistem keuangan. Hal ini disebabkan peran
secara langsung terkait dengan tingkat
yang
suku bunga, dan selanjutnya biaya dan
sangat
perbankan
produser
strategis
sebagai
jasa-jasa
dari
industri
intermediator
keuangan.
dan
Dengan
tingkat efisiensi yang lebih tinggi, kinerja
suku bunga. Inflasi sebagai
pendapatan
makroekonomi,
bunga.
secara
Ketidakstabilan
umum
akan
menyebabkan dampak yang tidak bagi
kinerja sektor perbankan. Kemampuan
Gejolak
bank mengelola suku bunga dibawah
makroekonomi
kondisi inflasi tinggi dapat mempengaruhi
mengoyahkan sistem perbankan nasional.
struktur
Krisis
biaya
bank
dan
selanjutnya
mempengaruhi tingkat efisiensi.
tinggi
menyebabkan
daya
beli
masyarakat melemah yang disertai juga
dengan penurunan kemampuan dalam
menyimpan dananya di bank. Penurunan
jumlah dana yang disimpan di bank akibat
tingkat inflasi tinggi berdampak terhadap
kinerja bank yang terbebani dengan biaya
operasional
yang
tinggi,
sementara
pendapatan mereka dari bunga berkurang
sehingga bank menjadi tidak efisien dalam
kegiatan
operasionalnya.
Sementara,
dengan dengan suku bunga yang tinggi,
disatu sisi bank menjadi menarik bagi
nasabah untuk menyimpan dananya untuk
mendapatkan
keuntungan
yang
pasti,
sementara disisi lain penyaluran kredit
menjadi
berkuruang
sehingga
bank
terbebani dengan biaya operasional yang
tinggi
dalam
menjalankan
fungsi
intermediasinya dan menyebabkan bank
menjadi tidak efisien.
telah
keuangan
kondisi
terbukti
yang
dapat
terjadi
pada
pertengahan tahun 1997, yang ditandai
Disamping itu, dengan tingkat inflasi
yang
perubahan
dengan depresiasi nilai tukar Rupiah,
tingkat inflasi dua digit, dan tingkat bunga
yang tinggi telah memberikan pelajaran
berharga
bagi
Indonesia.
industri
Krisis
menyebabkan
mengalami
perbankan
tersebut
perbankan
kinerja
memperhatinkan,
di
telah
Indonesia
yang
terutama
sangat
masalah
kesulitan keuangan (financial distress)
yang sangat parah. Disamping itu, banyak
bank-bank
yang
mengalami
negative
spread dalam kegiatan operasionalnya,
yaitu pendapatan bunga dari kredit lebih
kecil daripada kewajiban pembayaran
bunga
kepada
deposan.
Kondisi
ini
diperparah lagi akibat tindakan pemerintah
melikuidasi 54 bank selama periode 19971999 sehingga kepercayaan masyarakat
terhadap
perbankan
merosot
tajam.
Penyebab dari semua ini adalah bahwa
perbankan nasional belum dapat beroperasi
secara efisien.
Penelitan
empiris
mengestimasi
yang
pengaruh
faktor
makroekonomi
mempengaruhi
variabel
tingkat efisiensi perbankan komersial di
makroekonomi terhadap kinerja efisiensi
Asia, Timur Tengah/Afrika Utara, dan
bank masih relatif terbatas. Studi empiris
Afrika.
yang banyak berkembang masih fokus
nasional, artikel ini bertujuan melakukan
pada
investigasi terhadap efisiensi melalui dua
pengukuran kinerja efisiensi baik
menggunakan
pendekatan
parametrik
Dalam
tahap,
tahap
konteks
pertama
melakukan
maupun non parametrik baik di negara
pengukuran
maju maupun di negara berkembang
perbankan, dan tahap kedua mengestimasi
(antara lain; Resti (1997), dan Bonin,
pengaruh faktor makroekonomi terhadap
Hasan,
efisiensi teknis.
dan
Watchtel
(2005)).
Di
terhadap
perbankan
efisiensi
teknis
Indonesia, studi efisiensi perbankan, antara
lain dilakukan oleh; Radam et.al, (2002),
Hadad et al (2003), Mardanugraha (2005),
KAJIAN LITERATUR
dan Astiyah dan Husman (2006).
Hassand
dan
Sanchez
(2007)
Beberapa studi telah menginvestigasi
melakukan penelitian determinan efisiensi
pengaruh faktor makroekonomi terhadap
pada industri perbankan di Amerika Latin.
efisiensi bank, antara lain; Berger and
Hasil
Mester (2003); Drake et al. (2006); dan
tingkat
Chan and Karim (2010), yang hasilnya
profitabilitas,
menunjukkan
bunga
bahwa
makroekonomi
pengaruh
terhadap
faktor
efisiensi
penelitian
menunjukkan
kapitalisasi,
perbedaan
dan
mempengaruhi
rasio-rasio
tingkat
pertumbuhan
secara
bahwa
positif
suku
PDB
untuk
perbankan berbeda antar negara. Misalnya,
efisiensi bank yang lebih besar. Sementara,
studi Drake et al. (2006) menemukan
loan loss reserve, nilai saham yang
bahwa krisis keuangan Asia 1997/1998
diperdagangkan,
tidak
mempengaruhi
berdampak
signifikan
terhadap
efisiensi perbankan. Sementara studi Chan
dan Karim (2010) menemukan bahwa
negatif.
dan
efisiensi
tingkat
inflasi
bank
secara
Delis dan Papanikolaou (2009)
efisiensi
bank,
sementara
penyaluran
melakukan penelitian determinan efisiensi
kredit yang besar ke sector swata dan
bank di sepuluh negara Eropa. Penelitian
konsentrasi pasar yang besar menyebabkan
ini menggunakan model dua-tahap semi-
efisiensi bank rendah.
parametrik
spesifik
untuk
bank,
menguji
spesifik
pengaruh
industri
dan
variabel makroekonomi terhadap efisiensi
bank. Temuan penting penelitian ini adalah
kepemilikan asing, suku bunga pasar dan
pertumbuhan PDB mempengaruhi secara
positif efisiensi bank. Sementara risiko
kredit,
dan
konsentrasi
mempengaruhi
efisiensi
bank
industri
secara
negatif.
et
al.
(2009)
mengevaluasi tingkat efisiensi bank di
negara-negara MENA menggunakan garis
yang
dihitung
dengan
DEA.
Selanjutnya, menggunakan regresi Tobit
untuk menginvestigasi pengaruh institusi,
spesifik
keuangan dan bank sebagai
determinan efisiensi bank. Hasil temuan
mereka menunjukkan bahwa skor efisiensi
bank di negara-negara MENA sebesar 67
persen.
Untuk
menunjukkan
determinan
bahwa
bank
efisensi,
dengan
kapitalisasi besar, likuiditas yang besar dan
pengembangan pasar saham meningkat
dan
Mathews
(2009)
menggunakan metodologi DEA untuk
mengukur skor efisiensi teknis diantara
kelompok bank di Jamaika selama periode
1998-2007. Untuk estimasi faktor yang
mempengaruhi
efisiensi
teknis
menggunakan teknik panel data, hasil
empiris menunjukkan bahwa pendapatan
dan ukuran bank mempengaruhi efisiensi
bank
Naceur
Meta
Daley
secara
berlawanan,
sementara
pertumbuhan PDB mempengaruhi secara
positif efisiensi bank.
Kalluru dan Bhat (2009) menguji
determinan efisiensi biaya bank komersial
di India selama periode 1992-2006. Untuk
menghitung
skor
menggunakan
efisensi,
metode
mereka
parametrik
Stochastic Frontier Approach (SFA) dan
untuk estimasi determinan skor efisiensi
mengaplikasikan
regresi
Tobit.
Hasil
pengukuran terhadap efisiensi biaya bank
komersial
penurunan
di
selama
India
menunjukkan
periode
penelitian.
Mereka juga menemukan bahwa kapasitas
pendapatan bank merupakan determinan
Berdasarkan kriteria pemilihan sampel,
utama efisiensi bank, kemudian baru faktor
maka terpilih 22 bank yang menjadi
diversifikasi dan aktivitas non-bunga.
sampel
dalam
penelitian
ini
untuk
dianalisis lebih lanjut.
Pengukuran kinerja efisiensi teknis
METODE PENELITIAN
terhadap 22 bank yang menjadi sampel
Penelitian ini melakukan estimasi
penelitian diukur dengan menggunakan
terhadap pengaruh faktor makroekonomi
metode Data Envelopment Analysis (DEA)
terhadap efisiensi teknis bank-bank yang
dengan pendekatan intermediasi dimana
tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI)
variabel
selama periode 2010-2014. Populasi dalam
Pembiayaan (Y1) dan Total Pendapatan
penelitian ini adalah bank yang tercatat di
Operasional (Y2), sementara variabel input
Bursa Efek Indonesia selama periode
terdiri dari Total Simpanan (X1), Biaya
2010-2014
Tenaga kerja (X2), dan Aktiva Tetap (X3).
Sementara
yang berjumlah 31 bank.
pemilihan
terdiri
dari
Total
dalam
Kemudian untuk mengestimasi pengaruh
dilakukan menggunakan
variabel makroekonomi terhadap kinerja
metode purposive sampling, yaitu dengan
efisiensi perbankan menggunakan model
menggunakan
regresi Tobit.
penelitian ini
kriteria
sampel
output
tertentu
dalam
melakukan pemilihan sampel. Kriteria
pemilihan sampel dalam penilitian ini
adalah: (1) Bank tercatat di Bursa Efek
Indonesia sejak tahun 2010, dan tetap terus
listing sampai tahun 2014;
(2) Bank
Metode
Data
Envelopment
Analysis
(DEA)
Metode DEA merupakan sebuah
mempunyai data laporan keuangan yang
lengkap dan tersedia untuk umum, dan (3)
metode
Bank tidak menghadapi masalah besar
menggunakan model program linier untuk
yang dapat menganggu kinerja keuangan
menghitung perbandingan rasio output dan
dan perubahan harga saham yang tidak
input untuk semua unit yang dibandingkan
wajar
dalam sebuah populasi.
selama
periode
penelitian.
frontier
non-parametric
yang
Tujuan dari
metode DEA adalah untuk mengukur
u y
s
tingkat efisiensi relatif dari dari bank
Subject to
terhadap bank yang sejenis ketika semua
r 1
m
v x
i 1
unit-unit ini berada pada atau dibawah
r
rj
1
i ij
“kurva” efisien frontier -nya. Jadi metode
ini
digunakan
efisiensi
untuk
relatif
dari
(1)
mengevaluasi
beberapa
r = 1,…,s; i =1,...m dan j = 1,…,n
objek
(benchmarking kinerja).
dimana
Model
DEA
atau
CCR
c = Bank Umum yang dievaluasi
membolehkan
setiap
bank
untuk
yrj = Jumlah output r dari Bank Umum j
mengadopsi sekumpulan bobotnya sendiri
xij = Jumlah input I untuk Bank Umum j
(set of weights), yaitu memaksimumkan
kemungkinan efisiensi terbaiknya jika
dibandingkan dengan bank yang lain.
Dibawah
kondisi
ini,
efisiensi
bank
ur = Bobot (weight) yang dipilih untuk
output r
vi = Bobot (weight) yang dipilih untuk
input i
ditentukan oleh rasio output terhadap
n = Jumlah Bank Umum
bobot input. Model aljabar untuk bentuk
s = Jumlah Output
rasio CCR (input based) sebagai berikut:
m = Jumlah Input
Model CCR
u y
Fungsi
s
Max hc =
r 1
m
v x
i 1
r
rc
i ic
dengan
hc
objektif
yang
didefinisikan
bertujuan
untuk
memaksimumkan rasio output tertimbang
(the ratio of weighted outputs) terhadap
input tertimbang dari bank yang diamati
secara cermat. Fungsi ini terkendala oleh
bank yang lain dalam sampel yang tidak
boleh melebihi
unit efisiensi dengan
menggunakan bobot yang sama. Hal ini
r = 1,…,s; i=1,…,m dan j = 1,…,n
penting untuk dicatat bahwa bobotnya
diasumsikan
tidak
diketahui,
tetapi
diperoleh melalui optimisasi. Optimisasi
dilakukan secara terpisah untuk setiap unit
Memaksimumkan LP setting dalam
agar supaya dapat menghitung bobot dan
(2) mengasumsikan constant returns to
mengukur efisiensi hc.
scale
Persoalan
penentuan
dalam
persamaan (1) adalah program fraksional.
Ini
dapat
dikonver
kedalam
bentuk
program linear (Linear Programming, LP)
dengan
restriksi
objektif
hc
terhadap
menambahkan
terhadap
denominator
ini
unity,
sebagai
persoalan.
fungsi
Versi
dan
kendala
LP
technologies.
Ketika
menformulasikan kendala jumlah bobot
input terhadap unity dalam (2), dan
memaksimumkan
output,
ini
menjadi
pengukuran efisiensi berbasiskan input
(input-based
measurement).
efficiency
Yang berarti, dengan output tertentu, bank
meminumkan penggunaan input.
Satu kemungkinan penyelesaian LP
dari
penentuan fraksi ditunjukkan dalam model
(the
primal)
(3.2)
menformulasikan
dalam
(2)
yaitu
companion.
dual
Dengan menandai bobot input bank c
Primal
dengan θc dan bobot
u y
bank yang lain dalam sample λj bentuk
s
Max hc =
r 1
r
rc
v x
m
Subject to
i 1
i ic
input dan output
dual
persoalan
maksimum
diformalisasikan sebagai berikut:
1
Dual
urc yrj vic xij 0
s
m
r 1
i 1
Min hc = θc
y
n
Subject
(2)
ur, vi 0
(3)
to
j 1
j
rj
si yrc
x
n
j 1
j ij
si c xic
j
1 sebagai
ekstra
j
kendala
terhadap
model
(3)
mempertimbangkan variable returns to
j = 1,... n
Bank c dianggap efisien jika θc
sama dengan satu dan slacks (s
n
memasukkan
λj, s i , s i 0
i
Penting untuk diketahui bahwa
i
dan s )
adalah nol. Yaitu jika dan hanya jika
scale (VRS) dalam produksi (Banker,
Charnes, dan Cooper, 1984). Skor efisiensi
DEA digunakan sebagai indikator kinerja
untuk menentukan bank secara beroperasi
h *c = 1 dengan s i* = s i* = 0, untuk
dalam efisien teknis.
semua c = j,
dimana tanda asterik menunjukkan nilai
Model Regresi Tobit
optimal dari variabel dalam dual. Ini
penting dicatat bahwa kondisi ini sama
Penggunaan model regresi Tobit
disebabkan
karena
nilai
variabel
dengan kondisi efisiensi Pareto. Ketika
bank
sepenuhnya
efisien,
ini
tidak
mungkin memperbaiki nilai input atau
output
yang
diobservasi
tanpa
terikatnya, yaitu efisiensi teknis terletak
antara 0 dan 1. Dengan kata lain, nilai
variabel terikatnya tersensor (censored)
memperburuk nilai input atau output yang
lain.
Bank
dianggap
tidak
efisien
(inefficient) jika θc kurang dari satu
dan/atau variabel slack positif. Untuk bank
yang tidak efisien ini, nilai optimal λj
membentuk
hypothetical
bank,
yang
dibentuk oleh sekumpulan bank yang
efisien.
atau terbatas, sementara variabel-variabel
bebas
tidak
terbatas
nilainya
(non-
censured). Model regresi Tobit merupakan
salah satu dari model-model regeresi
variabel kategorik yang menggunakan
metode maximum likelihood (ML) untuk
mengestimasi
model
dengan
memaksimalisasikan nilai dari likelihood
dengan
function
mencari
parameter-
parameter β dan σ yang didasarkan atas
observasi (bank) yi dan xi:
(1 F i) (2
parameter regresi yang memberikan nilai
L =
tertinggi
untuk
likelihood
yi 0
function
yi 0
1
[1 / 2 2 )]( yi i ) 2
tersebut.
2 1/ 2
xe
)
(5)
Model standar Tobit dapat
dimana
didefinisikan untuk bank ke-i sebagai berikut:
Fi =
y *i = β x i ' + σεi,
xi /
2
1
e t / 2 dt
1/ 2
( 2 )
The first product is over the observations for
(4)
which the banks are 100% efficient (y = 0) and
dimana :
the second product is over the observations for
which banks are inefficient (y > 0). F i is the
y i = y *i jika y *i > 0
distribution function of the standard normal
y i = 0 jika y *i 0
Dalam
model
Tobit
terdapat
evaluated at = β x i '/σ.
tambahan
informasi koefisiens skala (SCALE) yaitu
faktor skala yang akan diestimasi σ. Faktor
skala ini dapat digunakan untuk mengestimasi
Model
Estimasi
Regresi
Tobit
Efisiensi Bank:
EFTi = β1 SBi + β2 INFi + β3
KURSi + εi
standar deviasi dari residual.
(6)
Fungi Likelihood (L) dimaksimum
(maximum likelihood) untuk mengestimasi
Dimana:
EFT = Skor DEA antara 0 dan 1
dimana pada tahun 2013 naik menjadi
SB
= Suku Bunga
INF
= Tingkat Inflasi
KURS
=
Nilai
94,98 persen, dan tahun 2014 naik lagi
Tukar
Rupiah
menjadi 96,06 persen.
Terhadap Dollar AS
Selama
periode
2010-2014,
Hasil dan Pembahasan
terdapat
lima
bank
yang
konsisten
Hasil perhitungan efisiensi DEA
mencapai skor efisiensi optimal 100
untuk 22 bank yang tercatat di BEI selama
persen, yaiyu Bank Central Asia, Bank
periode 2010-2014 ditunjukkan dalam
Rakyat
Indonesia,
Bank
Danamon
tabel 1. Secara rata-rata, tingkat efisiensi
Indonesia, Bank Mandiri, dan Bank of
teknis bank belum mencapai tingkat
India Indonesia. Sementara bank yang
efisiensi optimal 100%. Selama periode
tidak pernah mencapai skor efisiensi
2010-2014,
skor
efisiensi
teknis
optimal 1 selama periode 2010-2014
mengalami fluktuasi. Pada tahun 2008,
adalah Bank ICB Bumi Putera, Bank
tingkat efisiensi rata-rata bank mencapai
Negara Indonesia, Bank QNB Kesawan,
skor efisiensi DEA sebesar 96,78 persen
dan Bank Internasional Indonesia.
dan merupakan yang tertinggi selama
tahun
Hasil perhitungan skor efisiensi
berturut-turut mengalami penurunan, yaitu
teknis ke-22 bank yang tercatat di BEI
pada tahun 2011 skor efisiensi sebesar
selama periode 2010-2014, selanjutnya
91,06 persen dan tahun 2012 sebesar 88,28
diestimasi menggunakan model regresi
persen. Periode tahun 2013-2014, skor
Tobit untuk menentukan apakah faktor-
efisiensi bank mengalami peningkatan,
faktor makroekonomi, yaitu suku bunga,
periode
2010-2014,
dan
dua
tingkat
inflasi,
dan
nilai
tukar
mempengaruhi efisiensi teknis bank. Hasil
estimasi pengujian model regresi Tobit
6
ditunjukkan
dalam
menunjukkan
bahwa
makroekonomi,
tabel
2,
yang
seluruh
variabel
suku
bunga,
yaitu
7
inflasi,dan
nilai
tukar
mempengaruhi
kinerja efisiensi teknis perbankan secara
signifikan dengan tingkat keyakinan 99%
8
(α = 1%)
9
Tabel. 1. Efisiensi Teknis 22 Bank yang
Tercatat di BEI Periode 2010-2014
N Nama
o Bank
1 Bank
Central
Asia
Tbk
2 Bank
ICB
Bumip
utera
Tbk
3 Bank
Bukopi
n Tbk
4 Bank
Negara
Indone
sia Tbk
5 Bank
201
0
1
201
1
1
201
2
1
201
3
1
201
4
1
0,8
328
0,9
345
0,9
321
0,9
183
0,8
847
1
0
1
1
1
2
0,9
716
0,9
244
0,7
946
0,9
081
1
0,8
247
0,8
665
0,8
770
0,9
208
0,9
589
0,9
0,9
0,8
1
0,9
1
3
Nusant
ara
Parahy
angan
Tbk
Bank
Rakyat
Indone
sia
(Perser
o) Tbk
Bank
Danam
on
Indone
sia Tbk
Bank
Pundi
Indone
sia Tbk
Bank
QNB
Kesaw
an Tbk
Bank
Mandir
i
(Perser
o) Tbk
Bank
Bumi
Arta
Tbk
Bank
CIMB
Niaga
Tbk
Bank
Interna
sional
Indone
sia Tbk
506
048
098
591
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0,8
788
1
1
0,8
421
0,8
327
0,8
386
0,8
249
0,9
086
0,8
572
1
1
1
1
1
0,9
739
0,9
717
1
0,8
880
0,9
006
1
1
1
1
1
0,9
638
0,9
995
0,9
336
0,9
750
0,9
943
1
4
1
5
1
6
1
7
1
8
1
9
2
0
2
1
2
2
Bank
Permat
a Tbk
Bank
of
India
Indone
sia Tbk
Bank
Victori
a
Interna
tional
Tbk
Bank
Artha
Graha
Interna
sional
Tbk
Bank
Mayap
ada
Interna
sional
Tbk
Bank
Mega
Tbk
Bank
OCBC
NISP
Tbk
Bank
Pan
Indone
sia Tbk
Bank
Himpu
nan
Saudar
a 1906
1
1
0,9
560
0,9
361
0,9
920
0,9
185
1
1
1
1
Tbk
RataRata
0,9
678
0,9
106
0,8
828
0,9
498
0,9
606
Tingkat suku bunga mempengaruhi
kinerja efisiensi perbankan secara negatif
1
1
1
0,8
322
1
dengan koefisien regresi sebesar 0.088649,
artinya
jika
suku
bunga
mengalami
kenaikan sebesar 10 persen maka efisiensi
1
1
0,8
730
1
0,9
793
teknis bank akan mengalami penurunan
sebesar 0,88649 persen. Tingkat inflasi
mempengaruhi efisiensi teknis bank secara
1
1
0,8
791
0,8
803
0,9
817
positif dengan koefisien sebesar 0,011115,
yang berarti setiap 10 persen kenaikan
tingkat inflasi akan menyebabkan efisiensi
1
0,9
118
0,7
854
0,7
969
0,8
880
teknis bank akan meningkat sebesar 0,11
0,9
403
0,9
102
0,8
244
0,9
910
1
persen. Nilai tukar juga mempengaruhi
1
0,9
359
0,8
300
0,8
842
0,9
832
koefisien sebesar 0.000166, yang berarti
1
1
1
0,9
849
depresiasi terhadap Dollar AS sebesar 10
1
efisiensi teknis bank secara positif dengan
jika
nilai
tukar
Rupiah
mengalami
persen, maka efisiensi teknis bank akan
meningkat sebesar 0,00166 persen.
Tabel 2. Estimasi Variabel
Makrekonomi Terhadap Efisiensi
Teknis Perbankan yang Tercatat Di BEI
Periode 2010-2014
Dependent Variable: DEA
Method: ML - Censored Normal (TOBIT)
(Quadratic hill climbing)
Sample: 1 110
Included observations: 110
Left censoring (value) at zero
Convergence achieved after 3
iterations
Covariance matrix computed using second
derivatives
Log
149.361 Hannanlikelihood
1 Quinn criter.
Avg. log 1.35782
likelihood
8
Left
censored
obs
Uncensore
d obs
Right
0 censored obs
110
Temuan
membuktikan
zCoeffici
Std. Statisti
ent Error
c Prob.
Variable
SB
INF
KURS
0.08864 0.0092 9.5776
9
56
62 0.0000
0.01111 0.0036 3.0204
5
80
56 0.0025
0.00016 6.12E- 27.135
6
06
03 0.0000
Error
Distribution
2.6030
98
0
Total obs
empiris
bahwa
110
penelitian
ketiga
ini
variabel
makroekonomi, yaitu tingkat suku bunga,
tingkat
inflasi
dan
nilai
tukar
mempengaruhi secara signifikan efisiensi
teknis perbankan nasional. Hasil penelitian
sejalan dengan temuan
Drake et. al.
(2006) dan Chan dan Karim (2010) yang
membuktikan
bahwa
variasi
dalam
efisiensi teknis dapat dijelaskan oleh
variabel makroekonomi.
SCALE:C 0.06223 0.0041 14.832
(4)
9
96
41 0.0000
Untuk
variabel
suku
bunga
mempengaruhi secara negatif efisiensi
Mean
0.0636
dependent 0.95137 S.D.
var
3 dependent var
82
S.E. of
0.06340 Akaike info 2.6429
regression
3 criterion
28
Sum
squared
0.42611 Schwarz
2.5447
resid
2 criterion
29
perbankan yang tercatat di BEI, ini berarti
bahwa
jika
suku
bunga
mengalami
kenaikan, maka efisiensi teknis bank
cenderung
turun.
Kondisi
ini
sesuai
dengan karakteristik perbankan nasional
yang mendasarkan pendapatannya dari
dampaknya mempengaruhi efisiensi bank
suku bunga kredit yang tinggi, sementara
secara negatif.
suku bunga simpanan relatif lebih kecil.
Hal ini menyebabkan perbedaan suku
bunga kredit dengan suku bunga simpanan
KESIMPULAN
yang lebih dikenal denga istilah net
interest margin (NIM) cenderung menjadi
lebih besar. Dengan NIM yang tinggi bank
merasa mereka tidak perlu beroperasi
dengan biaya yang lebih rendah sehingga
cenderung tidak efisien. Bukti empiris
penelitian
ini
berbeda
dengen
studi
Hassand dan Sanchez (2007), Delis dan
Papanikolaou (2009)
yang menemukan
bahwa perbedaan tingkat suku bunga
mempengaruhi
secara
positif
untuk
efisiensi bank.
Penelitian
ini
bertujuan
untuk
menginvestigasi kinerja efisiensi teknis
bank-bank yang tercatat di Bursa Efek
Indonesia (BEI) selama periode 20102014.
Penelitian
ini
menggunakan
pendekatan dua tahap, pertama melakukan
pengukuran
terhadap
efisiensi
teknis
perbankan menggunakan metode data
envelopment analysis (DEA), dan tahap
kedua melakukan estimasi pengaruh faktor
makroekonomi, yaitu suku bunga, tingkat
inflasi, dan nilai tukar terhadap efisiensi
bunga,
teknis menggunakan model regresi Tobit.
tingkat inflasi mempengaruhi efisiensi
Berdasarkan hasil pengukuran efisiensi
perbankan secara positif. Temuan ini
teknis terhadap 22 bank menggunakan
berbeda dengan studi Hassan and Sanchez
metode DEA, secara rata-rata, tingkat
(2007)
yang
sebaliknya
efisiensi teknis bank belum mencapai
bahwa
tingkat
mempengaruhi
tingkat efisiensi optimal 100%, tetapi
secara negatif efisiensi bank di negara-
sudah diatas 90 persen selama periode
negara Amerika Latin. Boyd et al. (2001)
2010-2014. Hasil estimasi pengaruh faktor
menyatakan bahwa dengan inflasi yang
makroekonomi
tinggi
model regresi Tobit menunjukkan bahwa
Berbeda
akan
dengan
suku
menemukan
inflasi
mengurangi
sumber
pembiayaan ke sektor swasta, sehingga
variabel
suku
dengan
bunga
menggunakan
mempengaruhi
efisiensi
teknis
bank
secara
negatif,
sementara tingkat inflasi dan nilai tukar
mempengaruhi secara positif. Temuan
empiris
penelitian
ini
memberikan
implikasi terhadap perbankan nasional,
khususnya yang bank-bank yang tercatat di
BEI:
(1)
bank
harus
meningkatkan
efisiensi teknis dalam kegiatan operasinya
untuk mencapai skor efisiensi optimal 100
persen, dan (2) dengan efisiensi teknis
yang lebih baik, bank dapat menghadapi
gejolak perubahan-perubahan yang terjadi
dalam
faktor-faktor
makroekonomi,
terutama suku bunga, tingkat inflasi, dan
nilai tukar. Oleh kerena itu, bank harus
tetap waspada dan selalu mengantisipasi
setiap perubahan variabel makroekonomi,
agar kegiatan bank dapat berjalan secara
normal dan menghasilkan kinerja yang
Economics
and
Conference, Malaysia
Business
Astiyah, Siti dan Jardine A. Husman
(2006).
Fungsi
Intermediasi
Dalam Efisiensi Perbankan di
Indonesia: Deviasi Fungsi Provit,
Buletin Ekonomi Moneter dan
Perbankan, Volume 8, No. 4, Hal
529-543, Bank Indonesia, Jakarta
Berger, A.N. dan Humphrey, D.B. (1997).
Efficiency
of
financial
institutions: International survey
and directions for future research.
European Journal of Operational
Research, 98, 175-212.
Berger, AN, LJ Mester (2003) Explaining
the
Dramatic
Changes
in
Performance of US Banks:
Technological
Change,
Deregulation,
and
Dynamic
Changes in Competition, Journal
of Financial Intermediation, 12,
57-95.
berkelanjutan (performance sustainable)
DAFTAR PUSTAKA
Alias, Radam, M. Azali, A.M. Dayang
Affizah dan Neila Aisha, 2002,
Rating of Indonesian Commercial
Banks
:
DEA
Approach,
Proceeding of Asia Pacific
Bonin, J. P., Hasan, I., &Wachtel, P.
(2005).
Bank
performance,
efficiency and ownership in
transition countries. Journal of
Banking & Finance, 29(1),
31−53.
Bonin, J. P., Hasan, I., & Wachtel, P.
(2005). Privatization matters:
Bank efficiency in transition
countries. Journal of Banking &
Finance, 29(8/9), 2155−2178.
Boyd, J, Levine, R. and Smith, B. (2001)
The impact of inflation on
financial sector performance,
Journal
of
Monetary
Economics,47, 221-248.
Chan, S-G, MZA Karim (2010) Bank
Efficiency and Macroeconomic
Factors: The Case of Developing
Countries, Global Economic
Review, 39, 269-289
Daley, J. and Matthews, K. (2009)
Efficiency and convergence in the
Jamaican banking sector: 19972007,
Cardiff
Economics
Working Papers, E2009/30.
Delis, M. and Papanikolaou, N. (2009)
Determinants of bank efficiency:
evidence from a semi-parametric
methodology, MPRA Working
Paper No. 13893.
Drake, L, MJB Hall, R Simper (2006) The
impact of macroeconomic and
regulatory factors on bank
efficiency: A non-parametric
analysis of Hong Kong's banking
system, Journal of Banking &
Finance, 30, 1443-1466
Hadad, Muliaman D., et al (2003a),
Analisis
Efisiensi
Industri
Perbankan Indonesia: Penggunaan
Metode Nonparametrik Data
Envelopment Analysis (DEA),
Biro Stabilitas Sistem Keuangan
Bank Indonesia, Research Paper ,
No. 7/5.
Haddad, Muliaman D., et.al (2003b),
Pendekatan Parametrik Untuk
Efisiensi Perbankan Indonesia,
Biro Stabilitas Sistem Keuangan
Bank Indonesia, Research Paper ,
No. 4/5.
Hassan, K. and Sanchez, B. (2007)
Efficiency determinants
and
dynamic efficiency changes in
Latin
American
banking
industries, Networks Financial
Institute, Working Paper No. 32,
Indiana University. Hauner D.
(2005) Explaining efficiency
differences among large German
and Austrian banks, Applied
Economics , 37, 969-980.
Kalluru,
S.R. and Bhat, S. (2009)
Determinants of cost efficiency of
commercial banks in India, The
IUP
Journal
of
Bank
Management, 3, 32-50.
Mardamugraha. Eugenia.(2005). Efisiensi
Perbankan
di
Indonesia
dipelajari Melalui Pendekatan
Fungsi
Biaya
Parametrik,
Disertasi dalam bidang Ekonomi
Program Studi Ilmu Ekonomi
pada
Universitas
Indonesia,
Jakarta
Naceur, S., Ben-Khedhiri, H. and Casu, B.
(2009) What drives efficiency of
Selected MENA banks? a metafrontier analysis, Working Paper
Series No. 03, Cass Business
School.
Weill, L., (2003), Banking Efficiency in
Transition Economies: The role of
Foregn Ownership, Economic of
Transition, 11(3), 569-592
Resti, A. (1997). “Evaluating the cost
efficiency of the Italian Banking
system: What can be learned from
the joint application of parametric
and non-parametric techniques”.
Journal of banking and Finance,
21, 221-250
Wheelock, D. C. dan Wilson, P. W..
(2001). New evidence on returns
to scale and product mix among
US commercial banks. Journal of
Monetary Economics 47, 653–
674.