Analisis Sensitivitas Npl Sektoral Perbankan Indonesia Terhadap Perubahan Faktor Makroekonomi

Abstract

Perbankan di Indonesia memiliki peranan penting terhadap pilar pertumbuhan ekonomi nasional karena perbankan memiliki fungsi intermediasi. Penopang pertumbuhan ekonomi tersebut berasal dari pemberian kredit melalui sepuluh sektor ekonomi berdasarkan pengelompokan Bank Indonesia. Risiko utama yang dihadapi perbankan dari pemberian kredit yang merupakan aset utama perbankan adalah risiko kredit. Risiko kredit tercermin dari rasio Non Performing Loan (NPL). Semakin tinggi risiko kredit yang dihadapi perbankan, maka semakin tinggi rasio NPL perbankan. Perubahan NPL dapat disebabkan oleh faktor internal seperti kebijakan, SDM, dan lainnya ataupun faktor eksternal melalui perubahan faktor makroekonomi, seperti suku bunga, nilai tukar, dan lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sensitivitas NPL perbankan, baik secara agregat maupun per sektor ekonomi sebagai dampak terhadap guncangan makroekonomi yang tercermin dari guncangan beberapa variabel indikator. Selain itu, penelitian ini juga ingin mengetahui variabel makroekonomi manakah yang dominan dalam memengaruhi tingkat NPL perbankan. Variabel makroekonomi yang digunakan adalah BI rate, Indeks Harga Konsumen (IHK), nilai tukar USD/IDR, nilai impor, jumlah uang beredar luas (M2) dan Industrial Production Index (IPX). Sumber data utama pada penelitian ini berasal dari Bank Indonesia (BI) dan Badan Pusat Statistik (BPS) dengan periode bulanan dari Januari 2003 sampai Desember 2013. Analisis sensitivitas NPL terhadap variabel makroekonomi tersebut menggunakan metode Vector Auto Regression (VAR)/ Vector Error Correction Model (VECM) berdasarkan NPL agregat maupun NPL per sektor ekonomi. Berdasarkan hasil VAR/VECM dianalisis hubungan kausalitas granger, Impulse Response Function (IRF) untuk menganalisis arah hubungan antara NPL dengan variabel makroekonomi dan menilai sensitivitas dari masing-masing model NPL. Analisis lanjutan menggunakan Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) untuk menganalisis variabel makroekonomi yang dominan memengaruhi tingkat NPL baik secara agregat maupun per sektor ekonomi. Hasil pengujian awal menunjukkan bahwa seluruh model memenuhi syarat untuk dianalisis dengan menggunakan metode VECM (terdapat persamaan kointegrasi atau hubungan jangka panjang antara NPL dengan variabel makroekonomi) dan stabil berdasarkan lag 1 bulan dengan nilai R-square antara 10% hingga 55%. Berdasarkan uji granger causality, ditemukan adanya hubungan saling memengaruhi (granger cause) antara NPL dan tingkat suku bunga khususnya untuk sektor Pertanian, Pertambangan, Listrik, Jasa dunia usaha dan sektor Lain-lain. Selain itu, ditemukan adanya hubungan saling memengaruhi antara NPL sektor Perindustrian dengan Industrial Production Index (IPX) serta NPL sektor Pertanian dengan nilai impor. Berdasarkan model VECM yang dihasilkan, ditemukan bahwa variabel BI rate memiliki hubungan yang positif dengan NPL di seluruh sektor ekonomi, yang menandakan adanya keeratan hubungan antara risiko kredit dengan tingkat suku bunga. Variabel IPX, IHK dan M2 secara umum menunjukkan hubungan yang positif dengan NPL, kecuali pada beberapa sektor ekonomi tertentu. Hasil penelitian juga menunjukkan adanya hubungan yang negatif antara NPL dengan variabel nilai tukar dan impor. Beberapa hasil penelitian yang menunjukkan perbedaan dengan hipotesis awal pada penelitian ini adalah untuk variabel IPX dan nilai tukar. Variabel IPX belum dapat menjelaskan dengan baik terhadap NPL perbankan secara agregat dan beberapa sektor ekonomi, selain sektor Jasa sosial dan Perindustrian. Variabel nilai tukar menunjukkan dualisme hasil hubungan dengan NPL yang memang dapat terjadi dan sejalan dengan beberapa penelitian terdahulu. Beberapa sektor ekonomi menunjukkan tingkat sensitivitas yang tinggi terhadap guncangan makroekonomi. Sektor Pertambangan merupakan sektor yang sangat sensitif terhadap perubahan suku bunga, sedangkan sektor Pertanian dan Listrik, gas dan air, selain suku bunga, juga sensitif terhadap perubahan IPX. Sektor Jasa sosial merupakan sektor yang responsif terhadap seluruh variabel makroekonomi yang digunakan, sedangkan sektor Jasa dunia usaha dan sektor Lain-lain tidak responsif terhadap perubahan makroekonomi. Variabel BI rate memberikan kontribusi terbesar terhadap perubahan NPL baik secara agregat maupun per sektor ekonomi. Variabel IPX dan impor juga berkontribusi terhadap NPL di berbagai sektor ekonomi, sedangkan IHK merupakan variabel yang paling minim kontribusinya terhadap perubahan NPL secara agregat maupun per sektor ekonomi. Secara umum, hasil penelitian ini telah memberikan gambaran arah perubahan NPL baik secara agregat maupun per sektor ekonomi kedepannya jika terjadi guncangan makroekonomi. Arah perubahan NPL tersebut diharapkan dapat dijadikan sebagai masukan bagi stakeholders terutama terkait dengan implikasi manajerial yang disampaikan baik bagi praktisi perbankan, pelaku usaha, regulator dan pihak lainnya. Saran yang diberikan terkait hasil penelitian ini adalah agar mempertimbangkan rekomendasi pemberian kredit saat terjadi guncangan ekonomi. Beberapa sektor ekonomi yang responsif terhadap perubahan makroekonomi agar dibatasi atau dihindari, sedangkan sektor ekonomi yang tidak responsif atau sensitif terhadap perubahan makroekonomi dapat lebih dipertimbangkan. Saran yang diberikan terkait pengembangan penelitian berikutnya adalah penggunaan definisi sektor ekonomi yang terkini yaitu menggunakan 18 sektor ekonomi, cakupan kredit yang lebih spesifik, seperti kredit UMKM, Kredit Kepemilikan Rumah (KPR), Kredit Kendaraan Bermotor (KKB), ataupun segmen khusus seperti kartu kredit. Hal ini dapat dilakukan mengingat karakteristik pada segmentasi kredit yang spesifik tersebut dapat lebih spesifik menjelaskan hubungan antara tingkat NPL dengan variabel makroekonomi.