## PENGARUH KEBIJAKAN MAKROPRUDENSIAL TERHADAP SIKLUS KREDIT: SEBUAH STUDI ATAS PENGGUNAAN INSTRUMEN CAR DAN GWM PERBANKAN INDONESIA 2006-2013
Eric Matheus Tena Yoel 1
Fakultas Ekonomi Universitas Katolik Parahyangan

## ABSTRACT
This research reviews the influence and mechanism of macroprudential policy instruments through CAR and RR in affecting the credit cycle. Data used in this research are quarterly panel data of 103 Indonesian commercial banks that are included in BUKU I – BUKU IV in 2006-2013. Two models are built based on the theory of transmission mechanism of macroprudential policy from capital- based instrument and liquidity-based instrument. The first model includes the whole banks, while the  second  accommodates  only  47 banks by  adding  market-RWA.  Using  path  analysis  technique, the  result  shows  that  CAR  affects  bank  lending  negatively.  However,  GWM  affects  bank  lending positively in both the first and the second models. In the second model, it can be proved that CAR has a positive influence on market-RWA. From this research, macroprudential policy instruments through CAR and RR can soften the credit cycle effectively.
Keywords : Macroprudential policy, CAR, RR, Credit cycle.

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengkaji  berapa  besar  dan  bagaimana  mekanisme  instrumen  kebijakan makroprudensial CAR dan GWM mempengaruhi siklus kredit. Data yang digunakan adalah data panel  triwulanan  103  bank  umum  konvensional  yang  termasuk  dalam  BUKU  I  –  BUKU  IV  di Indonesia  periode  2006-2013.  Peneliti  membangun  dua  model  berdasarkan  teori  mekanisme transmisi  kebijakan  makroprudensial  pada instrumen  berbasis modal dan  instrumen  berbasis likuiditas. Model  pertama  mencakup  keseluruhan bank  sedangkan model  kedua  mencakup  47 bank dengan menambahkan variabel ATMR pasar. Dengan menggunakan teknik path analysis , peneliti  menemukan  bahwa  CAR  mempengaruhi  penyaluran  kredit  perbankan  secara  negatif sedangkan  GWM  mempengaruhi  penyaluran  kredit  perbankan  secara  positif  baik  pada  model pertama  dan  model  kedua.  Pada  model  kedua,  peneliti  juga  menemukan  bahwa  CAR mempengaruhi  ATMR  pasar  secara  positif.  Peneliti  menyimpulkan  bahwa  kebijakan makroprudensial CAR dan GWM cukup efektif dalam meredam siklus kredit.
Kata kunci : Kebijakan Makroprudensial, CAR, GWM, Siklus Kredit.

## 1. PENDAHULUAN
Krisis  yang  terjadi  pada  tahun  2008  telah  memberikan  pelajaran  bahwa  menjaga stabilitas  perekonomian  tidak  cukup  hanya  dengan  menjaga  stabilitas  harga  tetapi  juga  perlu menjaga  stabilitas  sistem  keuangan.  Stabilitas  harga  tercermin  dari  tingkat  inflasi  dan  suku bunga  yang  rendah,  sedangkan  stabilitas  sistem  keuangan  merupakan  kondisi  dimana  sistem keuangan  dapat  menahan  guncangan tanpa  mengganggu  proses  alokasi  tabungan  untuk investasi  dan  pengolahan  pembayaran  dalam  perekonomian  (Trichet,  2005).  Krisis  keuangan global di Amerika Serikat pada tahun 2008 dipicu oleh pertumbuhan kredit yang berlebihan di Amerika Serikat. Krisis Global yang bermula pada sektor keuangan tersebut terjadi ketika dunia
1 Korespondensi: Jalan Mawar Mekar No.3 Bandung, 082126859550, ericmatheus23@yahoo.com.au
berhasil  mencapai  prestasi  terbaiknya  dalam  menjaga  stabilitas  harga  dan  pertumbuhan ekonomi (Agung, 2010). Akan tetapi, kondisi tersebut justru memicu perilaku sistem keuangan menjadi cenderung mengabaikan risiko dan melakukan ekspansi kredit besar-besaran sehingga menciptakan  gelembung  harga  aset  dan  ketidakstabilan  sistem  keuangan  yang  pada  akhirnya menimbulkan krisis.
Borio  (2003)  mengatakan  bahwa  biaya  penyelamatan  yang  ditimbulkan  akibat  krisis cukup besar. Seperti pada saat terjadi krisis moneter di Indonesia pada tahun 1997-1998 biaya penyelamatannya  mencapai  51%  dari  PDB  Indonesia.  Selanjutnya  krisis  keuangan  di  Amerika Serikat  pada  tahun  2008  biaya  penyelamatannya  ditaksir  mencapai  diatas  43%  dari  PDB Amerika  Serikat.  Besarnya  biaya  penyelamatan  krisis  tersebut  semakin  menunjukkan pentingnya menjaga stabilitas sistem keuangan secara keseluruhan.
Sistem  keuangan  memiliki  kecenderungan  untuk  menciptakan  prosiklikalitas,  yaitu keadaan  dimana  perekonomian  tumbuh  lebih  cepat  ketika  fase  ekspansi  dan  perekonomian memburuk  ketika  fase  kontraksi.  Ketika  perekonomian  sedang  mengalami  fase  ekspansi  bank cenderung  meningkatkan  penyaluran  kredit  seiring  dengan  permintaan  kredit  yang  naik  dan cenderung  mengabaikan  risiko,  namun  sebaliknya  ketika  perekonomian  sedang  dalam  fase kontraksi  maka  bank  cenderung  menurunkan  penyaluran  kredit  seiring  dengan  permintaan kredit  yang  turun.  Terhadap  perilaku  prosiklikal  tersebut  dibutuhkan  kebijakan  yang  bersifat sebagai countercyclical yang  dapat  mengerem  laju  pertumbuhan  ekonomi  yang  terlalu  tinggi saat fase ekspansi dan mengakselerasi pertumbuhan ekonomi yang rendah atau bahkan negatif saat fase kontraksi.
Kebijakan  makroprudensial  adalah  kebijakan countercyclical yang  ditujukan  untuk menjaga  ketahanan  sektor  keuangan  secara  keseluruhan  sehingga  mampu  untuk  mengatasi risiko  sistemik  akibat  gagalnya  lembaga  atau  pasar  keuangan  yang  berdampak  menimbulkan krisis  (Bank  Indonesia,  2012).  Istilah  kebijakan  makroprudensial  baru  mencuat  dan  menjadi perhatian  sejak  terjadinya  krisis  keuangan  global  2008.  Akan  tetapi  penerapan  instrumen kebijakan  makroprudensial  sudah  dilakukan  di  berbagai  negara  untuk  mengatasi aspek-aspek spesifik  dari  risiko  sistemik  tanpa  menyebutnya  sebagai  kebijakan  makroprudensial  (Vinals, 2011).
Agung  (2010)  menemukan  bahwa  prosiklikalitas  di  Indonesia  cukup  besar.  Hal  ini ditunjukkan dari hubungan antara rata-rata pertumbuhan kredit dengan pertumbuhan ekonomi PDB seperti pada Gambar 1.
Gambar  1.  menunjukkan  hubungan  antara  rata-rata  pertumbuhan  kredit  dan  rata-rata pertumbuhan PDB dari tahun 1990-2009. Pada gambar tersebut terlihat ketika perekonomian sedang  dalam  fase  ekspansi  pertumbuhan  PDB  diatas  6%  dan  kredit  tumbuh  sebesar  25,8%. Sebaliknya ketika perekonomian sedang dalam fase kontraksi, pertumbuhan PDB dibawah 3% dan  kredit  turun  sebesar  12,5%.  Dapat  disimpulkan  bahwa  kredit  tumbuh  jauh  lebih  cepat dibanding  PDB  selama  periode  ekspansi  dan  tumbuh  jauh  lebih  lambat  ketika  fase  kontraksi. Selanjutnya,  menurut  Craig et  al .  (2006)  dibandingkan  Malaysia,  Filipina,  Thailand,  Jepang, China,  dan  Hongkong  SAR,  prosiklikalitas  di  Indonesia  relatif  lebih  tinggi.  Hal  ini  terlihat  dari tingginya  koefisien  korelasi  antara  kredit  riil  dan  PDB  riil  Indonesia  yang  mencapai  0,82 sementara  di  negara-negara  lain  koefisien  korelasinya  cenderung  di  bawah  0,55.  Tingginya koefisien  korelasi  di  Indonesia  menunjukkan  bahwa  prosiklikalitas  di  Indonesia  cukup  tinggi sehingga  dapat  menyebabkan  rentannya  perekonomian.  Dengan  tingginya  prosiklikalitas  di Indonesia  maka  diperlukan  analisis  tentang  bagaimana  pengaruh  kebijakan  makroprudensial yang telah diterapkan di Indonesia sebagai kebijakan yang bersifat sebagai countercyclical .

## Gambar 1. Hubungan antara Rata-rata Pertumbuhan Kredit dan PDB
Sumber: Agung (2010)
Indonesia  telah  menerapkan  beberapa  kebijakan  makroprudensial  melalui  beberapa instrumen  seperti  CAR  ( Capital  Adequacy  Ratio )  dan  GWM  (Giro  Wajib  Minimum).  CAR merupakan  regulasi  persyaratan  cadangan  modal  tambahan  dimana  cadangan  modal  ini  akan digunakan  sebagai buffer ketika  perekonomian  sedang  mengalami  fase  ekspansi  dan  dapat digunakan ketika perekonomian sedang mengalami fase kontraksi. Sedangkan GWM (Giro Wajib Minimum)  atau Reserve  Requirement merupakan  persyaratan  likuiditas  bagi  perbankan  untuk menyimpan dananya dalam bentuk rupiah di Bank Sentral. Besarnya dana yang harus disetor ke Bank Indonesia tergantung persentase tertentu dari total DPK (Dana Pihak Ketiga) rupiah bank (Bank Indonesia, 2012).
Untuk  dapat  mengetahui  sejauh  mana  peran  CAR  dan  GWM  yang  telah  diterapkan  di Indonesia dalam mengatasi prosiklikalitas, penelitian ini mengkaji berapa besar dan bagaimana mekanisme  instrumen  kebijakan  makroprudensial  CAR  dan  GWM  dari  tahun  2006-2013 mempengaruhi siklus kredit. Mekanisme pengaruh CAR dan GWM terhadap siklus kredit akan dikaji  berdasarkan  teori  mekanisme  transmisi  kebijakan  makroprudensial  yang  dikemukakan oleh CGFS (2012). Hasil dari penelitian ini dapat memberikan gambaran mengenai implementasi kebijakan makroprudensial yang telah diterapkan di Indonesia khususnya CAR dan GWM dalam mengatasi prosiklikalitas.

## 1.1  Prosiklikalitas dalam Perekonomian
Prosiklikalitas  adalah  keadaan  dimana  perekonomian  tumbuh  lebih  cepat  ketika  fase ekspansi dan  pertumbuhan  perekonomian  memburuk  ketika  fase  kontraksi.  Agung  (2010) menjelaskan  bahwa  prosiklikalitas  merupakan  hasil  interaksi  antara  siklus  bisnis,  perilaku terhadap risiko, dan siklus keuangan (lihat Tabel 1.).
Tabel  1.  merangkumkan  bagaimana  prosiklikalitas  terjadi  dari  hubungan  antara  siklus bisnis,  siklus  keuangan,  dan  siklus  perilaku  risiko.  Ketika  perekonomian  mengalami  fase ekspansi  yang  ditandai  dengan  pertumbuhan  ekonomi  yang  meningkat  dalam  siklus  bisnis menyebabkan  perilaku  investor  yang  optimis  dan  cenderung  mengabaikan  risiko  sehingga meningkatkan permintaan terhadap kredit dan meningkatkan harga aset. Pada siklus keuangan, risiko  di  sektor  keuangan  turun  dan spread suku  bunga  turun  seiring  dengan  pertumbuhan ekonomi  yang  meningkat.  Hal  ini   menyebabkan leverage perbankan  dan  pertumbuhan  kredit
naik seiring dengan kenaikan harga aset dan permintaan kredit yang tinggi. Sebaliknya ketika perekonomian mengalami fase kontraksi yang ditandai dengan meningkatnya volatilitas makro dan  pertumbuhan  ekonomi  yang  menurun  dalam  siklus  bisnis,  optimisme  dari  pelaku  pasar turun  dan  investor  makin risk  averse untuk  melakukan  ekspansi  sehingga  permintaan  kredit menurun.  Akibatnya,    perilaku  perbankan  juga  menjadi  lebih risk  averse dengan  menurunkan penyaluran  kredit.  Perilaku  prosiklikalitas  yang  berlebihan  dalam  sistem  keuangan  dapat menyebabkan adanya gangguan di sektor keuangan dan sektor riil. Hal ini akan berdampak pada instabilitas keuangan dan berpotensi untuk menimbulkan krisis. Dengan adanya kecenderungan prosiklikalitas  yang  berlebihan  tersebut,  diperlukanlah  kebijakan  yang  bersifat countercyclical yang  dapat  mengerem  laju  pertumbuhan  ekonomi  yang  terlalu  cepat/ over  heating dan mengakselerasi pertumbuhan ekonomi yang rendah atau bahkan negatif.

## Tabel 1. Prosiklikalitas dari Siklus Bisnis, Siklus Perilaku Risiko, dan Siklus Keuangan
Siklus Bisnis Siklus Perilaku Risiko Siklus Keuangan Fase ekspansi  Pertumbuhan ekonomi naik  Meningkatnya keyakinan dan optimisme investor  Meningkatnya  perilaku ambil risiko ( risk taking )  Permintaan terhadap kredit meningkat  Penilaian  risiko  turun, spread suku bunga turun  Harga aset naik mendorong nilai kolateral  Leverage meningkat
 Arus  modal  masuk  asing meningkat  Penyaluran kredit naik Fase kontraksi  Meningkatnya volatilitas makro  Menurunnya aktivitas perekonomian  Menurunnya  keyakinan pelaku pasar  Risk averse
 Permintaan kredit menurun  Loan Loss provision naik  Spread suku bunga naik
 Penyaluran kredit turun
 Arus modal masuk menurun

## Sumber: Juda Agung (2010)

## 1.2.  Kebijakan Makroprudensial
Kebijakan makroprudensial adalah kebijakan yang ditujukan untuk menjaga ketahanan sektor  keuangan  secara  keseluruhan  agar  mampu  untuk  mengatasi  risiko  sistemik  akibat gagalnya  lembaga  atau  pasar  keuangan  yang  berdampak  menimbulkan  krisis  yang  merugikan perekonomian  (Bank  Indonesia,  2012).  Borio  (2003)  menjelaskan  bahwa  kebijakan makroprudensial  memiliki  tujuan  antara  dan  tujuan  akhir.  Tujuan  antara  kebijakan makroprudensial  adalah  pemantauan  dan  penilaian  terhadap  sistem  keuangan  secara keseluruhan  dan  tujuan akhir  kebijakan  makroprudensial  adalah  menekan  biaya  krisis. Vinals (2011) menyatakan bahwa peran kebijakan makroprudensial dalam memitigasi risiko sistemik yaitu (i) meredam potensi timbulnya ketidakseimbangan finansial; (ii) membangun pertahanan terhadap downswing dalam perekonomian; dan (iii) mengidentifikasi dan mengatasi kesamaan eksposur,  konsentrasi  risiko,  keterkaitan,  dan  ketergantungan  antara  lembaga-lembaga keuangan yang berpotensi menularkan risiko ke sistem keuangan secara keseluruhan.
Dalam  mengukur  adanya  risiko  sistemik,  kebijakan  makroprudensial  memiliki  dua dimensi  yaitu cross-sectional  dimension dan time  dimension (Borio,  2003). Cross-sectional dimension mencerminkan  risiko  dalam  sistem  keuangan  pada  suatu  titik  waktu  tertentu. Dimensi ini berfokus kepada risiko yang muncul dari berbagai individu lembaga  keuangan yang memiliki  eksposur  yang  serupa  dan  saling  berhubungan/ interconnected yang  akan  berpotensi
menimbulkan  risiko  sistemik (Vinals,  2011).  Menurut  Agung  (2010)  sebagian  besar  krisis keuangan  yang  terjadi  bukan  akibat  dari  masalah  individual  bank  yang  kemudian  menular secara keseluruhan sistem keuangan, namun merupakan akibat dari eksposur terhadap ketidak seimbangan  makro-keuangan  yang  dilakukan  secara  bersamaan  oleh  sebagian  besar  pelaku sistem  keuangan.  Pemantauan  risiko  dalam cross-sectional  dimension dilakukan  dengan memantau perkembangan neraca dari lembaga-lembaga keuangan termasuk total aset, modal, kredit, dan deposit. Sedangkan time dimension mengukur evolusi risiko sistemik dari waktu ke waktu  antara  sistem  keuangan  dan  ekonomi  riil.  Dimensi  ini  difokuskan  untuk  menekan  atau memitigasi  risiko  terjadinya  prosiklikalitas  yang  berlebihan  dalam  sistem  keuangan. Prosiklikalitas tersebut akan menyebabkan sistem keuangan dan perekonomian menjadi rentan terhadap  guncangan  khususnya  dalam  periode upswing (Vinals,  2011).  Analisis  risiko  dalam time  dimension dilakukan  dengan  memantau  perkembangan  indikator  tertentu  seperti  rasio kredit terhadap GDP, kondisi likuiditas perbankan secara agregat, dan besaran moneter (Bank Indonesia, 2012).

## 1.3 Instrumen Kebijakan Makroprudensial
Kebijakan  makroprudensial  memiliki  beberapa  instrument  untuk  memitigasi  risiko sistemik. Vinals (2011) mengelompokkan instrumen makroprudensial berdasarkan dua dimensi dari risiko sistemik seperti terlihat dalam Tabel 2.
Pada Tabel  2, instrumen makroprudensial dibagi dalam dua  kategori, yaitu:  instrumen yang  secara  spesifik  ditujukan  untuk  memitigasi  risiko  sistemik,  dan  instrumen  yang  tidak secara  spesifik  ditujukan  untuk  memitigasi  risiko  sistemik  tetapi  dapat  dimodifikasi  untuk menjadi  bagian  dari  instrumen  makroprudensial.  Pada  kolom time  dimension instrumen  yang ada  bersifat  dinamis,  dapat  dinaikkan  ketika  perekonomian  sedang  ekspansif  dan  diturunkan pada  saat  perekonomian  kontraktif.  Hal  tersebut  ditujukan  untuk  mengatasi  prosiklikalitas. Pada  kolom cross-sectional  dimension instrumen  yang  ada  lebih  ditujukan  pada  lembaga- lembaga  keuangan  yang  berdampak  sistemik  akibat  adanya interconnectedness dengan mensyaratkan surcharge atau  biaya  tambahan  diatas  persyaratan  minimum  kepada  lembaga- lembaga keuangan tersebut.
Secara  garis  besar  instrumen  kebijakan  makroprudensial  dalam time  dimension dibagi menjadi  tiga,  yaitu  instrumen  berbasis  modal,  instrumen  berbasis  likuiditas,  dan  instrumen berbasis  aset  (CGFS,  2012).  Instrumen  berbasis  modal  terdiri  dari capital  adequacy  ratio , countercyclical  capital  buffer,  dynamic  provisions ,  dan sectoral  capital  requirements . Capital adequacy  ratio adalah  instrumen  regulasi  modal  yang  mewajibkan  bank  untuk  memiliki cadangan modal minimum. Countercyclical capital buffer adalah instrumen regulasi modal yang mewajibkan bank untuk memiliki tambahan modal diatas modal minimum. Dynamic provisions mendorong  bank  untuk  melakukan  pencadangan  yang  bersifat forward  looking ketika  risiko mulai  terjadi. Sectoral  capital  requirements adalah  persyaratan  pencadangan  modal  tambahan terhadap  eksposur  pada  sektor-sektor  tertentu  yang  dinilai  dapat  menimbulkan  risiko  sistem keuangan secara keseluruhan, contohnya pada sektor properti.
Instrumen  berbasis  likuiditas  dibagi  menjadi  dua  yaitu countercyclical  liquidity requirements dan margins  and  haircuts  in  markets . Countercyclical  liquidity  requirements merupakan aturan mengenai persyaratan likuiditas agar bank dapat memenuhi kewajiban
Tabel 2. Instrumen Makroprudensial berdasarkan 2 Dimensi Risiko
Tools  Risk Dimensions Time Dimension Cross-Sectoral Dimension Category 1. Instruments developed specifically to mitigate systemic risk 1. Countercyclical Capital Buffer 1. Systemic capital surcharges 2. Through-the-cycle valuation of margins or haircuts for repos 2. Systemic liquidity surcharges 3. Levy on non-core liabilities 3. Levy on non core liabilities 4.  Countercyclical  change  in  risk  weights for exposure to certain sector 4.  Higher  capital  charges  for  trades  not cleared through CCPs 5. Time-varying systemic liquidity
surcharges Category 2. Recalibrated instruments 1.  Time-varying  LTB,  Debt  To  Income (DTI) and Loan To Income (LTI) caps 1.  Powers  to  break  up  financial  firms  on systemic risk concerns 2.  Time  varying  limits  in  currency mismatch or exposures 2. Capital charge on derivative payables 3. Time varying limits on deposit ratio 3.  Deposit  insurance  risk  premiums sensitive to systemic risk 4. Time caps and limits on credit or credit growth 4.  Restrictions  on  permissible  activities (e.g.  ban  on  proprietary  trading  for systemically important banks) 5. Dynamic provisioning
6. Stressed VAR to build additional capital buffer against market risk during a boom
7. Rescaling risk-weights by incorporating recessionary conditions in the probability of default assumptions (PDs)
Sumber: Vinals (2011)
likuiditasnya  terhadap  deposan  dan  terhindar  dari  risiko  gagal  bayar.  Instrumen-  instrumen yang terdapat dalam countercyclical liquidity requirements adalah reserve requirements , Loan to Deposit  Ratio ,  LCR,  dan  NSFR.  Basel  III  memuat  aturan  mengenai  standar  likuiditas  yang  baik yaitu LCR (Liquid Coverage Ratio) dan NSFR (Net Stable Funding Ratio). LCR adalah rasio untuk memastikan  bahwa  bank  memiliki  kecukupan  aset  likuid  berkualitas  tinggi  untuk  memenuhi kebutuhan likuiditasnya dalam 30 hari saat terjadi krisis. Sedangkan NSFR adalah rasio untuk mengukur  ketahanan  jangka  panjang  bank  yaitu  ketersediaan  sumber  dana  bank  yang  lebih stabil  untuk  mendukung  kegiatan  bisnis  secara  struktural  berkesinambungan  (BCBS,  2010). Margin  &haircut adalah  regulasi  yang  lebih  ditujukan  di  bursa  OTC  dengan  pengurangan  nilai aset berdasarkan risiko yang melekat pada aset tersebut.
Instrumen berbasis aset dibagi menjadi dua yaitu regulasi LTV ( Loan to Value ) dan ( Debt To Income ). LTV adalah rasio antara nilai kredit yang dapat diberikan oleh bank terhadap nilai agunan peminjam pada saat awal pemberian kredit. Rasio ini dipakai dalam kredit perumahan. Sedangkan  DTI  adalah  rasio  antara  nilai  kredit  yang  dapat  diberikan  oleh  bank  terhadap pendapatan bulanan peminjam. LTV dan DTI dimaksudkan agar bank tidak terlalu ekspansif dan cenderung  mengabaikan  risiko  dalam  menyalurkan  kreditnya  sehingga  terhindar  dari  risiko withdrawal risk dan juga potensi risiko sistemik. Besarnya persentase ini dapat dinaikkan atau diturunkan tergantung dari fase perekonomian untuk mengatasi prosiklikalitas.

## 1.4 Mekanisme Transmisi Kebijakan Makroprudensial
Mekanisme  transmisi  kebijakan  makroprudensial  merupakan  mekanisme  bekerjanya kebijakan  makroprudensial  sampai  mempengaruhi  perbankan  dan  siklus  kredit.  Berikut  ini adalah mekanisme transmisi dari instrumen berbasis modal dan instrumen berbasis likuiditas dalam mempengaruhi ketahanan pada sistem perbankan dan siklus kredit, seperti diperlihatkan pada Gambar 2 dan Gambar 3.

## Gambar 2. Mekanisme Transmisi Instrumen Berbasis Modal

## Sumber: CGFS (2012)
Gambar  2  menjelaskan  mekanisme  pengaruh  dari  pemberlakuan  regulasi  tambahan cadangan modal. Terdapat dua dampak dari pemberlakuan kebijakan ini yaitu dampak terhadap ketahanan bank dan dampak terhadap siklus kredit. Ketahanan bank terpengaruh ketika bank menyisihkan cadangan modal di atas modal minimumnya sebagai buffer untuk mengantisipasi kerugian  yang  timbul  dan  menjaga  solvabilitasnya.  Cadangan  modal  juga  membuat  perilaku perbankan    tidak over ekspansif  ketika  perekonomian  sedang  dalam  fase  pertumbuhan  serta tidak menjadi terlalu konservatif ketika perekonomian sedang dalam fase perlemahan. Dampak terhadap  siklus  kredit  ditentukan  oleh  respon  dari  pencadangan  tambahan  modal  yang  dapat dipilih (i) meningkatkan lending spreads , (ii) mengurangi deviden dan bonus, (iii) menerbitkan modal baru, (iv) atau mengurangi aset yang dibobot dengan risiko tinggi. Opsi pertama sampai ketiga  akan  berdampak  pada  penurunan  permintaan  kredit  sedangkan  opsi  keempat  akan berdampak pada penurunan penawaran kredit.
Gambar  3  menjelaskan  mekanisme  pengaruh  dari  pemberlakuan  regulasi  tambahan persyaratan  likuiditas.  Terdapat  dua  dampak  dari  pemberlakuan  kebijakan  ini  yaitu  dampak
terhadap ketahanan bank dan dampak terhadap siklus kredit. Dampak terhadap ketahanan yaitu dengan  bank  memenuhi  standar  likuiditasnya  akan  membuat  bank  lebih  kuat  dalam menghadapi  tekanan  likuiditas.  Saat  terjadi  tekanan  likuiditas,  bank  dapat  dengan  mudah menjual  aset-aset  dengan  harga  yang  cenderung  stabil  seperti  yang  disyaratkan  dalam instrumen berbasis likuiditas. Hal ini akan membuat ketahanan bank menjadi lebih kuat serta mangurangi  dampak contagion  risk terhadap  sistem  keuangan.  Sedangkan  dampak  terhadap siklus  kredit  yaitu  dengan  adanya  ketentuan  persyaratan  likuiditas  akan  membuat  bank menyesuaikan assets dan liabilities nya seperti (i) mengganti sumber pendanaan jangka pendek ke pendanaan jangka panjang, (ii) mengganti sumber pendanaan yang tidak aman /unsecured ke sumber pendanaan yang aman, (iii) atau mengganti aset-aset yang tidak likuid menjadi aset likuid.

## Gambar 3. Mekanisme Transmisi Instrumen Berbasis Likuiditas

## Sumber: CGFS (2012)

## 1.5 Studi Empiris Mengenai CAR dan GWM
Berikut  ini  adalah  studi  penelitian  mengenai  cadangan  modal  bank  dan  Giro  Wajib Minimum.  Bridges et  al . (2014) melakukan  penelitian mengenai  pengaruh  perubahan  regulasi persyaratan cadangan modal terhadap rasio permodalan bank dan kredit yang diberikan bank di UK. Penelitan tersebut menggunakan teknik regresi dengan data panel triwulanan dari 53 bank di UK dari tahun 1990-2011. Hasil dari penelitian mereka mencakup dua hal yaitu (1) adanya perubahan  regulasi  kenaikan  persyaratan  cadangan  modal  membuat  bank  membangun buffer /cadangan  pada  rasio  permodalannya  diatas  perubahan  regulasi  minimum  yang ditetapkan,  (2)  dan  perubahan  regulasi  persyaratan  cadangan  modal  membuat  pertumbuhan
kredit  menurun  baik  kredit  rumah  tangga,  kredit  korporat,  dan    CRE 2 .  Pertumbuhan  kredit secara keseluruhan akan kembali normal dalam 3 tahun.
Fonseca et al. (2010) mencoba menganalisis dampak dari cadangan modal bank sebagai buffer terhadap  kredit  yang  diberikan  oleh  bank.  Penelitian  tersebut  menggunakan  teknik analisis GMM dengan data panel tahunan dari 2361 bank dari 92 negara 1990-2007. Hasil dari penelitian mereka adalah keanikan cadangan modal berdampak negatif terhadap jumlah kredit yang disalurkan bank. Mereka juga menemukan bahwa cadangan modal bersifat countercyclical dilihat  dari  hubungan  antara  suku  bunga  kredit  dan  cadangan  modal  dalam  siklus  ekonomi. Kenaikan cadangan modal ketika perekonomian dalam fase kontraksi  menurunkan spread suku bunga  dan  mengakselerasi  perekonomian  dengan  mendorong  investasi.  Sebaliknya,  ketika perekonomian sedang dalam fase ekspansi kenaikan cadangan modal akan meningkatkan spread suku bunga sehingga kredit menurun dan laju pertumbuhan yang terlalu tinggi dapat direm.
Montoro  dan  Moreno  (2011),  mengkaji  penerapan  giro  wajib  minimum  di  Amerika Latin  khususnya  Brazil,  Colombia,  dan  Peru.  Mereka  menggunakan  metode  statistik  deskriptif dengan  melihat  perkembangan average  reserve requirement , marginal reserve  requirement , demand deposit , time deposit , arus modal masuk, inflasi pada ketiga negara tersebut dari tahun 2006-2010.  Dari  hasil  kajian  tersebut,  mereka  menyimpulkan  bahwa  penerapan reserve requirements di  Amerika  Latin  (Brazil,  Colombia,  dan  Peru)  telah  digunakan  untuk  mencapai beberapa  tujuan  yaitu  mengatur  arus  masuk  modal,  meningkatkan  efektivitas  pengendalian moneter  atau  memperkuat  transmisi  kebijakan  moneter,  dan  mengatasi financial imbalances /ketidakseimbangan  keuangan  yang  terkait  dengan  perumbuhan  kredit  yang berlebihan.
Tovar,  Garcia-Escribano,  dan  Martin  (2012),  lebih  lanjut  meneliti  mengenai  pengaruh reserve requirement terhadap pertumbuhan kredit di Amerika Latin yang meliputi 5 negara yaitu Brazil, Chili, Kolombia, Meksiko dan Peru. Teknik analisis yang dipakai dalam penelitian tersebut adalah VAR ( Vector Auto Regression ) dengan data panel dari periode Januari 2003- April 2011. Mereka  menggunakan  VAR  untuk  melihat feedback efek  antara reserve  requirements , pertumbuhan ekonomi, dan kebijakan moneter. Hasil dari penelitian tersebut adalah penerapan reserve  requirements sebagai  kebijakan  yang  bersifat countercyclical memiliki  efek  yang  tidak terlalu  tinggi  dan  bersifat  jangka  pendek  dalam  mempengaruhi  pertumbuhan  kredit.  Mereka juga  menyimpulkan  bahwa reserve  requirements berlaku  sebagai  komplementer  untuk melengkapi kebijakan moneter.

## 2. METODE DAN DATA

## 2.1 Model Penelitian
Penulis  menggunakan  dua  model  analisis  jalur  untuk  melihat  bagaimana  pengaruh kebijakan  makroprudensial  yang  diterapkan  di  Indonesia  yaitu  CAR  dan  GWM  dapat mempengaruhi  siklus  kredit.  Kedua  model  tersebut  disusun  peneliti  berdasarkan  teori  CGFS (2012)    mengenai  mekanisme  transmisi  kebijakan  makroprudensial  pada  instrumen  berbasis modal  dan  instrumen  berbasis  likuiditas 3 .  Gambar  4  dan  5  memperlihatkan  model  yang digunakan.
3 Lihat gambar 2 dan gambar 3.

## Gambar 4.  Model 1

## Gambar 5. Model 2
Perbedaan  model  pertama  dan  model  kedua  adalah  dalam  model  kedua  ditambahkan variabel  ATMR  pasar.  Hal  ini  disebabkan  karena  tidak  semua  bank  memiliki  ATMR  pasar sehingga  estimasi  akan  dilakukan  dua  kali.  Estimasi  pada  model  pertama  akan  mencakup keseluruhan  bank  yang  berjumlah  103  bank  tanpa  memasukkan  variabel  ATMR  pasar sedangkan estimasi pada model kedua adalah bank yang memiliki ATMR pasar yang berjumlah 47 bank.

## 2.2 Teknik Analisis
Teknik  pengolahan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  jalur. Teknik ini digunakan untuk menemukan hubungan antar variabel baik secara langsung maupun tidak langsung. Keuntungan dalam memakai teknik analisis jalur antara lain adalah mendorong peneliti untuk membangun teori yang logis untuk dapat menentukan bagaimana suatu variabel berhubungan satu sama lain serta memungkinkan peneliti untuk dapat menguraikan berbagai faktor  yang  dapat  mempengaruhi  variabel  endogen  secara  langsung  maupun  tidak  langsung (Lieras,  2005).  Berikut  ini  adalah  beberapa  asumsi  yang  harus  dipenuhi  dalam  menggunakan analisis jalur:
1. Hubungan  antar  variabel  dalam  model  analisis  jalur  bersifat  linear,  adaptif,  dan  bersifat normal;
2. Tidak ada arah kausalitas dua arah dengan kata lain hubungan kausal hanya satu arah;
3. Variabel endogen minimal dalam skala ukur interval dan rasio;
4. Model  yang  dianalisis  diidentifikasi  dengan  benar  berdasarkan  teori-teori  dan  konsep- konsep yang relevan.
Dalam  model  analisis  jalur  terdapat  variabel  eksogen  dan  variabel  endogen.  Variabel eksogen  adalah  variabel  yang  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  di  luar  model  serta  menjelaskan variabel lain dalam model sedangkan variabel endogen adalah variabel yang dijelaskan oleh satu atau  lebih  variabel  di  dalam  model.  Model  log-log  digunakan  untuk  melihat  pengaruh  suatu variabel terhadap variabel lainnya secara marjinal.
Teknik  analisis  jalur  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  regresi. Gujarati (2009) menyatakan bahwa dalam regresi data panel terdapat 3 metode estimasi yaitu Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM). Dalam CEM,  regresi  dilakukan  dengan  menggabungkan  data cross-section dengan  data time  series sehingga pendekatan ini tidak melihat perbedaan baik antar individu maupun antar waktu. Data antar individu diasumsikan sama dalam setiap periode. FEM yaitu model yang mengasumsikan adanya  perbedaan  antar  individu  dan  antar  waktu  yang  dicerminkan  melalui  perbedaan intersep. REM adalah model yang mengakomodasi perbedaan antar individu dan antar waktu ke dalam erorr . Untuk memilih metode regresi yang akan digunakan, peneliti melakukan pengujian Redundant dan Hausman .
 Pengujian Redundant dilakukan  untuk  memilih  metode  yang  terbaik  antara common  effect atau fixed effect dengan hipotesa:
H 0 : Model diestimasi menggunakan common effect H 1 : Model diestimasi menggunakan fixed effect Jika probabilita < α maka H 0 ditolak, sebaliknya jika probabilita > α maka H 0 tidak dapat ditolak.
 Pengujian Hausman dilakukan untuk menentukan metode yang terbaik antara random effect atau fixed effect dengan hipotesa:
H 0 : Model diestimasi menggunakan random effect H 1 : Model diestimasi menggunakan fixed effect Jika probabilita < α maka H 0 ditolak, sebaliknya jika probabilita > α maka H 0 tidak dapat ditolak.

## 2.3 Data
Data yang digunakan merupakan data sekunder kuantitatif yang diperoleh dari Otoritas Jasa Keuangan, Laporan Keuangan Bank Umum dari website Bank Indonesia,  dan Badan Pusat Statistik (BPS). Variabel endogen dalam penelitian ini adalah rasio kredit per PDB, kredit yang diberikan bank, ATMR (Aset Tertimbang Menurut Risiko) kredit, ATMR pasar, dan rekening giro di  Bank  Indonesia.  Sedangkan  variabel  eksogennya  yaitu  CAR  (Capital  Adequacy  Ratio)  dan GWM  (Giro  Wajib  Minimum)  primer  rupiah.  Definisi  dari  variabel-variabel  tersebut  adalah sebagai berikut.
(1) Kredit yang diberikan bank adalah tagihan bank dalam rupiah dan valuta asing kepada bank dan pihak ketiga bukan bank dalam bentuk kredit.
(2) Rasio  kredit  per  PDB  digunakan  untuk  dapat  menggambarkan  interaksi  antara  sektor keuangan dan sektor riil. Utari (2012), mengatakan bahwa rasio kredit per PDB merupakan
salah satu cara untuk mengidentifikasi adanya pertumbuhan kredit yang berlebihan. Rumus perhitungannya:
(3) CAR  adalah  indikator  yang  menunjukkan  tingkat  kecukupan  modal  perbankan 4 ,  dihitung dengan rumus:
(4) ATMR kredit merupakan aktiva bank yang dibobot berdasarkan risiko kredit yang melekat.
(5) ATMR  risiko  pasar  merupakan  aktiva  yang  dimiliki  oleh  bank  yang  diberikan  bobot berdasarkan risiko pasar yang melekat.
(6) GWM merupakan persyaratan likuiditas bagi perbankan yaitu jumlah dana minimum yang wajib  dipelihara  oleh  Bank  uang  besarnya  ditetapkan  oleh  Bank  Indonesia  sebesar persentase tertentu dari DPK (Dana Pihak Ketiga) 5 , dihitung dengan rumus: jumlah harian saldo Rekening Giro Bank yang tercatat di Bank Indonesia setiap hari dalam 1  (satu) masa laporan dibagi dengan rata-rata harian jumlah DPK Bank dalam 1 (satu) masa laporan pada 2 (dua) masa laporan sebelumnya dikali 100%.
(7) Rekening  Giro adalah  rekening  pihak  ekstern  tertentu  di  Bank  Indonesia  yang  merupakan sarana  bagi  penatausahaan  transaksi  dari  simpanan  yang  penarikannya  dapat  dilakukan setiap saat.
Sampel  terdiri  dari  data  triwulanan  periode  2006  hingga  2013  dari  130  bank  yang termasuk  dalam  BUKU  I  –  BUKU  IV.  Hal  ini  dilakukan  untuk  menangkap  heterogenitas  yang muncul  dari  setiap  individu  bank  yang  berbeda.  BUKU  (Bank  Umum  Kelompok  Usaha) merupakan  klasifikasi  bank  berdasarkan  jumlah  modal  inti  yang  dimiliki  bank.  Berdasarkan Peraturan Bank Indonesia No.14/26/PBI/2012, bank yang termasuk dalam BUKU I adalah bank yang memiliki modal inti kurang dari 1 triliun rupiah, bank yang termasuk dalam BUKU II adalah bank dengan modal inti 1 triliun rupiah  sampai dengan kurang dari 5 triliun rupiah, bank yang termasuk  dalam  BUKU  III  memiliki  modal  inti  5  triliun  rupiah  sampai  kurang  dari  30  triliun rupiah dan bank yang termasuk dalam BUKU IV memiliki modal inti di atas 30 triliun rupiah.

## 3. PEMBAHASAN

## 3.1 Model 1
Setelah peneliti melakukan estimasi dengan analisis jalur terhadap kedua model, peneliti mendapatkan hasil estimasi terhadap dua model struktural yang menjelaskan hubungan antar variabel. Berikut ini adalah hasil estimasi model pertama.
4 Pada tahun 2010 perhitungan CAR wajib menambahkan perhitungan ATMR operasional sehingga setelah tahun 2009 variabel CAR yang dimasukkan telah ditambahkan risiko operasional.
5 Ketentuan minimum mengenai pemenuhan rasio GWM primer telah mengalami perubahan yaitu dari 5% sebelum tahun 2010 menjadi 8% setelah tahun 2010.
Gambar 6. Hasil Estimasi Model Struktural Pertama
Dimana:
LNCAR_1 = Logaritma natural dari CAR ( Capital Adequacy Ratio ) bank dengan lag 1 periode (3 bulan); LNGWM_1 =  Logaritma  natural  dari  Giro  Wajib  Minimum  primer  rupiah  bank dengan lag 1 periode (3 bulan); LNATMRKREDIT =  Logaritma  natural  dari  ATMR  (Aktiva  Tertimbang  Menurut  Risiko) berdasarkan risiko kredit; LNREKGIRO = Logaritma natural dari Rekening Giro yang ditempatkan bank pada Bank Indonesia; LNKREDIT =  Logaritma natural dari kredit yang diberikan bank; LNKREDITPERPDB = Logaritma natural dari rasio kredit per PDB; E1,E2,E3,E4 = Koefisien Eror.
Gambar  6  merupakan  hasil  estimasi  pada  model  struktural  pertama.  Dalam  model pertama digunakan data dari 103 bank. Model ini diestimasi dengan menggunakan metode Fixed Effect setelah melewati pengujian Redundant dan Hausman . Variabel CAR dan GWM diberi lag 1 periode  (3  bulan). Lag diberikan  untuk  menangkap  bagaimana  respon  perilaku  bank  atas penerapan CAR dan GWM hingga mempengaruhi variabel endogennya pada periode yang akan datang.  Hubungan antar variabel diestimasi dengan menggunakan teknik Ordinary Least Square . R-squared dari  model  tersebut  cukup  besar  (0,97;  0,82;  0,99;  dan  0,99)  menunjukkan  bahwa variasi  perubahan  variabel  dependen  dapat  dijelaskan  oleh  independen  variabel.  Secara  lebih lanjut,  pengaruh  dari  independen  variabel  terhadap  dependen  variabel  akan  dijelaskan  dari tabel 3.
Tabel 3. Hasil Regresi pada Model Struktural Pertama
Estimate Standard Error p-values LNATMRKREDIT  LNCAR_1 -0,989 0,023 0,000 LNREKGIRO  LNGWM_1 1,075 0,051 0,000 LNKREDIT  LNREKGIRO 0,042 0,002 0,000 LNKREDIT  LNATMRKREDIT 1,008 0,004 0,000 LNKREDITPERPDB  LNKREDIT 0,567 0,004 0,000
Tabel  3  menyajikan  hasil  estimasi  pengaruh  langsung  dari  setiap  variabel  terhadap variabel  endogennya.  Kolom estimate merupakan  besaran  pengaruh  langsung  dari  setiap variabel  yang  mempengaruhi  variabel  endogennya.  Dari  kolom p-values dapat  dilihat  bahwa semua variabel telah signifikan pada α = 5%.
Tabel 4. Pengaruh Langsung (Model 1)
LNGWM_1  LNCAR_1  LNREKGIRO  LNATMRKREDIT  LNKREDIT LNREKGIRO 1,075 0,000 0,000 0,000 0,000 LNATMRKREDIT 0,000 -0,989 0,000 0,000 0,000 LNKREDIT 0,000 0,000 0,042 1,008 0,000 LNKREDITPERPDB  0,000 0,000 0,000 0,000 0,567 Tabel 5. Pengaruh Tidak Langsung (Model 1) LNGWM_1  LNCAR_1  LNREKGIRO  LNATMRKREDIT  LNKREDIT LNREKGIRO 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 LNATMRKREDIT 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 LNKREDIT 0,045 -0,997 0,000 0,000 0,000 LNKREDITPERPDB  0,026 -0,565 0,024 0,572 0,000 Tabel 6. Pengaruh Total (Model 1) LNGWM_1  LNCAR_1  LNREKGIRO  LNATMRKREDIT  LNKREDIT LNREKGIRO 1,075 0,000 0,000 0,000 0,000 LNATMRKREDIT 0,000 -0,989 0,000 0,000 0,000 LNKREDIT 0,045 -0,997 0,042 1,008 0,000 LNKREDITPERPDB  0,026 -0,565 0,024 0,572 0,567
Ketiga  tabel  diatas  menyajikan  pengaruh  langsung,  pengaruh  tidak  langsung,  dan pengaruh  total  dari  masing-masing  variabel  yang  mempengaruhi  variabel endogennya.  Kolom pertama menyajikan semua variabel yang berperan sebagai variabel dependen. Baris pertama kolom  kedua  sampai  keenam  menyajikan  variabel-variabel  yang  berperan  sebagai  variabel independen.  Pengaruh  tidak  langsung  didapatkan  dengan mengalikan  besarnya  pengaruh  dari variabel  independen/eksogen  terhadap  variabel  perantara  dengan  pengaruh  dari  variabel perantara terhadap variabel dependen/endogen. Pengaruh total merupakan hasil penjumlahan dari pengaruh tidak langsung dan pengaruh langsung.
Hasil pada tabel 6 menunjukkan bahwa CAR lag 1 periode mempengaruhi ATMR kredit secara  negatif.  Pengaruh  CAR lag 1  periode  terhadap  variabel  ATMR  kredit  sebesar  -0,989%. Hasil  tersebut  sesuai  dengan  teori  CGFS  (2010)  tentang  mekanisme  transmisi  kebijakan makroprudensial terhadap instrumen berbasis modal yaitu adanya persyaratan cadangan modal akan  membuat  bank  mengubah  komposisi  asetnya  dengan  memegang  lebih  sedikit  aset  yang memiliki bobot risiko/ATMR.
GWM  primer  rupiah lag 1  periode  mempengaruhi  rekening  giro  pada  Bank  Indonesia pada 3 bulan ke depan secara positif sebesar 1,075%. Hasil tersebut sesuai dengan teori CGFS (2010) tentang mekanisme transmisi kebijakan makroprudensial terhadap instrumen berbasis
likuiditas  yaitu  dengan  adanya  persyaratan  likuiditas  membuat  bank  meningkatkan cadangannya dengan menambah lebih banyak aset likuid.
ATMR kredit mempengaruhi kredit yang disalurkan bank secara positif dan CAR lag 1 periode  mempengaruhi  kredit  yang  disalurkan  bank  secara  negatif.  Pengaruh  ATMR  kredit terhadap  kredit  sebesar  1,008%.  Pengaruh  CAR lag 1  periode  terhadap  kredit  merupakan pengaruh tidak langsung dengan ATMR kredit sebagai variabel perantara. Pengaruh CAR lag 1 periode terhadap kredit yang disalurkan bank pada 3 bulan ke depan sebesar -0,997%. Hal ini sejalan  dengan  penelitian  Foncesa et  al .  (2010)  serta  Montoro  dan  Bridges  et  al.  (2014)  yang menyimpulkan  bahwa  kenaikan  persayaratan  modal  minimum  membuat  pertumbuhan  kredit menurun.
Rekening giro di Bank Indonesia dan GWM primer rupiah lag 1 periode  mempengaruhi kredit  secara  positif.  Pengaruh  rekening  giro  di  Bank  Indonesia  sebesar  0,042%  sementara pengaruh  GWM lag 1  periode  terhadap  kredit  yang  disalurkan  bank  pada  3  bulan  ke  depan sebesar  0,045%.  Hasil  temuan  ini  kontradiksi  dengan  teori  CGFS  (2010)  tentang  mekanisme transmisi kebijakan makroprudensial terhadap instrumen berbasis likuiditas yang mengemuka- kan  bahwa  kenaikan  persyaratan  likuiditas  membuat  kredit  yang  disalurkan  bank  berkurang. Peneliti berpendapat bahwa hal ini disebabkan karena adanya pemberlakuan GWM-LDR 6 sejak 2008 dimana bank yang memiliki LDR ( Loan to Deposit Ratio ) dibawah batas bawah LDR yang telah  ditetapkan  akan  dikenakan  biaya  tambahan  GWM.  Hal  ini  ditujukan  untuk  tetap mendorong fungsi intermediasi perbankan namun tetap menjaga prinsip kehati-hatian.
Kredit  yang  disalurkan  bank  mempengaruhi  rasio  kredit  terhadap  PDB  secara  positif sebesar 0,567. Pengaruh CAR lag 1 periode terhadap rasio kredit per PDB adalah sebesar -0,565 yang artinya jika CAR naik sebesar 1% maka rasio kredit terhadap PDB pada 3 bulan ke depan akan turun sebesar 0,565%.  Pengaruh GWM lag 1 periode terhadap rasio kredit per PDB adalah sebesar  0,026  yang  artinya  jika  GWM  naik  sebesar  1%  maka  rasio  kredit  terhadap  PDB  akan naik sebesar 0.026% pada 3 bulan ke depan. Hal ini menunjukkan bahwa instrumen CAR dan GWM  bersifat countercyclical yaitu  dapat  mengerem  laju  pertumbuhan  ekonomi  yang  terlalu cepat dan mengakselerasi pertumbuhan ekonomi yang rendah atau bahkan negatif.

## 3.2 Model 2
Hasil penelitian dengan menggunakan model 2 ditunjukkan oleh Gambar 7. Perbedaan model pertama dan model kedua adalah dalam perhitungan model kedua dimasukkan variabel ATMR pasar. Hal tersebut dikarenakan tidak semua bank memiliki ATMR pasar sehingga dalam model kedua hanya memasukkan bank-bank yang memiliki variabel ATMR pasar secara lengkap dari tahun 2006-2013. Jumlah bank yang dimasukkan dalam perhitungan model kedua adalah 47  bank.  Model  ini  diestimasi  dengan  menggunakan  metode Fixed  Effect setelah  melewati pengujian Redundant dan Hausman . R-squared dari model tersebut cukup besar (0,95;0,89; 0,77; 0,99; dan 0,99) menunjukkan bahwa variasi perubahan variabel dependen dapat dijelaskan oleh independen variabel. Secara lebih lanjut, pengaruh dari independen variabel terhadap dependen variabel akan dijelaskan pada tabel 7.
6 Lihat Peraturan Bank Indonesia Nomor 15/15/PBI/2013 tentang Giro Wajib Minimum.

## Gambar 7. Hasil Estimasi Model Struktural Kedua
Dimana: LNCAR_1 = Logaritma natural dari CAR ( Capital Adequacy Ratio ) bank dengan lag
1 periode (3 bulan);
LNGWM_1 =  Logaritma  natural  dari  Giro  Wajib  Minimum  primer  rupiah  bank dengan lag 1 periode (3 bulan); LNATMRKREDIT =  Logaritma  natural  dari  ATMR  (Aktiva  Tertimbang  Menurut  Risiko) berdasarkan risiko kredit; LNREKGIRO =  Logaritma  natural  dari  Rekening  Giro  yang  ditempatkan  bank  pada Bank Indonesia; LNKREDIT =  Logaritma natural dari kredit yang diberikan bank; LNKREDITPERPDB = Logaritma natural dari rasio kredit per PDB; E1,E2,E3,E4, E5 = Koefisien Eror.
Tabel 7. Hasil Regresi pada Model Struktural Kedua
Estimate Standard Error  p-values LNATMRKREDIT  LNCAR_1 -0,722 0,040 0,000 LNATMRPASAR  LNCAR_1 0,338 0,082 0,000 LNREKGIRO  LNGWM_1 0,701 0,073 0,000 LNKREDIT  LNREKGIRO 0,044 0,004 0,000 LNKREDIT  LNATMRPASAR -0,004 0,002 0,055 LNKREDIT  LNATMRKREDIT  1,010 0,007 0,000 LNKREDITPERPDB  LNKREDIT 0,491 0,007 0,000
Tabel  7  menyajikan  pengaruh  langsung  dari  setiap  variabel  terhadap  variabel endogennya.  Kolom estimate merupakan besaran pengaruh langsung dari setiap variabel  yang mempengaruhi  variabel  endogennya.  Dari  kolom p-values dapat  kita  lihat  bahwa  pengaruh ATMR pasar terhadap kredit yang diberikan bank signifikan pada α = 6% sedangkan pengaruh variabel lain telah signifikan pada α = 5%.
Tabel  8,  9  dan  10  menyajikan  pengaruh  langsung,  pengaruh  tidak  langsung,  dan pengaruh  total  dari  masing-masing  variabel  yang  mempengaruhi  variabel endogennya.  Kolom pertama menyajikan semua variabel yang berperan sebagai variabel dependen. Baris pertama kolom  kedua  sampai  keenam  menyajikan  variabel-variabel  yang  berperan  sebagai  variabel independen.  Pengaruh  tidak  langsung  didapatkan  dengan mengalikan  besarnya  pengaruh  dari variabel  independen/eksogen  terhadap  variabel  perantara  dengan  pengaruh  dari  variabel
perantara terhadap variabel dependen/endogen. Pengaruh total merupakan hasil penjumlahan dari  pengaruh  tidak  langsung  dan  pengaruh  langsung.  Pada  model  kedua  pembahasan  lebih ditekankan  pada  variabel  ATMR  pasar  dan  variabel  yang  berhubungan  dengan  ATMR  pasar karena variabel-variabel lain dalam model kedua memiliki hubungan (positif atau negatif) yang sama seperti model pertama.
Tabel 8. Pengaruh Langsung (Model 2)
LNGWM_1  LNCAR_1  LNREKGIRO  LNATMRPASAR  LNATMRKREDIT  LNKREDIT LNREKGIRO 0,701 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 LNATMRPASAR 0,000 0,338 0,000 0,000 0,000 0,000 LNATMRKREDIT 0,000 -0,722 0,000 0,000 0,000 0,000 LNKREDIT 0,000 0,000 0,044 -0,004 1,010 0,000 LNKREDITPERPDB 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,491 Tabel 9. Pengaruh Tidak Langsung (Model 2) LNGWM_1  LNCAR_1  LNREKGIRO  LNATMRPASAR  LNATMRKREDIT  LNKREDIT LNREKGIRO 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 LNATMRPASAR 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 LNATMRKREDIT 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 LNKREDIT 0,031 -0,731 0,000 0,000 0,000 0,000 LNKREDITPERPDB 0,015 -0,359 0,022 -0,002 0,496 0,000

## Tabel 10. Pengaruh Total (Model 2)
LNGWM_1  LNCAR_1  LNREKGIRO  LNATMRPASAR  LNATMRKREDIT  LNKREDIT LNREKGIRO 0,701 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 LNATMRPASAR 0,000 0,338 0,000 0,000 0,000 0,000 LNATMRKREDIT 0,000 -0,722 0,000 0,000 0,000 0,000 LNKREDIT 0,031 -0,731 0,044 -0,004 1,010 0,000 LNKREDITPERPDB 0,015 -0,359 0,022 -0,002 0,496 0,491
Hasil  di  tabel  10  menunjukkan  bahwa  CAR lag 1 periode  mempengaruhi  ATMR  kredit secara negatif namun mempengaruhi ATMR pasar secara positif. Hal ini dapat dilihat pada tabel pengaruh total antara variabel CAR lag 1 periode terhadap variabel ATMR kredit sebesar -0,722. Sedangkan  pengaruh  CAR lag 1  periode  terhadap  ATMR  pasar  adalah  sebesar  0,338.  Hasil tersebut  berbeda  dengan  teori  CGFS  (2010)  tentang  mekanisme  transmisi  kebijakan makroprudensial pada instrumen berbasis modal yaitu adanya kenaikan persyaratan cadangan modal  akan  membuat  bank  mengubah  komposisi asetnya  dengan  memegang  lebih  sedikitaset yang memiliki bobot risiko/ATMR. Peneliti berpendapat bahwa hal tersebut terjadi karena saat terjadi kenaikan CAR maka bank harus mencadangkan modal yang lebih banyak dan mengubah komposisi asetnya dengan memegang lebih sedikit  ATMR. Namun karena bank juga merupakan institusi keuangan yang mencari profit, agar bank tidak kehilangan profitnya maka bank hanya mengubah komposisi asetnya dengan memegang lebih sedikit ATMR kredit yang memiliki bobot risiko yang lebih tinggi daripada ATMR pasar. Selanjutnya, agar tetap mendapatkan profit maka bank meningkatkan ATMR pasar seperti surat berharga, Sertifikat Bank Indonesia, FASBI, dsb. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa dalam merespon kenaikan CAR, bank tidak mengubah
komposisi  aset  dengan  memegang  lebih  sedikit  kedua  ATMRnya  (kredit  dan  pasar)  namun hanya memegang lebih sedikit ATMR kredit dan memegang lebih banyak ATMR pasar agar bank tetap dapat memperoleh profit.
ATMR  pasar  mempengaruhi  kredit  yang  disalurkan  bank  secara  negatif.  Pada  tabel pengaruh  total  dapat  dilihat  bahwa  ATMR  pasar mempengaruhi    kredit  yang  disalurkan  bank secara negatif sebesar -0,004. Hal tersebut dikarenakan bank memiliki sejumlah pilihan dalam mengubah liabilities- nya menjadi  aset.  Jika  bank memegang  lebih  banyak ATMR  pasar  dengan arti  memiliki  lebih  banyak  surat  berharga,  kepemilikan  SBI,  dan  FASBI  maka  bank  akan menurunkan  penyaluran kredit.  Pengaruh  ATMR  kredit  dan  ATMR pasar  berbeda  pada  kredit yang  disalurkan.  ATMR  kredit  mempengaruhi  kredit  yang  disalurkan  bank  secara  positif sedangkan ATMR pasar mempengaruhi kredit yang disalurkan bank secara negatif.
Selanjutnya,  seperti  pada  model  pertama,  pada  model  kedua  CAR lag 1  periode mempengaruhi rasio kredit per PDB secara negatif dan GWM lag 1 periode mempengaruhi rasio kredit per PDB secara positif. Pengaruh CAR lag 1 periode terhadap rasio kredit per PDB adalah sebesar -0,359 yang berarti  jika CAR naik 1 % maka rasio  kredit per PDB akan turun sebesar 0,359% dalam 3 bulan ke depan. Sedangkan pengaruh GWM lag 1 periode terhadap rasio kredit per PDB adalah sebesar 0,015 yang berarti jika GWM naik 1% maka rasio kredit per PDB akan naik sebesar 0,015% dalam 3 bulan ke depan.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dipaparkan  dalam  penelitian  ini,  pengaruh kebijakan  makroprudensial  melalui  penggunaan  CAR  dan  GWM  terhadap  siklus  kredit  dapat dilihat  dari  jalur  mekanisme  transmisi  kebijakan  makroprudensial.  Pada  model  pertama  yang memuat  keseluruhan  bank  (103),  instrumen  CAR lag 1  periode    mempengaruhi  ATMR  kredit secara  negatif.  Hasil  tersebut  sesuai  dengan  teori  mekanisme  transmisi  kebijakan makroprudensial  pada  instrumen  berbasis  modal  bahwa  dalam  merespon  adanya  kenaikan persyaratan cadangan modal maka bank akan mengubah komposisi asetnya dengan memegang lebih  sedikit  aset  dengan  bobot  risiko  (ATMR).  Kemudian  CAR lag 1  periode  mempengaruhi kredit yang diberikan secara negatif dengan kata lain jika CAR naik maka kredit yang disalurkan bank turun pada 3 bulan ke depan. Selanjutnya CAR lag 1 periode mempengaruhi rasio kredit per  PDB  secara  negatif.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  CAR  yang  telah  diterapkan  di Indonesia telah cukup efektif dalam mempengaruhi siklus kredit. CAR dapat mengatasi adanya pertumbuhan kredit yang berlebihan yang dapat berpotensi memunculkan risiko sistemik dan krisis.
Instrumen  GWM  primer  rupiah lag 1  periode  dalam  penelitian  ini  mempengaruhi rekening  giro  pada  Bank  Indonesia  secara  langsung  dan  positif.  Dengan  adanya  persyaratan GWM,  bank  menyisihkan  dananya  ke  bank  sentral  dalam  bentuk  rekening  giro  dan  jika persyaratan  GWM  dinaikkan  maka  saldo  rekening  giro  bank  pada  Bank  Indonesia  makin bertambah.  Namun  pengaruh  positif  GWM  terhadap  kredit  yang  diberikan  oleh  bank  berbeda dengan teori mekanisme kebijakan makroprudensial pada intrumen berbasis likuiditas maupun dengan beberapa penelitian lainnya yang mengatakan bahwa kenaikan GWM membuat jumlah kredit yang disalurkan bank berkurang sebagai akibat bank harus menyisihkan cadangan yang lebih untuk memenuhi regulasi tersebut. Peneliti berpendapat bahwa hal ini disebabkan Bank Indonesia telah menetapkan peraturan GWM berbasis LDR pada tahun 2008 dimana bank yang memiliki  LDR  ( Loan  to  Deposit  Ratio )  dibawah  batas  bawah  LDR  yang  telah  ditetapkan  akan dikenakan biaya tambahan GWM. Hal ini ditujukan untuk tetap mendorong fungsi intermediasi perbankan namun tetap menjaga prinsip kehati-hatian.
Selanjutnya,  pada  model  kedua  dimana  variabel  ATMR  pasar  ditambahkan  ke  dalam model, CAR mempengaruhi ATMR kredit secara negatif sebesar 0,722% namun mempengaruhi ATMR pasar secara positif sebesar 0,338%. Hasil pengaruh CAR terhadap ATMR pasar tersebut berkontradiksi dengan teori mekanisme transmisi kebijakan makroprudensial yang menyatakan bahwa dengan adanya persyaratan CAR maka bank akan mengubah komposisi asetnya dengan memegang  lebih  sedikit  aset  yang  memiliki  bobot  risiko  (ATMR).  Atas  hasil  tersebut  peneliti berpendapat agar bank tidak kehilangan profitnya karena bank harus mencadangkan tambahan modal  yang  lebih  banyak  karena  persyaratan  CAR,  maka  bank  hanya  mengubah  komposisi asetnya  dengan  memegang  lebih  sedikit  ATMR  kredit  yang  memiliki  bobot  risiko  yang  lebih tinggi  daripada  ATMR  pasar  dan  memegang  lebih  banyak  ATMR  pasar.  Seperti  pada  model pertama, pada model kedua CAR mempengaruhi kredit dan rasio kredit per PDB secara negatif begitu juga dengan GWM mempengaruhi kredit dan rasio kredit per PDB secara positif.
Dari  hasil  penelitian  pada  model  1  yang  memuat  keseluruhan  bank  dapat  diketahui bahwa  CAR lag 1  periode  mempengaruhi  kredit  yang  diberikan  bank  secara  negatif  sebesar 0,997% dan mempengaruhi rasio kredit per PDB secara negatif secara negatif sebesar 0,565%. Sedangkan GWM lag 1 periode mempengaruhi kredit yang diberikan bank secara positif sebesar 0.045%  dan  mempengaruhi  rasio  kredit  per  PDB  secara  positif  sebesar  0,026%.  Dapat disimpulkan bahwa kebijakan makroprudensial yang telah diterapkan di Indonesia seperti CAR dan  GWM  telah  cukup  efektif  dalam  meredam  siklus  kredit.  CAR  dan  GWM  berperan  sebagai kebijakan yang bersifat countercyclical yang dapat mengerem perilaku sistem keuangan untuk membuat laju pertumbuhan ekonomi yang terlalu tinggi saat fase ekspansi dan mengakselerasi pertumbuhan  ekonomi  yang  rendah  atau  bahkan  negatif  ketika  fase  kontraksi.  Hal-hal  yang perlu  diteliti  lebih  lanjut  adalah  analisis  mengenai  kebijakan  makroprudensial  yang  secara bertahap  akan  diimplementasikan  di  Indonesia  sesuai  dengan  ketentuan  Basel  III  seperti Countercyclical capital buffer , conservation buffer , dan leverage ratio .

## DAFTAR PUSTAKA
Agung,  J.  (2010).  Mengintegrasikan  kebijakan  moneter  dan  makroprudensial:  menuju paradigma baru kebijakan moneter di Indonesia pasca krisis global. BI Working Paper , 7 , p1-42.
Bank Indonesia (2012). Booklet Perbankan Indonesia 2012 . Diunduh dari http://www.bi.go.id/id/publikasi/perbankan-dan-stabilitas/booklet- bi/Pages/bpi_2012.aspx
Bank  Indonesia  (2012). Basel  III:  global  regulatory  framework  for  more  resilient  banks  and banking  systems. Diunduh  dari  http://www.bi.go.id/id/perbankan/implementasi- basel/consultative-papers/Pages/cp_basel_III.aspx
Bank  Indonesia.  (2013). Peraturan  Bank  Indonesia  nomor  15/15/PBI/2013  tentang  giro  wajib minimum  bank  umum  dalam  rupiah  dan  valuta  asing  bagi  bank  umum  konvensional. Diunduh dari http://www.bi.go.id/id/peraturan/moneter/Documents/pbi_151513.PDF
Bank  Indonesia.  (2012). Peraturan  Bank  Indonesia  nomor  14/26/PBI/2012  tentang  kegiatan usaha  dan  aringan  kantor  berdasarkan  modal  inti  bank .  Diunduh  dari http://www.bi.go.id/id/peraturan/perbankan/Documents/b510cf30292c45428e25e14 66e81525fpbi_142612merge1.PDF

## 96 Bina Ekonomi
Basel Committee on Banking Supervision (2010). Basel III: International framework for liquidity risk  measurements,  standards  and  monitoring. Bank  for  International  Settlements Working Paper
Borio,  C.  (2003).  Towards  a  macroprudential  framework  for  financial  supervision  and regulation. BIS Working Papers , 128 .
Bridges,  J.,  Gregory,  D.,  Nielsen,  M.,  Pezzini,  S.,  Radia,  A.,  &  Spaltro,  M.  (2014).  The  impact  of capital requirements on bank lending. Bank of England Working Paper , 486 .
Committee  on  the  Global  Financial  System.  (2012).  Operationalising  the  selection  and application of macroprudential instruments. BIS CGFS Papers, 48 .
Craig, R., Davis, E.,& Pascual, A. (2006). Sources of pro-cyclicality in east asian financial systems. International Monetary Fund .
Foncesa,  A.  R.,  Gonzales,  F.,&  Silva,  L.  P.  (2010).  Cyclical  effects  on  bank  capital  buffers  with imperfect credit markets: International evidence. Banco Central Do Brasil Working Paper Series, 216 .
Gujarati,  D.N.,  &  Porter,  D.  C.  (2009). Basic  econometrics (5 th ed.).  Singapore:  McGraw-Hill International Edition.
Lleras, C. (2005). Path analysis. Encyclopedia of Social Measurement , 3 , 25-30.
Montoro,  C.,  &  Moreno,  R.  (2011).  The  use  of  reserve  requirements  as  a  policy  instrument  in Latin America, BIS Quarterly Review , 53-65.
Trichet, J. (2005). Financial stability and the insurance sector. The Geneva Papers, 30, 65-71. Tovar, C. E., Garcia-Escribano, M.,& Martin, M. V. (2012). Credit growth and the effectiveness of reserve  requirements  and  other  macroprudential  instruments  in  Latin  America. IMF Working Paper , 142 .
Utari,  G.A.,  Arimurti,  T.&  Kurniati,  I.  (2012).  Pertumbuhan  kredit  optimal. Bulletin  Ekonomi Moneter dan Perbankan , Oktober, 4-36.
Vinals,  J.  (2011).  Macroprudential  policy:  an  organizing  framework. IMF  Paper .