QE Journal │ Vol.06 - No. 01 Maret 2017 - 32

## KONSTRUKSI INDEKS KESTABILAN SISTEM KEUANGAN INDONESIA

## Anhar Fauzan Priyono
Arief Bustaman
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Padjadjaran Email: fauzan@fe.unpad.ac.id

## Abstract
Financial  system  stability  is  necessary  to  ensure  a  sustainable  economic  development.  It undertakes  3  major  functions:  (i)  payment  system,  (ii)  financial  intermediation,  and  (iii) managing risk. Data showed that the Indonesian economy experienced a negative correction in the event of financial instability, e.g bank panic in 1992, Asian financial crisis (1997), and  Sub-prime  mortgage  crisis  (2008).  Therefore,  it  is  necessary  in  having  a  method  of financial stability index measurement, which in turn can be used to predict the direction of future  financial  stability.  This  research  was  conducted  in  order  to  provide  an  option  in calculating  the  index  of  financial  stability  of  Indonesia  by  two  methods,  namely Aggregation with Variance Equal Weight with Principal Component Analysis (PCA). The results  show  that  the  trend  of  Indonesian  financial  stability  index  which  constructed through these two techniques have similar trend with a different magnitude. PCA method was employed in making reductions on variable dimensions without losing the information on  the  movement  of  the  variable’s  variation.  There  are  four  sectors  to  be  included  in  the index.  Those  four  sectors  are  banking  sector,  money  market  sector,  capital  market  sector, and monetary sector. We found that the contribution of the financial performance of banks in  Indonesia  and  the  interest  rate  is  the  highest  among  other  sector  to  the  Indonesia financial stability.
_______________________________
Key  words:  Financial  system  stability  index,  Aggregation  with  variance  equal  weight,
Principal Component Analysis, Forecasting.

## PENDAHULUAN
iga  fungsi  dasar  dari  sistem  keuangan  -  mediasi  pembayaran, mengintermediasi  penyaluran  dana  tabungan  masyarakat  ke pendanaan  investasi  serta  mengelola  risiko  -  memainkan  peranan yang  menentukan  dalam  memastikan  berjalan  dan  tumbuhnya sebuah  perekonomian.  Hal  ini  mengarah  pada  kesimpulan  logis bahwa  stabilitas  sistem  keuangan  merupakan  prasyarat  untuk pertumbuhan  ekonomi  yang  berkelanjutan.  Dalam  catatan  sejarah T
QE Journal │ Vol.06 - No. 01 Maret 2017 - 33
pembangunan ekonomi Indonesia, tercatat beberapa kejadian pada sistem keuangan  Indonesia.  Peristiwa  tersebut  diantaranya  adalah  kepanikan  di sektor  perbankan  pada  tahun  1992;  krisis  Asia  yang  berakibat  pada  krisis perbankan  Indonesia  pada  tahun  1997;  serta  krisis  keuangan  di  AS  tahun 2008  yang  berdampak  pada  ketidakstabilan  sistem  keuangan  dan perekonomian  Indonesia.  Data  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan ekonomi  Indonesia  mengalami  penurunan  ketika  berbagai  peristiwa ketidakstabilan  sistem  keuangan  tersebut  terjadi.  Mengingat  korelasi  erat antara  stabilitas  sistem  keuangan  dan  pertumbuhan  ekonomi,  maka melakukan  penilaian  dan  pemantauan  kondisi  sistem  keuangan  menjadi sangat penting bagi Indonesia.
Pemantauan  atas  stabilitas  sistem  keuangan  menjadi  sangat  penting, mengingat  telah  dipisahkannya  pengawasan  micro  dan  macro  prudential di  Indonesia.  Beberapa  studi  empiris  telah  menerapkan  beberapa pendekatan  perhitungan  stabilitas  sistem  keuangan  berbasiskan  literatur atas  dampak  dari  nilai  tukar  dan  neraca  pembayaran  terhadap  krisis perbankan.  Goodhart  et  al  (2006)  memonitor  krisis  finansial  telah dilakukan dengan memanfaatkan indikator perbankan, yaitu profitabilitas bank dan probabilita kebangkrutan bank. Van den End (2006) menyatakan bahwa  diperlukan  sejumlah  indikator  pembentuk  indeks  sistem  stabilitas keuangan yang dapat dibandingkan dalam tingkat internasional.
Alternatif  perhitungan  indeks  stabilitas  sistem  keuangan  yang  ada  di Indonesia  diperlukan  setidaknya  untuk  proses  perbandingan  dan penyesuaian  dengan  karakter  yang  dimanfaatkan  dalam  tingkat internasional.  Penelitian  ini  mencoba  untuk  mengidentifikasi  beberapa indikator yang dapat dimanfaatkan untuk proses konstruksi indeks sistem stabilitas  keuangan  di  Indonesia.  Konstruksi  indeks  sistem  stabilitas keuangan  ini  sangat  diperlukan  dalam  rangka  melakukan  proses pengawasan  arah  gerak  dan  perilaku  indikator-indikator  yang membentuknya.  Secara  umum,  indeks  stabilitas  sistem  keuangan diharapkan dapat membantu para pengambil kebijakan dalam memonitor pergerakan indikator keuangan utama tanpa kehilangan variasi pergerakan stabilitas  keuangan  secara  umum,  yang  pada  akhirnya  diperlukan  dalam proses pengambilan keputusan.
Tujuan dari kajian ini adalah sebagai berikut: (1) Menawarkan konsep dan metodologi  alternatif  penghitungan  Indeks  Kestabilan  Sistem  Keuangan
Indonesia; (2) Melakukan uji coba penghitungan Indeks Kestabilan Sistem Keuangan  Indonesia;  (3)  Melakukan  peramalan  atas  besaran  Indeks Kestabilan Sistem Keuangan Indonesia.
Pendekatan  serta  metodologi  yang  digunakan  untuk  pengembangan pengukuran stabilitas sistem keuangan telah mengalami perubahan seiring dengan  evolusi  perhatian  pada  stabilitas  keuangan  dari  dimensi  mikro- prudential  menjadi  makro  prudensial.  Dengan  kata  lain,  perhatian  telah bergeser dari analisis indikator peringatan dini untuk memantau keadaan sistem  perbankan  (terutama  risiko  default  individu)  kepada  penilaian sistem yang lebih luas dalam hal risiko pada pasar keuangan, lembaga dan infrastruktur. Baru-baru ini, fokus analisis telah lebih jauh berkembang, di antaranya  adalah  menganalisa  dinamika  perilaku,  potensi  adanya penumpukan kondisi tidak stabil serta mekanisme transmisi shocks.
Salah  satu  pendekatan  yang  lazim  digunakan  dalam  literatur  adalah dengan  menggunakan  indikator  pasar  keuangan  yang  memiliki  frekuensi tinggi (harian atau mingguan). Indikator tekanan keuangan berbasis pasar telah  menjadi  sangat  populer  dikarenakan  pemantauan  atas  data  pasar dapat  menangkap  perilaku  dan  persepsi  pelaku  pasar  atas  resiko,  yang memungkinkan  deteksi  dini  terhadap  sinyal  negatif  di  pasar  keuangan. Beberapa contohnya adalah the ECB composite indicator of systemic stress (Holló,  Kremer,  dan  Lo  Duca,  2012),  the  IMF  financial  stress  index (Cardarelli,  Elekdag,  dan  Lall,  2009),  the  financial  fragility  indicator  yang dikembangkan oleh para ahli di FRS (Nelson dan Perli, 2007), the financial systemic  stress  index  of  the  Bank  of  Greece  (Louzis  dan  Vouldis,  2011), serta the system-wide financial stress index of Hungary’s Magyar Nemzeti Bank (Holló, 2012).
Pendekatan lain yang dapat digunakan adalah dengan menggunakan data dengan frekuensi lebih rendah, misalkan dengan mengkombinasikan data pasar  keuangan  dengan  data  pelaporan  data  keuangan  oleh  lembaga keuangan.    Pendekatan  untuk  pembuatan  Indeks  Kestabilan  Keuangan seperti  ini  misalnya  digunakan  oleh  Swiss  National  Bank  (2006)  dan Banque  centrale  du  Luxembourg  (Rouabah,  2007).  Pada  keduanya, disamping  indikator  dalam  balance-sheet  dan  indikator  kinerja  neraca lembaga  perkreditan  (seperti  perubahan  tingkat  profit,  permodalan, kualitas aset dan jumlah cabang lembaga kredit), juga digunakan indikator pasar  (perubahan  harga  saham  perbankan  dan  imbal  hasil  obligasi)  dan
QE Journal │ Vol.06 - No. 01 Maret 2017 - 35
indikator  lainnya  (data  pasar  antar  bank  dan  informasi  dari  otoritas pengawas).
Alternatif penggunaan indikator yang juga dapat dilakukan adalah dengan mengikutsertakan  data-data  makroekonomi.  Contoh  indeks  kestabilan sistem  keuangan  yang  menggunakan  data  makroekonomi  adalah  yang dikembangkan  oleh  De  Nederlandsche  Bank,  yang  terdiri  dari  data balance-sheet,  data  pasar,  serta  beberapa  variabel  ekonomi  makro  (nilai tukar riil efektif euro dan harga-harga sektor perumahan). Fitur lain yang menjadi  kelebihan  pada  indeks  ini  adalah  bahwa  mereka  melengkapinya dengan  data  pada  lembaga  kredit  serta  data  kinerja  lembaga  keuangan lainnya  (perusahaan  asuransi  dan  dana  pensiun)  (Van  den  End,  2006). Penelitian  lain,  Gerdrup  (2003)  memanfaatkan  indikator-indikator perbankan  dan  beberapa  variabel  makroekonomi  sebagai  faktor  yang mempengaruhi krisis di Norwegia.

## METODE PENELITIAN
Berikut  ini  adalah  tahapan-tahapan  serta  metodologi  yang  digunakan dalam konstruksi Indeks Kestabilan Sistem Keuangan Indonesia:
1. Identifikasi Variabel.
Indeks  Stabilitas  Sistem  Keuangan  Indonesia  dalam  kajian  ini  terbentuk dari  variabel-variabel  yang  mewakili  tiga  kelompok  system  keuangan, yaitu  blok  perbankan,  blok  pasar  uang  dan  blok  pasar  modal.  Masing- masing  blok  akan  memiliki  indikator  tertentu  yang  mewakili  performa masing-masing  blok,  dimana  berbagai  indikator  tersebut  akan  diukur dengan  variabel  tertentu.  Pemilihan  variabel  didasarkan  atas  kajian literatur pada bagian sebelumnya serta ketersediaan data dalam frekuensi bulanan.  Penulis  menghadapi  keterbatasan  dalam  pemilihan  variabel dikarenakan  tidak  semua  variabel  yang  seringkali  digunakan  dalam berbagai  studi  empiris  sebelumnya  terdapat  datanya  untuk  kasus Indonesia. Dua isu terkait data yang kami hadapi adalah terbatasnya data yang tersedia dalam frekuensi bulanan serta series yang yang tidak seragam untuk  seluruh  variabel  kandidat.  Khusus  untuk  isu  series  yang  beragam, memberikan  implikasi  kepada  penelitian  ini  yaitu  bahwa  periode penelitian hanya dapat dilakukan antara Februari 2005 hingga April 2014. Tabel berikut memuat berbagai variabel yang kami gunakan dalam kajian ini.
QE Journal │ Vol.06 - No. 01 Maret 2017 - 36
Tabel 1 . Variabel Pembentuk Indeks Stabilitas Keuangan Indonesia

## Sumber: Analisis Data Primer 2016
2. Pembobotan dan Perhitungan Indeks
Selanjutnya, proses agregasi dari komponen-komponen pembentuk indeks stabilitas  sistem  keuangan  Indonesia  tersebut  akan  memanfaatkan  dua cara, seperti dijelaskan dalam Sinenko, Titarenko & Arins (2013), yaitu: (a) Agregasi  dengan  teknik  variance-equal  weights;  (b)  Agregasi  dengan memperoleh  bobot  yang  merupakan  keluaran  dari  teknik  Principal Component Analysis (PCA)
Agregasi  dengan  teknik  variance-equal  weights  melakukan  standarisasi komponen-komponen  individual  dan  mengagregasikannya  dalam  satu indeks  yang  menerapkan  bobot  yang  sama  di  antara  seluruh  komponen individu  tersebut.  Secara  umum,  indeks  stabilitas  sistem  keuangan Indonesia yang dapat dibentuk dengan teknik ini memiliki formula sebagai berikut:
dimana ISFI adalah Indeks Stabilitas Sistem Keuangan Indonesia, k adalah jumlah  komponen  (variabel)  yang  membentuk  ISKI, adalah  rata-rata sampel , dan adalah standar deviasi dari sampel variabel
Kelompok Indikator
Variabel Kinerja Perbankan Kestabilan & Efisiensi Profitabilitas Perbankan Likuiditas Bank Kredit Resiko Sektor Perbankan Capital  Adequancy  Ratio (CAR) Return on Asset (ROA) Loan to Deposit Ratio (LDR) Tingkat  suku  bunga  kredit rata-rata (LEND) Non Performing Loan (NPL) Kondisi Pasar Uang Nilai tukar Suku bunga antar bank Nilai  tukar  Rp  terhadap  US Dollar ER) JIBOR Kinerja Pasar Modal Indeks Komposit Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Kinerja Sektor Moneter Transaksi,  tabungan,  kredit dalam perekonomian Pertumbuhan  Jumlah  Uang Beredar
QE Journal │ Vol.06 - No. 01 Maret 2017 - 37
Sedangkan agregasi dengan memanfaatkan Principal Component Analysis adalah dengan melakukan proses mereduksi dimensi dari data. Teknik ini dapat  menghasilkan  sejumlah  kecil  variabel  artifisial  yang  tidak  saling berhubungan, yang merupakan kombinasi linier dari variabel-variabel asal. Pemanfaatan teknik PCA dalam proses agregasi ini seperti juga yang telah dilakukan oleh Illing & Liu (2006).
3. Proyeksi  Indeks  Stabilitas  Sistem  Keuangan  Indonesia  (Holt  Winters Exponential Smoothing Additive)
Metode  Exponential  Smoothing  ini  cocok  untuk  data  runtut  waktu  yang memiliki  trend  waktu  dan  variasi  musiman  aditif.  Parameter-parameter yang akan dicari dengan memanfaatkan metode ini adalah sebagai berikut:
(2) (3) (4) dimana adalah  damping  factors  dan s adalah  seasonal frequency. Forecast akan dihitung dengan persamaan sebagai berikut:
(5)
dimana seasonal factors memanfaatkan estimasi s pada periode terakhir.
4. Proyeksi Indeks Stabilitas Sistem Keuangan Indonesia (Autoregressive Moving Average)
Model  time  series  AR,  MA  dan  ARMA  berdasarkan  asumsi  bahwa  data- data  time  series  yang  digunakan  memiliki  stasioneritas  yang  rendah ( weakly  stasionarity )  artinya  bahwa  rata-rata  dan  varians-nya  konstan sedangkan  kovarians-nya  tidak  berubah  sepanjang  waktu.  Dalam kenyataannya  data  time  series  banyak  yang  tidak  stasioner  tetapi  bisa terintegrasi dalam I(1) first difference, I(2) second difference, dan bisa sampai I(d), d-th difference sehingga data bisa stasioner, I(0).
Oleh  karena  itu  sebelum  melakukan  proses  AR  dan  MA  terlebih  dahulu harus dilakukan proses pengujian stasionaritas sehingga pada d-difference berapa suatu data bisa stasioner. ARMA(p,q) yang diaplikasikan pada data yang  telah  melalui  proses differencing dinamakan  model  ARIMA(p,d,q), yaitu  model Autoregressive  Integrated  Moving  Average ,  di  mana  p  ialah
QE Journal │ Vol.06 - No. 01 Maret 2017 - 38
jumlah  variabel autoregressive ,  d  ialah  proses differencing sehingga  data menjadi stasioner, dan q ialah jumlah variabel moving average.
Di dalam membuat ARIMA terdapat tahapan yang harus dilakukan terkait dengan  penentuan  AR,  MA,  dan  integrasi  variabel  yang  tidak  stasioner. Berikut  ini  beberapa  tahapan  untuk  melakukan  estimasi  model  dengan ARIMA yaitu: (1) Identifikasi model, yaitu merupakan proses menentukan tingkat stasionaritas data (d) serta menentukan nilai AR (p) dan MA (q); (2) Mengestimasi Parameter dari model yang dipilih; (3) Melakukan Diagnostic Checking (  Apakah  estimasi  residualnya  stasioner/white  noise    ?  );  (4) Melakukan Forecasting.
Di  dalam  model  ARIMA  ini  yang  paling  sulit  ialah  menentukan  model mana yang benar dan terbaik sehingga membentuk model ARIMA (p,d,q):
q t q t t p t t t t Y Y Y Y
                        .. .. 1 1 0 2 2 1 1 0 (6)
dengan Yt dapat stasioner pada level, first difference atau second difference .
Kriteria  untuk  menentukan  model  ARIMA  yang  terbaik  adalah  sebagai berikut:  (a)  Nilai  AIC  dan  BIC  yang  relative  kecil;  (b)  Nilai  SEE  yang relative  kecil;  (c)  Nilai  Adj  R 2 yang  relatif  tinggi;  (d)  Residual  dari  model yang dipilih bersifat white noise
Setelah  diketahui  model  yang  benar  dan  terbaik  maka  tahap  selanjutnya ialah  melakukan  forecasting  pada  model  ARIMA  yang  dibuat.  Setelah diketahui  model  ARIMA  yang  tepat  maka  untuk  melakukan  forecasting dapat dilakukan sebagai berikut yaitu: (a) Tentukan sampai periode mana forecasting akan dilakukan; (b) Forecasting dengan model ARIMA di  atas

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  statistik  deskriptif  dari  variabel-variabel yang  digunakan  dalam  konstruksi  indeks  stabilitas  sistem  keuangan Indonesia.  Khusus  untuk  tiga  variabel,  yaitu  pertumbuhan  kredit perbankan;  nilai  tukar  serta  jumlah  uang  berdedar,  kami  lakukan transformasi menjadi dalam pertumbuhan (dalam persen)
Statistik  Deskriptif  atas  variabel-variabel  pembentuk  indeks  stabilitas sistem keuangan di Indonesia (ISKI) adalah sebagai berikut.
Tabel 2 . Statistik  Deskriptif  Variabel  Pembentuk  ISKI  Februari  2005  -  Juni 2014
CAR GCREDIT GER GIHSG JIBOR LDR LEND GMS NPL ROA Mean 18.86 0.71 0.10 0.59 8.11 73.17 13.96 0.52 4.39 2.94 Median 18.41 0.79 0.05 1.19 7.68 74.58 13.88 0.47 3.42 2.93 Max 23.02 2.02 6.65 7.97 14.52 91.17 16.64 3.72 11.05 3.87 Min 16.05 -1.06 -3.12 -16.38 4.20 50.52 11.90 -3.97 1.48 1.27 Std.Dev. 1.71 0.61 1.11 2.95 2.57 10.71 1.40 1.38 2.80 0.45 Skewness 0.57 -0.66 1.83 -1.81 0.81 -0.34 0.30 -0.14 0.91 -0.09 Kurtosis 2.23 3.66 13.65 11.62 3.08 2.22 2.02 3.42 2.52 3.86 CAR = Capital Adequacy Ratio
GCREDIT = Pertumbuhan Kredit Perbankan GER = Pertumbuhan Nilai Tukar Rupiah terhadap US Dollar GIHSG = Pertumbuhan Indeks Harga Saham Gabungan
JIBOR = 3 Month JIBOR rate
LDR = Loan to Deposit Ratio LEND = Tingkat suku bunga rata-rata kredit perbankan GMS = Pertumbuhan Jumlah Uang Beredar NPL = Non Performing Loan ROA = Return on Asset
Konstruksi Indeks Kestabilan Sistem Keuangan Indonesia
Bagian  berikut  menjelaskan  hasil-hasil  dari  perhitungan  indeks  tersebut dengan  memanfaatkan  metode  Aggregation  with  Variance  Equal  Weight dengan  Principal  Component  Analysis  (PCA).  Dengan  menerapkan metode  Aggregation  with  variance  equal  weight  untuk  menghitung  ISK, maka didapatkan nilai-nilai sub-indeks (10 sub-indeks) sebagai berikut
QE Journal │ Vol.06 - No. 01 Maret 2017 - 40
Grafik  1. Nilai  Sub-indeks  Pembentuk  ISK  Metode  Aggregation  with Variance Equal Weight
Sedangkan  perbandingan  perhitungan  ISFI  antara  metode  Aggregation with Variance Equal Weight dengan Principal Component Analysis (PCA) adalah sebagai berikut:
Grafik  2. Indeks  Stabilitas  Sistem  Keuangan  Indonesia  (Aggregation  with Variance Equal Weight & Principal Component Analysis)
Hasil  perhitungan  Indeks  Stabilitas  Sistem  Keuangan  Indonesia  dengan memanfaatkan  teknik  Aggregation  with  Variance  Equal  Weight  dengan
JIBOR GIHSG GER ROA LDR GMS LEND GCREDIT NPL CAR Aggregation with Variance Equal Weight PCA
QE Journal │ Vol.06 - No. 01 Maret 2017 - 41
Principal  Component  Analysis  (PCA)  memperlihatkan  kemiripan  trend, walaupun dengan magnitude yang berbeda. Indeks yang terbentuk melalui teknik  pertama  menghasilkan  angka  indeks  yang  relatif  lebih  fluktuatif dibandingkan dengan metoda kedua. Hal lain yang perlu dijelaskan dalam hasil kedua metode adalah terdapat perbedaan trend indeks pada periode antara  bulan  Juni  2011  hingga  Januari  2012.  Dalam  periode  ini,  metode PCA  menunjukkan  trend  indeks  yang  menurun,  sedangkan  dalam  teknik Aggregation  with  Variance  Equal  Weight  cenderung  fluktuatif.  Dalam Sinenko, Titarenko & Arins (2013), dijelaskan bahwa nilai-nilai indeks yang berada  di  atas  rata-rata  historisnya  (sebesar  nol),  menunjukkan  stabilitas finansial  yang  makin  lemah,  ditandai  dengan  meningkatnya  stress  pada komponen-komponen pembentuk indeks finansial tersebut. Di lain pihak, ketidakseimbangan  dalam  ekonomi  sedang  terbentuk  apabila  nilai  indeks berada  di  bawah  nilai  nol  secara  persisten.  Hal  ini  mengindikasikan probabilita  peningkatan  stress  level  secara  signifikan  pada  periode selanjutnya.
Temuan  awal  dari  analisis  PCA  memperlihatkan  bahwa  terdapat  4 komponen  yang  membentuk  indeks  stabilitas  finansial  Indonesia.  Hal  ini ditunjukkan  oleh  besaran  akumulasi  proporsi  dalam  menjelaskan  indeks tersebut, yaitu sebesar 83,4%, dan nilai eigenvalue yang lebih besar dari 1. Komponen  pertama  (PC  1)  memiliki  kontribusi  tertinggi  yaitu  sebesar 42,9%.

## Tabel 3 Eigenvalue
Number Value Difference Proportion Cumulative  Cumulative Value Proportion 1 4.290029 2.490828 0.429 4.290029 0.429 2 1.799201 0.552791 0.1799 6.089229 0.6089 3 1.24641 0.241578 0.1246 7.335639 0.7336 4 1.004832 0.461473 0.1005 8.34047 0.834 5 0.543359 0.130698 0.0543 8.883829 0.8884 6 0.412661 0.131993 0.0413 9.29649 0.9296 7 0.280668 0.070796 0.0281 9.577158 0.9577 8 0.209871 0.073017 0.021 9.787029 0.9787 9 0.136854 0.060738 0.0137 9.923883 0.9924 10 0.076117 0 0.0076 10 1
QE Journal │ Vol.06 - No. 01 Maret 2017 - 42
Berikut  diatas  adalah  tabel  eigenvalues  perhitungan  indeks  stabilitas finansial Indonesia dengan memanfaatkan teknik PCA
Hasil  eigenvalue  diatas  kemudian  dibandingkan  dengan  scree  plot (ordered  eigenvalues)  untuk  memastikan  jumlah  komponen  (PC)  yang akan membentuk indeks stabilitas finansial sebagai berikut
Grafik 3. Scree Plot (Ordered Eigenvalues)
Namun  hasil  analisis  lebih  lanjut  menunjukkan  bahwa  hasil  scree  plot memperlihatkan  loadings  sudah  landai  pada  PC  3.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  hanya  3  komponen  (PC  1,  PC  2,  dan  PC  3)  saja  yang membentuk indeks stabilitas finansial Indonesia.
Variabel-variabel  yang  masuk  ke  dalam  komponen  pertama  (PC  1)  dan secara  bersama-sama  paling  besar  memberikan  kontribusi  atas  indeks stabilitas  finansial  Indonesia  adalah  sebagai  berikut  (koefisien  korelasi dalam  kurung):  (1)Capital  Adequacy  Ratio  (0,328),  (2)JIBOR  (0,406),  (3) Loan  to  Deposit  Ratio  (-0,422),  (4)Rata-rata  Tingkat  Suku  Bunga  Kredit Perbankan (0,455), (5)Return on Asset Perbankan (-0.35)
Kelima  variabel  tersebut  diatas  dapat  dikategorikan  sebagai  kelompok kinerja bank dan tingkat suku bunga. PC 1 tersebut memberikan kontribusi sebesar 42,9% terhadap pergerakan indeks stabilitas finansial Indonesia. PC 1 kemudian dipergunakan untuk melakukan perhitungan indeks stabilitas
QE Journal │ Vol.06 - No. 01 Maret 2017 - 43
finansial Indonesia dengan alasan kemampuan komponen tersebut adalah paling  besar  diantara  komponen  lainnya,  dan,  mengingat  upaya  teknik PCA dalam mereduksi dimensi variabel.
Proyeksi Indeks Stabilitas Sistem Keuangan Indonesia
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  permodelan  yang  bertujuan  untuk mempelajari  perilaku  historis  dari  indeks  stabilitas  sistem  keuangan Indonesia  untuk  kemudian  dapat  digunakan  sebagai  peramalan (forecasting) atas Indeks Stabilitas Sistem Keuangan Indonesia.
Teknik  permodelan  yang  dipilih  adalah  Holt-Winters  Exponential Smoothing  dan  Autoregressive  Moving  Average  (ARMA).  Selanjutnya dilakukan  proses  peramalan  data  indeks  di  luar  periode  estimasi, sepanjang 12 bulan, dimulai dari Juli 2014. Data indeks yang dipergunakan dalam  permodelan  ini  adalah  kedua  data  indeks  hasil  perhitungan  dua pendekatan sebelumnya.
Hasil pengujian akar unit dari data indeks hasil perhitungan Aggregation with Variance Equal Weight (AVG), dan PCA menunjukkan bahwa kedua data indeks stasioner pada tingkat perubahan pertamanya (1st difference).
Hasil  permodelan  dengan  memanfaatkan  pendekatan  ARMA(7,0)  dan ARMA(1,0),  berturut-turut  untuk  perubahan  AVG  dan  perubahan  PCA, mengikuti  informasi  PACF  pada  correlogram  masing-masing,  adalah sebagai berikut (t-statistik dalam kurung):
(7)
(-0,08)          (-1,72)*
* = signifikan pada tingkat signifikansi 10%
Root  Mean  Squared  Error  (RMSE)  persamaan  (7)  adalah  0,395,  Mean Absolute  Error  (MAE)  adalah  0,269,  dan  Mean  Absolute  Percentage  Error adalah 99,639. Sedangkan R2 adalah 0,028.
(8)
(-0,66)          (-1,67)*
* = signifikan pada tingkat signifikansi 10%
Root  Mean  Squared  Error  (RMSE)  persamaan  (8)  adalah  0,436,  Mean Absolute  Error  (MAE)  adalah  0,297,  dan  Mean  Absolute  Percentage  Error adalah 109,92. Sedangkan R2 adalah 0.025.
QE Journal │ Vol.06 - No. 01 Maret 2017 - 44
Selanjutnya,  permodelan  variabel  indeks  AVG  dan  PCA  dengan memanfaatkan pendekatan Holt-Winters Exponential Smoothing Adaptive.
Nilai-nilai α , β ,  dan γ untuk  estimasi  AVG  berturut-turut  adalah  0,2;  0,2; dan  0,3.  Sedangkan  nilai-nilai α , β ,  dan γ untuk  estimasi  PCA  berturut- turut adalah 0,23; 0,1; dan 0,13. Besaran R2 untuk estimasi AVG dan PCA dengan pendekatan Holt-Winters Exponential Smoothing Adaptive adalah berturut-turut sebesar 0,52 dan 0,08.
Selanjutnya,  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE),  Mean  Absolute  Error (MAE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk estimasi AVG berturut-turut adalah 0,274; 0,189; dan 1,753.
Sedangkan  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE),  Mean  Absolute  Error (MAE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk estimasi PCA berturut-turut adalah 0,419; 0,279; dan 2,498.
Evaluasi  perbandingan  kinerja  permodelan  indeks  yang  dihitung  dengan metode  AVG  dan  PCA,  yang  diestimasi  dengan  memanfaatkan  teknik permodelan  ARMA  dan  Holt  Winters  Exponential  Smoothing  Adaptive adalah sebagai berikut:
Tabel  4. Perbandingan  Kinerja  Permodelan  Indeks  Stabilitas  Finansial Indonesia  (AVG)  ARMA  (7,0)  dan  Holt  Winters  Exponential Smoothing Adaptive
Indikator Teknik Permodelan ARMA (7,0) HW ES Adaptive R 2 0.028 0.52 RMSE 0.395 0.274 MAE 0.269 0.189 MAPE 99.639 1.753
Angka dicetak tebal menunjukkan nilai yang lebih baik
QE Journal │ Vol.06 - No. 01 Maret 2017 - 45
Tabel  5. Perbandingan  Kinerja  Permodelan  Indeks  Stabilitas  Finansial
Indonesia  (PCA)  ARMA  dan  Holt  Winters  Exponential Smoothing Adaptive
Indikator Teknik Permodelan ARMA(1,0) HW ES Adaptive R 2 0.025 0.08 RMSE 0.436 0.419 MAE 0.297 0.279 MAPE 109.92 2.498

## Angka dicetak tebal menunjukkan nilai yang lebih baik
Holt Winters Exponential Smoothing Adaptive memberikan hasil estimasi atas  indeks  stabilitas  finansial  Indonesia  yang  dihitung  dengan Aggregation  with  Variance  Equal  Weight  (AVG)  dan  PCA,  yang  lebih superior  dibandingkan  dengan  hasil  estimasi  dengan  metode  ARMA(1,0). Selanjutnya  disajikan hasil  peramalan  indeks  stabilitas  finansial  Indonesia yang  dihitung  dengan  Aggregation  with  Variance  Equal  Weight  (AVG) dan PCA untuk 12 bulan setelah Juni 2014, yang berbasiskan Holt Winters Exponential Smoothing Adaptive sebagai berikut:
Grafik  4. Proyeksi  Indeks  Stabilitas  Finansial  Indonesia  (AVG  dan  PCA) Juli 2014 - Juli 2015
PCA AVG
QE Journal │ Vol.06 - No. 01 Maret 2017 - 46

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Penelitian  ini  dilakukan  dalam  upaya  memberikan  pilihan  dalam menghitung  indeks  stabilitas  finansial  Indonesia  dengan  2  metode,  yaitu Aggregation  with  Variance  Equal  Weight  dengan  Principal  Component Analysis  (PCA).  Hasil  analisis  memperlihatkan  bahwa  trend  indeks stabilitas  finansial  Indonesia  yang  dihitung  melalui  kedua  teknik  ini memiliki kemiripan trend dengan magnitude indeks yang berbeda.
Dalam  analisis  PCA  yang  dimaksudkan  untuk  melakukan  reduksi  atas dimensi variabel tanpa harus kehilangan informasi atas variasi pergerakan variabel  yang  dibentuk,  ditemukan  bahwa  kontribusi  kinerja  keuangan perbankan  di  Indonesia  dan  tingkat  suku  bunga  adalah  variabel-variabel yang  paling  besar  kontribusinya  terhadap  pergerakan  stabilitas  finansial Indonesia.

## Saran
Selanjutnya,  dalam  kerangka  proyeksi  pergerakan  indeks  stabilitas finansial  Indonesia,  disimpulkan  bahwa  hasil  estimasi  metode  Holt Winters  Exponential  Smoothing  Adaptive  lebih  superior  dibandingkan Autoregressive  Moving  Average.  Trend  pergerakan  indeks  stabilitas finansial  Indonesia  12  bulan  ke  depan  (dimulai  dari  Juni  2014), menunjukkan trend yang menurun, dan bergerak di dekat rata-rata jangka panjangnya,  yaitu  nol.  Hal  ini  menunjukkan  stabilitas  finansial  Indonesia diproyeksikan akan cenderung berada di luar stress level

## DAFTAR PUSTAKA
Cardarelli,  R.,  Elekdag,  S.,  Lall,  S.  (2009).  " Financial  Stress,  Downturns,  and Recoveries ", IMF Working Paper No. WP/09/100, May. p. 60.
Gerdrup, KR. (2003), "T hree Episodes of FInancial Fragility in Norway since the 1890's ", BIS Working Papers, No. 142, October.
Goodhart, C, O Aspachs, M Segoviano, D Tsomocos and L Zicchino (2006): “Searching  for  a  metric  for  financial  stability”,  LSE  Financial Markets Group Special Paper Series, Special Paper no 167, May.
Grimaldi, B. M. (2010), " Detecting and Interpreting Financial Stress in the Euro Area ". ECB Working Paper Series No. 1214, June, p. 66.
QE Journal │ Vol.06 - No. 01 Maret 2017 - 47
Holló,  D. (2012).  " A  System-Wide  Financial  Stress Indicator  for the Hungarian Financial System ", Magyar Nemzeti Bank Occasional Paper No. 105, September. p. 42.
Holló, D., Kremer, M., Lo Duca, M. (2012). " CISS – A Composite Indicator of Systemic Stress in the Financial System ", ECB Working Paper Series No. 1426, March. p. 51.
Illing M and Y Liu (2003): “An index of financial stress for Canada”, Bank of Canada Working Paper no 2003–14, June.
Louzis, D.P.,  dan Vouldis, A.T. (2011). " A Financial Systemic Stress Index for Greece ". URL: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstractid=1736570
Nelson,  W.R.,  dan  Perli,  R.  (2007).  "Selected  Indicators  of  Financial Stability",  in  Proceedings  of  the  ECB  Fourth  Joint  Central  Bank Research  Conference  on  Risk  Measurement  and  Systemic  Risk. April, pp. 343–372
Rouabah,  A.  (2007).  " Mesure  de  la  vulnérabilité  du  secteur  bancaire Luxembourgeois ",  Banque  centrale  du  Luxembourg  Working Paper No. 24, April.
Sinenko,  N.,  Titarenko,  D.,  Arins,  M.  (2013),  " The  Latvian  Financial  Stress
Index  as  an  Important  Element  of  the  Financial  System  Stability Monitoring Framework ", Baltic Journal of Economics 13(2) (2013), 85-
110.
Swiss National Bank (2006). Financial Stability Report. p. 60
Van  den  End,  J  W.  (2006),  " Indicator  and  Boundaries  of  Financial  Stability ". DNB Working Paper, No. 97/March.