Volume 11, Nomor 1, Mei 2022, Hal 71-79 http://ejournal.unp.ac.id/index.php/ekosains P-ISSN: 2302-8408; e-ISSN: 2655-6480

## Penggunaan Ordered Response Framework dalam Menentukan Faktor-Faktor Penentu Peringkat Utang Negara-Negara ASEAN+
Agus Salim *
School of Business and Economics, Finance and Banking Universitas Prasetiya Mulya * Korespondensi: agussalim09@gmail.com

## Abstract
By using the Ordered Response Framework, this research studies the factors that determine the rating agencies in rating national debt, especially countries in the Southeast  Asian  region.  The  results  obtained  indicate  that  the  model  obtained with the Ordered Response Framework approach is quite good in determining the factors that determine the rating of the sovereign debt and in predicting levels and changes in ratings over time.
Keywords:

## Abstrak
Dengan menggunakan Ordered Response Framework penelitian ini mempelajari faktor-faktor yang menjadi penentu bagi lembaga pemeringkat dalam melakukan pemeringkatan utang negara, terutama negara-negara di kawasan Asia tenggara. Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  model  yang  diperoleh  dengan pendekatan  Ordered  Response  Framework  ini  cukup  baik  dalam  menentukan faktor-faktor  yang  menentukan  pemeringkatan  utang  negara  serta  dalam memprediksi level serta perubahan peringkat sepanjang waktu.
Kata Kunci :
Kode Klasifikasi JEL: H63; R11; C18

## PENDAHULUAN
Keberlangsungan hidup suatu negara bergantung dari  keberlangsungan perekonomian negara tersebut yang ditandai dengan kesinambungan fiskalnya (fiscal sustainability). Tanpa kesinambungan  fiskal  maka  tidak  ada  strategi  pembangunan  ekonomi  yang  akan  berhasil (Buitner, 2004). Untuk mencapai kesinambungan fiskal diperlukan adanya kebijakan fiskal yang  berkesinambungan  (sustainable).  Menurut  Ale š Krejdl  (2006)  Kebijakan  fiskal  yang berkesinambungan dapat didefinisikan sebagai kebijakan yang secara jangka panjang dapat mencegah akumulasi utang suatu negara tanpa perlu melakukan perubahan besar pada pola perpajakan  dan  belanjanya.  Dengan  demikian  salah  satu  komponen  terpenting  kebijakan fiskal adalah kebijakan terkait kesinambungan utang negara (sovereign debt sustainability). Krisis  ekonomi  dan  utang  yang  melanda  Eropa  menunjukkan  pentingnya  kesinambungan utang suatu negara.
Kesinambungan  utang  negara  dapat  dilihat  melalui  kualitas  kredit  dari  utang  negara tersebut. Salah satu alat ukur yang lazim digunakan untuk menunjukkan kualitas kredit suatu surat utang adalah peringkat (rating) yang diberikan oleh lembaga pemeringkat independen. Dalam  hal  peringkat  utang  negara,  dikenal  tiga  lembaga  pemeringkat  internasional  yang dianggap kredibel yaitu, S&P, Moody’s, dan Fitch Rating. Berdasarkan definisi yang diberikan S&P (2011), peringkat utang suatu negara berkaitan dengan kemampuan dan kemauan negara tersebut untuk memenuhi kewajiban keuangannya kepada kreditur komersialnya.
Penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui faktor-faktor penentu dari pemeringkatan utang  negara-negara  ASEAN+  melalui  analisis  empiris  dengan    menggunakan  ordered response  framework  paska  krisis  ekonomi  Asia  1997-1998.  Metodologi  ini  dipilih  karena berdasarkan Alonso et al. (2011) peringkat adalah alat ukur ordinal yang bersifat kualitatif,

## Info Artikel
Diterima: 10 Desember 2021
Disetujui: 28 Maret 2022
Terbit daring: 4 Mei 2022

## DOI: -
Sitasi: Salim, A. (2022). Penggunaan Ordered Response Framework dalam Menentukan Faktor-Faktor Penentu Peringkat Utang Negara- Negara ASEAN+. Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan, 11(1), 71-79
debt, Asean, Ordered Response Framework
utang, Asean, Ordered Response Framework
sehingga untuk mendapatkan faktor-faktor penentu dari peringkat tersebut pendekatan yang sesuai adalah ordered response framework.
Negara-negara yang dimaksud dengan ASEAN+ adalah negara-negara ASEAN yang telah memiliki  peringkat  utang  sejak  krisis  ekonomi  Asia,  yaitu  Filipina,  Indonesia,  Malaysia, Singapura, Thailand dan Vietnam ditambah dengan empat negara maju di kawasan Asia yang memiliki hubungan dagang yang aktif dengan negara-negara ASEAN, yaitu Cina, Hong Kong, Jepang dan Korea serta satu negara lain di Asia yang berfungsi untuk melengkapi seluruh skala rating yang ada, yaitu Pakistan.
Tabel 1. Negara-Negara ASEAN+

## TINJAUAN LITERATUR
Peringkat utang negara atau sovereign rating adalah suatu indikator yang mengindikasikan tingkat  resiko  dari  berinvestasi  di  suatu  negara.  Umumnya  resiko  ini  dikaitkan  dengan ketidakmampuan  suatu  negara  dalam  memenuhi  kewajibannya,  pembayaran  bunga  dan pokok utang.
Rating  diterbitkan  oleh  lembaga-lembaga  pemeringkat  (rating  agencies).  Dalam melakukan pemeringkatan, lembaga pemeringkat melakukan evaluasi pada berbagai faktor, mulai dari faktor solvency yang menujukkan kemampuan debitur dalam memenuhi kewajiban keuangannya  hingga  faktor  sosio  politik  yang  dapat  mempengaruhi  kemauan  suatu  negara dalam memenuhi kewajibannya kepada kreditur (Afonso et al. 2011). Lemabaga pemeringkat S&P, dalam melakukan pemeringkatan utang suatu negara, memfokuskan analisisnya kepada kinerja negara tersebut pada siklus ekonomi dan politik sebelumnya serta kepada faktor-faktor yang mengindikasikan lebih besar atau lebih kecilnya fleksibilitas fiskal dan moneter negara tersebut pada siklus ekonomi dan politik mendatang (S&P, 2011).
Hasil analisis dari lembaga pemeringkat ini disimbolkan dengan suatu kode tertentu. Dengan  kode  terseut  maka  dapat  diperbandingkan  kualitas  kredit  dari  suatu  negara  baik secara cross sectional dengan negara lainmaupun secara time series terhadap kondisi historis negara tersebut. Korespondensi rating ini dapat dilihat pada tabel 2.
Menurut  Teker  et  al.  (2013)  peringkat  utang  negara  dapat  mempengaruhi perekonomian suatu negara melalui beberapa jalur, diantaranya: (1). Peringkat utang negara mempengaruhi  tingginya  tingkat  suku  bunga  yang  harus  ditanggung  suatu  negara  saat melakukan  pendanaan  dari  pasar  keuangan  internasional.  (2).  Peringkat  utang  negara mempengaruhi  peringkat  utang  bank-bank  dan  perusahaan-perusahaan  dari  negara bersangkutan  saat  mengakses  pasar  keuangan  internasional.  (3).  Peringkat  utang  negara menjadi  penentu  bagi  investor  institusi  internasional  yang  memiliki  restriksi  peringkat minimum untuk berinvestasi dalam memutuskan untuk berinvestasi pada surat utang negara tersebut.
Moody's Rating as of 2013 Filipina Baa3 Indonesia Baa3 Malaysia A3 Singapore Aaa Thailand Baa1 Vietnam B2 China Aa3 Hong Kong Aa1 Japan Aa3 Korea Republic Aa3 Pakistan Caa1
Countries

## Tabel 2. Transformasi Linear dari Rating System
Karenanya,  peringkat  utang  suatu  negara  dapat  menjadi  indikator  dan  alat  ukur  atas kondisi perekonomian, keuangan, politik serta perkembangan pembangunan negara tersebut (Afonso,  2003).  Luasnya  cakupan  faktor-faktor  yang  menjadi  bagian  dari  analisis  lembaga pemeringkat  dalam  menentukan  peringkat  tersebut  menjadikan  pentingnya  mengetahui faktor-faktor  penentu  yang  menjadi  kunci  lembaga  pemeringkat  saat  melakukan pemeringkatan.
Penelitian  awal  mengenai  faktor-faktor  penentu  dari  peringkat  utang  negara  menurut Pretious  dan  Botha  (2014)  dilakukan  oleh  Feder  dan  Uy  tahun  1985.  Feder  dan  Uy menggunakan  peringkat  yang  dilakukan  oleh  investor  institusi  untuk  melakukan  estimasi terhadap  variabel-variabel  yang  memberikan  dampak  pada  kualitas  kredit  55  negara  maju dengan menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS). Keduanya menemukan bahwa variabel-variabel  debt  to  GNP,  international  reserves  to  imports,  the  average  the  average exports  growth  rate,  the  average  GDP  growth  rate,  terms  of  trade,  export  vulnerability  to external shocks, GNP per capita, dummy variables for oil exporters, political turmoil and debt service difficulties sebagai variabel-variabel penentu peringkat utang negara.
Cantor  dan  packer  (1996)  menjadi  pionir  dalam  penelitian  yang  sistematis  mengenai faktor-faktor penentu dari peringkat utang negara dengan menggunakan data peringkat utang negara  yang  diterbitkan  oleh  dua  lembaga  pemeringkat,  S&P  dan  Moody’s.  .  Keduanya menggunakan  metodologi  OLS  multiple  regression  dengan  peringkat  utang  negara  sebagai veriabel dependen. Data yang digunakan adalah data cross-sectional 49 negara. Berdasarkan analisis mereka ditemukan enam faktor  yang mempunyai peran penting dalam menentukan peringkat utang suatu negara, yaitu : per capita income, GDP growth, inflation, external debt, level of economic development, dan default history.
Bissoondoyal-Bheenick  (2005)  menjadi  salah  satu  peneliti  yang  pertama  kali memperkenalkan  model  ordered  response  framework,  secara  khusus  panel  ordered  probit model.  Latar  belakang  penggunaan  model  ini  oleh  Bissoondoyal-Bheenick  (2005)  adalah bahwa variabel dependen dari permodelan ini adalah ordinal sehingga penggunaan OLS tidak cukup valid karena OLS mengasumsikan bahwa variabel dependen terbagi menjadi interval yang  sama sedangkan hal ini tidak terjadi pada kasus peringkat kredit yang kualitatif.
Penelitian  terkini  dilakukan  oleh  Afonso  et  al.  (2011)  dengan  melakukan  pemisahan antara  faktor  penentu  jangka  pendek  dan  faktor  penentu  jangka  panjang  dengan menggunakan  model  linier  dan  ordered  response.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa changes  in  GDP  per  capita,  GDP  growth,  government  debt,  serta  government  balance
merupakan faktor penentu jangka pendek dan government effectiveness, external debt, foreign reserves, serta default history merupakan faktor penentu jangka panjang.

## METODE PENELITIAN
Estimasi faktor-faktor penentu dilakukan dengan menggunakan peringkat yang diberikan lembaga  pemeringkat  sebagai  variabel  dependen.  Karena  variabel  dependen  ini  bersifat ordinal dan diskrit dan merefleksikan suatu urutan dari resiko wanprestasi dari dari debitur maka penggunaan yang sesuai adalah ordered response, dalam hal ini akan digunakan ordered probit.
Model ordered probit mengikuti model yang dispesifikasikan oleh Monfort dan Mulder (2000) serta Mora (2006) dalam Afonso et al. (2007) sebagai berikut:
𝑅 !" ∗ = 𝛽𝑋 !" + 𝜆𝑍 ! + 𝑎 ! + 𝜇 !"
dengan R_it adalah variabel laten yang tidak terobservasi yang merepresentasikan peringkat kredit (sovereign rating) suatu negara i pada periode t, X_it adalah vektor yang mengandung variabel-variabel penjelas antar waktu (time varying explanatory variables), Z_i adalah vektor variabel-variabel time invariant yang termsuk didalamnya dummy regional, a_i adalah efek individual untuk setiap negara, dan disturbance µ_it diasumsikan independen atas negara dan waktu.
Karena  terdapat  jumlah  kategori  peringkat  yang  terbatas  maka  lembaga  pemeringkat akan  memiliki  beberapa  cut-off  point  yang  menjadi  batas  bagi  setiap  kategori  peringkat. Sehingga peringkat final adalah sebagai berikut:
𝑅 !" = *
𝐴𝐴𝐴 (𝐴𝑎𝑎)              𝑖𝑓 𝑅 !" ∗ > 𝐶 $% 𝐴𝐴 + (𝐴𝑎1) 𝑖𝑓 𝐶 $% >   𝑅 !" ∗ ≥ 𝐶 $& ⋮
< 𝐶𝐶𝐶 + (𝐶𝑎𝑎1)     𝑖𝑓 𝑐 $ > 𝑅 !" ∗ 8
dengan c1 hingga c16 adalah cut-off points. Parameter β , λ serta  cut-off  points  c1  hingga  c16  diestimasi  dengan  menggunakan maximum  likelihood.  Karena  penelitian  ini  menggunakan  data  panel  maka  generalisasi ordered probit dan ordered logit tidak dapat dilakukan secara straightforward karena model yang digunakan mempunyai dua error term. Menurut wooldridge (2002) dalam Afonso et al. (2011) terdapat dua pendekatan untuk melakukan estimasi terhadap model ini. Yang pertama adalah  dengan  mengasumsikan  bahwa  hanya  ada  satu  error  term  yang  serially  correlated diantara negara. Dengan asumsi ini dapat dilakukan estimasi dengan menggunakan ordered probit,  yang  membutuhkan  variance-covariance  matrix  estimator  yang  robust  untuk mengatasi  masalah  serial  correlation,  atau  dapat  pula  diasumsikan  term  error  tersebut berdistribusi logistik dan diselesaikan dengan ordered logit. Pendekatan yang kedua dengan random  effects  ordered  probit  model  yang  mengasumsikan  kedua  term  error  berdistribusi normal  sehingga  memaksimalkan  log-likelihood.  Penelitian  ini  memilih  menggunakan pendekatan  pertama  karena  lebih  sederhana  dibandingkan  dengan  pendekatan  yang  kedua dengan kualitas hasil yang setara.
Variabel-variabel penjelas (explanatory variables) yang digunakan dalam penelitian ini adalah  variabel-variabel  makroekonomi  dan  kualitatif  yang  dianggap  dapat  menjadi  faktor penentu peringkat utang negara (sovereign rating). Secara umum variabel-variabel tersebut dapat dikategorikan menjadi empat kategori, yaitu:

## Variabel-variabel makroekonomi
GDP per capita, diperkirakan memberikan dampak positif pada rating. Semakin maju suatu negara, yang terefleksi pada tingginya variabel ini, diharapkan memiliki pemerintahan yang semakin  stabil  yang  dapat  menghindarkan  dari  over-borrowing  dan  lebih  terlindung  dari
exogenous shock. Real GDP growth, diperkirakan memberikan dampak positif. Semakin tinggi real  growth  akan  meningkatkan  kemampuan  negara  dalam  membayar  utangnya. Unemployment,  diperkirakan  memberikan  dampak  negatif.  Negara  dengan  tingkat pengangguran yang tinggi akan mengakibatkan ruang fiskal negara tersebut terbatas sehingga sangat rentang terhadap perburukan ekonomi. Inflation, dampaknya unclear. Pada satu sisi inflasi  mengurangi  real  stock  dari  utang  negara  domestik  yang  outstanding  sehingga memperbesar ruang untuk mengcover foreign debt, namun disisi lain inflasi juga merupakan penyakit  sistemik  terhadap  kondisi  makroekonomi  suatu  negara  yang  dapat  menurunkan kemampuan negara dalam membayar utangnya.

## Variabel-variabel pemerintah (government)
Government debt, diperkirakan berdampak negatif. Semakin besar jumlah utang negara yang outstanding  akan  menaikkan  interest  burden  dari  negara  tersebut  yang  berkorelasi  dengan meningkatnya  resiko  default.  Fiscal  balance,  diperkirakan  berdampak  positif.  Defisit  fiskal yang  besar  besar  akan  menyedot  saving  domestik  yang  mengakibatkan  ketidakseimbangan makroekonomi  yang  dapat  berpengaruh  negatif  pada  rating  negara  tersebut.  Government effectiveness,  diperkirakan  berdampak  positif.  Kualitas  public  service  yang  tinggi,  birokrasi yang kompeten, serta korupsi yang rendah akan berdampak positif pada kemampuan negara dalam membayar utangnya.

## Variabel-variabel eksternal
External debt, diperkirakan berdampak negatif. Semakin tinggi utang luar negeri suatu negara akan semakin memperkecil ruang fiskal negara tersebut yang dapat menurunkan kemampuan negara tersebut dalam memenuhi kewajibannya. Foreign Reserves, diperkirakan berdampak positif.  Semakin  besarnya  cadangan  devisa  suatu  negara  dapat  memperkecil  kemungkinan negara tersebut default atas foreign debt-nya. Current Account Balance, dampaknya uncertain. Semakin tinggi defisit neraca berjalan menunjukkan perekonomian yang over-consume yang menurunkan  sustainability  jangka  panjang.  Namun  disisi  yang  lain,  defisit  tersebut merefleksikan akumulasi fixed investment yang akan berdampak pada kenaikan pertumbuhan ekonomi dan meningkatkan sustainability jangka menengah.

## Variabel lain-lain
Regional  dummy,  dampaknya  uncertain.  Letak  geografis  sekumpulan  negara  dapat berdampak  pada  rating  negara-negara  tersebut.  Emerging  Market  dummy,  diperkirakan berdampak  negatif.  Status  suatu  negara  sebagai  negara  berkembang  akan  memberikan persepsi kemampuan membayar utang yang lebih rendah dibandingkan negara yang sudah maju, meski makro indikator kedua negara setara.
Dalam penelitian ini rating yang digunakan adalah rating yang diterbitkan oleh Moody’s Investor Service (Moody’s), salah satu lembaga rating internasional yang memberikan rating kepada  berbagai  negara  dan  institusi  di  seluruh  dunia.  Moody’s  dikenal  sebagai  Big  Three credit  rating  agencies  bersama  dengan  Standard&Poor’s  (S&P)  dan  Fitch  Group.  Data historikal  dari  rating  negara-negara  dalam  penelitian  ini  yang  diperoleh  dari  data  Moody’s sebagaimana terlihat dalam tabel 1 dapat ditransformasikan secara linear ke dalam dua jenis skala, 21 dan 17. Penelitian ini memilih skala 17 dengan mengasumsikan semua rating dibawah B3 (Moody’s) merupakan satu kesatuan skala, skala 1. Penambahan negara Pakistan adalah dalam  rangka  mendapatkan  sampel  yang  memiliki  rating  di  skala  1  (rating  Pakistan  pada tahun 2013 adalah Caa1 yang masuk dalam kategori skala 1). Dengan pemilihan skala 17 ini maka jumlah cut-off points dari dependent variable, yang ordinal, adalah 16 (c1 hingga c16). Data yang digunakan untuk variabel-variabel penjelas meliputi periode paska krisis Asia, 2001, hingga tahun 2013. Data fiscal balance, current account, dan government debt dalam bentuk ratio terhadap GDP sedangkan foreign reserves dalam bentuk persentase dari impor dan  external  debt  dalam  bentuk  persentase  dari  ekspor.  Variabel-variabel  inflation, unemployment,  GDP  growth,  fiscal  balance  dan  current  account  merupakan  rata-rata  tiga tahun yang merefleksikan pendekatan lembaga pemeringkat dalam meminimalkan efek siklus bisnis dalam pemeringkatan. Data-data makroekonomi diperoleh dari kumpulan data World Bank termasuk data government effectiveness dan website Trading Economics. Data dummy
region membagi negara-negara menjadi dua, negara kawasan Asia Tenggara (ASEAN) dengan nilai  1  dan  negara  non  Asia  Tenggara  dengan  nilai  0.  Dummy  yang  lain  adalah  emerging market, dimana negara-negara emerging market bernilai 1 dan negara maju bernilai 0. Yang dimasukkan dalam kategri negara maju, dalam hal pasar keuangan, adalah Jepang, Singapura, dan Hong Kong.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  model  ordered  probit  dan  ordered  logit dengan dibantu oleh software STATA versi 13.
Pengolahan  data  dengan  menggunakan  model  ordered  probit,  diperoleh  hasil  bahwa hampir semua variabel-variabel penjelas (explanatory veriables) adalah faktor-faktor penentu pemeringkatan  suatu  negara  (sovereign  rating),  kecuali  fiscal  balance,  external  debt,  dan emerging market dummy. Hasil dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3.

## Hasil Ordered Probit

## Sumber: Data diolah
Lebih  jauh,  sesuai  dengan  perkiraan,  GDP  per  capita,  real  GDP  growth,    Government effectiveness, dan  Foreign reserves memberikan dampak positif terhadap pemeringkatan yang dilakukan. Setiap kenaikan variabel-variabel tersebut berpotensi menaikkan peringkat negara yang  bersangkutan.  Variabel  Foreign  reserve  dan  Government  effectiveness  merupakan variabel-variabel  yang  berpengaruh  lebih  besar  dibandingkan    variabel-varibel  lainnya. Adapun  untuk  variabel-variabel  Unemployment  dan  Government  debt  juga  diperoleh  hasil
/cut16     14.49136   2.802772                       8.99803    19.98469 /cut15      13.8417   2.789378                      8.374621    19.30878 /cut14     13.38998   2.786627                      7.928291    18.85167 /cut13     8.163979   110.9235                      -209.242      225.57 /cut12     7.451473   110.9233                     -209.9542    224.8571 /cut11     6.691926   110.9231                     -210.7133    224.0972 /cut10     5.236428    110.922                     -212.1667    222.6396 /cut9     4.104384   110.9218                     -213.2983     221.507 /cut8     3.843211   110.9216                     -213.5592    221.2456 /cut7     3.051862   110.9207                     -214.3486    220.4524 /cut6     2.449735   110.9199                     -214.9493    219.8488 /cut5     2.097777   110.9197                     -215.3007    219.4963 /cut4     1.327223   110.9193                     -216.0707    218.7251 /cut3      .003194   110.9193                     -217.3947    217.4011 /cut2    -1.207752   110.9195                     -218.6059    216.1904 /cut1    -3.464541   110.9202                     -220.8641     213.935 emdummy    -5.847918   110.8908    -0.05   0.958    -223.1899    211.4941 regionaldummies     1.254625   .3747568     3.35   0.001     .5201153    1.989135 currentaccount    -.0998956   .0358998    -2.78   0.005    -.1702579   -.0295334 foreignreserves     3.410103    .458559     7.44   0.000     2.511344    4.308862 externaldebt    -.1790573   .1324345    -1.35   0.176    -.4386242    .0805095 fiscalbalance     .0224435   .0453423     0.49   0.621    -.0664258    .1113128 govdebt    -.0102438   .0046863    -2.19   0.029    -.0194288   -.0010589 goveffective     2.540926    .682842     3.72   0.000      1.20258    3.879272 unemployment    -.0948675   .0491973    -1.93   0.054    -.1912925    .0015574 inflation    -.1411398   .0436262    -3.24   0.001    -.2266456   -.0556341 gdpgrowth     .3161969    .066078     4.79   0.000     .1866865    .4457074 gdppercapita     1.857077   .7690043     2.41   0.016     .3498566    3.364298 rating        Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval] Log likelihood = -184.95474                       Pseudo R2       =     0.5165 Prob > chi2     =     0.0000 LR chi2(12)     =     395.08 Ordered probit regression                         Number of obs   =        143
yang sesuai dengan perkiraan, dimana kedua variabel tersebut memberikan dampak negatif terhadap  peringkat  utang  suatu  negara.  Setiap  kenaikan  kedua  variabel  berpotensi menurunkan  peringkat  kredit  suatu  negara.  Untuk  variabel-variabel  lain,  secara  empiris diperoleh  hasil,  Current  account  memberikan  dampak  negatif  yang  menunjukkan  bahwa defisit  current  account  lebih  dipandang  sebagai  akumulasi  fixed  investment  yang meningkatkan  sustainability  jangka  menengah,  Inflation  memberikan  dampak  negatif  yang menunjukkan bahwa dampak buruk inflasi terhadap makroekonomi mempunyai bobot lebih besar  dalam  menentukan  pemeringkatan  yang  dilakukan.  Dummy  regional  memberikan dampak  positif  pada  pemeringkatan  yang  menunjukkan  bahwa  keterikatan  negara-negara Asia Tenggara dalam ASEAN menjadi nilai positif dalam proses pemeringkatan.
Hasil  yang  serupa  dengan  model  ordered  probit  juga  diperoleh  dengan  menggunakan ordered logit sebagaimana yang terlihat pada tabel 4.
Tabel 4 . Hasil Ordered Logit

## Sumber: Data diolah
Dengan  menggunakan  ordered  logit  hampir  semua  variabel  penjelas  adalah  faktor penentu  dalam  pemeringkatan  suatu  negara  kecuali  Fiscal  balance,  External  debt,  dan Emerging market dummy. Signifikansi dan dampak dari masing-masing variabel juga tidak berbeda bila dibandingkan dengan model ordered probit.
Dari hasil pengolahan data dengan kedua model ordered probit dan logit terlihat bahwa salah  satu  faktor  penting  yang  dapat  dilakukan  suatu  pemerintahan  untuk  memperbaiki peringkat utang negara tersebut adalah dengan memperbaiki public services, meningkatkan kompetensi  aparatur  birokrasi,  serta  secara  serius  berusaha  memberantas  korupsi.  Dengan
/cut16     30.58707   5.704884                       19.4057    41.76844 /cut15     29.48955   5.677262                      18.36232    40.61678 /cut14     28.71014   5.667545                      17.60196    39.81833 /cut13     13.03563   478.5406                     -924.8867     950.958 /cut12     11.69153   478.5406                     -926.2307    949.6138 /cut11     10.28849   478.5402                      -927.633      948.21 /cut10     7.403324   478.5379                     -930.5137    945.3203 /cut9     5.285735    478.537                     -932.6296     943.201 /cut8     4.796474   478.5368                     -933.1184    942.7113 /cut7     3.415823   478.5359                     -934.4974     941.329 /cut6     2.338861   478.5351                     -935.5727    940.2505 /cut5     1.692072   478.5347                     -936.2187    939.6029 /cut4     .3098257   478.5342                        -937.6    938.2197 /cut3     -1.91074   478.5341                     -939.8203    935.9989 /cut2    -3.935028   478.5339                     -941.8443    933.9742 /cut1    -7.843259   478.5348                     -945.7541    930.0676 emdummy    -17.13714   478.5088    -0.04   0.971    -954.9971    920.7228 regionaldummies     2.018083   .6517465     3.10   0.002     .7406834    3.295483 currentaccount    -.1448233   .0604365    -2.40   0.017    -.2632767   -.0263699 foreignreserves      5.98263   .8937853     6.69   0.000     4.230843    7.734417 externaldebt    -.2342749   .2246639    -1.04   0.297    -.6746081    .2060582 fiscalbalance     .0406049   .0749794     0.54   0.588    -.1063521    .1875619 govdebt    -.0187801   .0082101    -2.29   0.022    -.0348716   -.0026886 goveffective     3.478813   1.215922     2.86   0.004      1.09565    5.861977 unemployment    -.2184387    .095916    -2.28   0.023    -.4064305   -.0304468 inflation    -.2261987    .073302    -3.09   0.002    -.3698681   -.0825294 gdpgrowth      .619954   .1226512     5.05   0.000      .379562    .8603459 gdppercapita     4.746342   1.519425     3.12   0.002     1.768323     7.72436 rating        Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval] Log likelihood = -184.15974                       Pseudo R2       =     0.5185 Prob > chi2     =     0.0000 LR chi2(12)     =     396.67 Ordered logistic regression                       Number of obs   =        143
tindakan-tindakan  tersebut  maka  Government  effectiveness  dapat  ditingkatkan  yang  lebih jauh dapat berdampak pada kenaikan peringkat utang negara tersebut.
Dari hasil pengolahan data dengan kedua model ordered probit dan logit terlihat bahwa salah  satu  faktor  penting  yang  dapat  dilakukan  suatu  pemerintahan  untuk  memperbaiki peringkat utang negara tersebut adalah dengan memperbaiki public services, meningkatkan kompetensi  aparatur  birokrasi,  serta  secara  serius  berusaha  memberantas  korupsi.  Dengan tindakan-tindakan  tersebut  maka  Government  effectiveness  dapat  ditingkatkan  yang  lebih jauh dapat berdampak pada kenaikan peringkat utang negara tersebut.
Untuk  cut-off  points  dari  setiap  level  peringkat  diperoleh  hasil  jarak-jarak  antar  setiap peringkat idak sama. Fleksibilitas ini tidak bisa didapatkan apabila pengolahan data dilakukan secara OLS.
Model yang dihasilkan dari pengolahan data kemudian dievaluasi dengan fokus terhadap dua elemen, yaitu : prediksi atas peringkat dari setiap observasi individual dalam sampel serta prediksi  atas  perubahan  peringkat  sepanjang  waktu.  Tabel  4  menunjukkan  ringkasan  dari kemampuan prediksi model yang dihasilkan.

## Tabel 5. Rangkuman Akurasi Prediksi

## Sumber: Data diolah
Dari Tabel 5 dapat dilihat bahwa kemampuan kedua model, baik ordered probit maupun logit,  dalam  memprediksi  level  rating  atas  setiap  observasi  individual  secara  tepat  hampir mencapai  50%.  Apabila  diperluas  hasil  prediksi  hingga  batas  selisih  1  notch  maka  terlihat bahwa  model  berhasil  memprediksi  hingga  hampir  85%.  Selanjutnya  95%  akurasi  prediksi hingga  selisih  2  notches  dan  100%  akurat  hingga  selisih  3  notches.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa kedua model yang dihasilkan mempunyai kemampuan memprediksi level rating suatu negara dengan cukup akurat.
Elemen  yang  berikutnya  adalah  prediksi  atas  pergerakan  peringkat,  baik  upgrades maupun dawngrades. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6.

## Prediksi Rating Upgrades dan Downgrades

## Sumber: Data diolah
Dari Tabel 6 terlihat bahwa sebagaimana dengan elemen level rating, kedua model juga dapat melakukan prediksi dengan baik perubahan rating yang akan terjadi dimana sekitar 90% upgrades  dengan  tepat  diprediksi  terjadi  hingga  t+1  dari  saat  prediksi.  Sementara  untuk downgrades, sekitar 75% downgrades dapat diprediksi dengan baik akan terjadi hingga t+1 dari saat prediksi dilakukan.
Dengan demikian, dengan menggunakan model ordered probit dan logit dapat diketahui faktor-faktor  yang  menjadi  penentu  peringkat  utang  negara  (sovereign  rating)  dengan kemampuan prediksi yang baik.

## SIMPULAN
Beberapa  kesimpulan  dapat  diambil  dari  penelitian  ini:  (1).  Ordered  Response  Framework sangat tepat digunakan dalam menyelesaikan permasalahan multinomial yang bersifat ordinal
% Correctly  % within  % within % within Correct  1 notch
2 notches  3 notches Predicted 1 notch 2 notches 3 notches Ordered Probit 143 66 54 16 7 46.15% 83.92% 95.10% 100% Ordered Logit 143 69 51 16 7 48.25% 83.92% 95.10% 100% Estimation Procedure Obs. Prediction error Estimation Procedure Sample Predicted Sample Predicted Upgrades Upgrades t t+1 Downgrades Downgrades t t+1 Ordered Probit 27 34 11 13 8 21 2 4 Ordered Logit 27 32 11 14 8 22 3 2
Predicted at Time
Downgrades Correctly Predicted at Time
Upgrades Correctly
sebagaimana pada permasalahan pemeringkatan surat utang negara. (2). Faktor-faktor yang mempengaruhi penentuan peringkat utang suatu negara diantaranya adalah GDP per capita, real  GDP  growth,  Unemployment,  Inflation,  Government  debt,  Government  effectiveness, Foreign reserves dan Current account balance. (3). Model yang dihasilkan dalam penelitian ini dapat  dengan  baik  memprediksi  level  dari  rating  serta  perubahan  dari  rating  tersebut sepanjang  waktu  (through  time).  (4).  Salah  satu  faktor  penting  yang  harus  dilakukan  oleh suatu  negara  untuk  memperbaiki  peringkat  utang  negara  tersebut  adalah  dengan memperbaiki  tata  kelola  pemerintahan  dengan  peningkatan  kualitas  layanan  publik, peningkatan kompetensi aparat birokrasi dan pemberantasan korupsi yang merupakan bagian dari peningkatan Government effectiveness.

## DAFTAR RUJUKAN
Afonso, A. (2003). Understanding the Determinants of Sovereign Debt Ratings: Evidence for the Two Leading Agencies. Journal of Economics and Finance, 27 (1), 56-74.
Afonso, A., Gomes, P., & Rother, P. (2007). What "Hides" behind Sovereign Debt Ratings? European Central Bank Working Paper Series 711.
Afonso, A., Gomes, P., & Rother, P. (2011). Short and Long-Run Determinants of Sovereign Debt Credit Ratings. International Journal of Finance and Economics, 16, 1-15.
Bissoondoyal-Bheenick,  E.  (2005).  An  Analysis  of  the  Determinants  of  Sovereign  Ratings.  Global Finance Journal, 251-280.
Buitner,  W.  H.  (2004).  Fiscal  Sustainability.  Paper  presented  at  the  Egyptian  Center  for  Economic Studies in Cairo on 19 Oct 2003.
Cantor, R., & Packer, F. (1996). Determinants and Impact of Sovereign Credit Ratings. FRBNY Economic Policy Review, October, 37-54.
Krejdl, A. (2006). Fiscal Sustainability – Definition, Indicators and Assessment of Czech Public Finance Sustainability. CNB Working Paper Series 3, 1-29.
Pretorius M., Botha I., (2014). A Panel Ordered Response Model for Sovereign Credit ratings in Africa. ERSA working paper 464
Standard  and  Poor’s.  (2011).  Sovereign  Government  Rating  Methodology  And  Assumptions.  Global Credit Portal. Rating Direct.