## RISIKO LIKUIDITAS SEBAGAI PENGINDIKASI SYSTEMICALLY IMPORTANT BANKS
: INDONESIA 2007 – 2014
Karin Diandra 1
PT Sinarmas Agribusiness and Food, Tbk

## ABSTRACT
Funding  liquidity  issues  have  become  the  main  cause  of  crisis  particularly  due  to banks’ interconnectedness. This study assesses funding liquidity risk faced by Indonesian banks and also identified which bank can be classified to systemically important banks (SIBs). Each bank’s funding liquidity  risk  is  measured  by  the  distance  between  the  real  liquidity  condition  and  the  ideal condition, while the identification of SIBs is based on the size and interconnectedness of every bank. This  study  employs  liquidity  mismatch  index  which  contains  of  relative  liquidity  surplus  and absolute  liquidity  surplus  to  current  assets  and  current  liabilities  of  80  Indonesian  conventional banks  from  January  2007  until  December  2014.  The  result  according  to  the  relative  liquidity surplus is that  Indonesian banking system’s liquidity condition is near to the ide al condition, yet there  are  few  banks  experiencing  too  much  excess  liquidity.  According  to  the  absolute  liquidity surplus,  the  result  is  that  banks  with  higher  core  equity  (classified  in  BUKU  3  and  4)  are  more potentially to become SIBs.
Keywords: funding liquidity risk, systemically important banks, relative liquidity surplus, absolute liquidity surplus, risk contribution

## ABSTRAK
Permasalahan funding  liquidity menjadi  penyebab  utama  terjadinya  krisis  terutama  karena adanya keterkaitan antarbank. Penelitian ini mengukur funding liquidity risk yang dihadapi bank umum  di  Indonesia  dan  mengidentifikasi  bank  umum  yang  tergolong  ke  dalam systemically important  banks (SIBs). Funding  liquidity  risk setiap  bank  dilihat  berdasarkan  jarak  antara kondisi likuiditas nyata dengan kondisi likuiditas ideal, sedangkan identifikasi SIBs didasarkan pada  ukuran  dan  kesalingterkaitan  antarbank.  Penelitian  ini  menerapkan liquidity  mismatch index  yang terdiri  atas relative  liquidity  surplus serta absolute  liquidity  surplus terhadap  data current assets dan current liabilities 80 bank umum konvensional Indonesia pada periode bulan Januari 2007 sampai dengan bulan Desember 2014. Berdasarkan hasil relative liquidity surplus ditemukan  kondisi  likuiditas  sistem  perbankan  Indonesia  mendekati  ideal  namun  beberapa bank  mengalami liquidity  surplus yang  berlebih.  Berdasarkan  hasil absolute  liquidity  surplus ditemukan  bahwa  bank  dengan  modal  inti  yang  lebih  tinggi  (BUKU  3  dan  4)  lebih  berpotensi menjadi SIBs.
Kata  kunci: funding  liquidity  risk,  systemically  important  banks,  relative  liquidity  surplus, absolute liquidity surplus, risk contribution.

## 1. PENDAHULUAN
Suatu  institusi  keuangan  dikatakan  menghadapi  masalah  likuiditas  apabila  institusi tersebut  kesulitan  menyediakan  dana  kepada  pihak  yang  memerlukan  saat  itu  juga.  Risiko likuiditas menurut Nikolaou (2009) diartikan sebagai situasi tidak likuid yang mungkin dihadapi oleh bank, sedangkan menurut Farag, Harland, dan Nixon (2014) risiko likuiditas didefinisikan
1 Finance  Graduate  Management  Development  Program  at  PT  SMART,  Tbk.  Email:  dominique.karin @gmail.com. My  gratitude to the members  of CES UNPAR for  gradually sharing their  opinions in order to help developing my idea to the article.

## 106 | Bina Ekonomi
sebagai  risiko  yang  dihadapi  bank  apabila  dana  yang  dimiliki  tidak  cukup  untuk  mengatasi withdrawal yang dilakukan oleh masyarakat. European Systemic Risk Board (2014) mengatakan bahwa risiko  likuiditas terdiri dari dua bentuk, funding liquidity risk dan market liquidity risk, tetapi risiko likuiditas lebih banyak dilihat sebagai risiko bank mengalami permasalahan dalam pendanaan ( funding ). Farag, et al . (2014) menyatakan bahwa funding liquidity risk merupakan risiko  bank  tidak  mempunyai  kas  atau collateral yang  cukup  untuk  membayar  kewajibannya kepada konsumen. Definisi tersebut sejalan dengan pendapat Drehmann dan Nikolaou (2010) yang  menjelaskan  definisi funding  liquidity  risk sebagai  probabilitas  bank  tidak  mampu menyelesaikan kewajibannya saat itu juga.
Permasalahan funding  liquidity menjadi  salah  satu  penyebab  utama  terjadinya  krisis keuangan global tahun 2007 – 2009. Drehmann dan Nikolaou (2010) mengatakan bahwa funding liquidity  risk menjadi  kunci  utama  dalam  krisis-krisis  perbankan  yang  pernah  terjadi.  Lopez- Espinosa, et al . (2012) dalam Andrievskaya (2012) juga mengungkapkan hal yang serupa, dan menekankan  bahwa  pendanaan  jangka  pendek  adalah  determinan  terpenting  penyebab  risiko sistemik.  Permasalahan  pendanaan  dapat  menjadi  penyebab  terjadinya  krisis  karena kekurangan  dana  dapat  membuat  bank  mengalami default yang  jika  berkelanjutan  dapat menjadi bank runs (Farag, et al ., 2014).
Kegagalan  pendanaan  dapat  menjadi  peristiwa  sistemik  karena  adanya  keterkaitan antarbank, terutama jika bank tersebut tergolong ke dalam systemically important banks (SIBs). SIBs merupakan bank-bank yang memiliki peran penting dalam menjalankan sistem keuangan, terutama karena ukurannya dan kesalingterkaitannya. Ukurannya yang besar membuat kegiatan yang  dilakukan  oleh  bank  tersebut  berdampak  besar  terhadap  keseluruhan  sistem  perbankan dibandingkan  dengan  kegiatan  yang  dilakukan  oleh  bank  yang  ukurannya  lebih  kecil. Kesalingterkaitannya dengan bank lain maupun dengan institusi lain, terutama apabila tingkat keterkaitannya  semakin  rumit,  membuat  hal-hal  yang  terjadi  pada  bank  tersebut  ikut berdampak pada bank dan institusi lain yang memiliki keterkaitan dengan bank tersebut. Ketika suatu bank yang merupakan SIB mengalami kegagalan dalam pendanaannya, kegagalan tersebut dapat  memberikan  dampak,  baik  pada  bank-bank  dan  institusi  non-bank  lainnya  dan  juga memberi  dampak  pada  keseluruhan  sistem  perbankan  sehingga  akhirnya  menyebabkan peristiwa yang bersifat sistemik. Dengan kata lain, risiko terjadinya kegagalan pendanaan dapat menjadi risiko likuiditas yang bersifat sistemik apabila risiko tersebut dihadapi oleh bank-bank yang teridentifikasi sebagai SIBs.
Melihat  besarnya  peran funding  liquidity  risk terhadap  pembentukan  risiko  sistemik, beberapa  pendekatan  telah  dilakukan  untuk  mengukur funding  liquidity  risk. Aikman, Alessandri,  Eklund,  Gai,  Kapadia,  dan  Martin  (2009),  Drehmann  dan  Nikolaou  (2010), Brunnermeier,  Gorton,  dan  Krishnamurthy  (2012),  Andrievskaya  (2012),  dan  Bai, Krishnamurthy,  dan  Weymuller  (2015)  telah  melakukan  pengukuran funding  liquidity  risk dengan  pendekatan  yang  berbeda-beda.  Model  RAMSI  digunakan  oleh  Aikman, et  al .  (2009) dengan  pembatasan  data  di  mana  mereka  hanya  menggunakan  bagian  kewajiban  bank. Drehmann  dan  Nikolaou  (2010)  melihat funding  liquidity  risk melalui aggressive  bidding yang dilakukan oleh bank kepada bank sentral untuk memperoleh dana. Brunnermeier, et al . (2012) pertama kali membangun indeks untuk mengukur liquidity mismatch , namun pendekatan yang dilakukan masih teoritis, dan indeks tersebut kemudian digunakan kembali oleh Andrievskaya (2012) dan Bai, et al . (2015) dengan modifikasi yang berbeda-beda. Andrievskaya (2012) tidak menggunakan liquidity weights seperti yang dilakukan oleh Brunnermeier, et al . (2012) dan juga
hanya  meneliti liquidity  mismatch jangka  pendek,  sedangkan  Bai, et  al .  (2015)  menggunakan liquidity weights yang mereka desain sendiri.
Penelitian ini bertujuan mengukur funding liquidity risk yang dihadapi oleh bank umum di Indonesia. Besarnya risiko dilihat berdasarkan besarnya jarak antara kondisi likuiditas yang dianggap  ideal  dengan  kondisi  likuiditas  nyata  yang  dialami  setiap  bank  umum  yang  menjadi objek  penelitian.  Kondisi  likuiditas  digambarkan  menggunakan  indeks  yang  dibangun  oleh variabel current assets dan current liabilities . Mengikuti Andrievskaya (2012), kondisi likuiditas disebut ideal bila current assets sama dengan current liabilities -nya.
Penelitian ini juga bertujuan mengidentifikasi bank-bank umum yang tergolong ke dalam SIBs. Identifikasi SIBs dalam penelitian ini didasarkan pada ukuran (besar-kecilnya bank) dan kesalingterkaitan  setiap  bank.  Besar  atau  kecilnya  bank  dilihat  berdasarkan  besarnya  selisih current  assets dan current  liabilities setiap  bank  dan  kesalingterkaitannya  dilihat  berdasarkan kontribusi yang diberikan setiap bank terhadap keseluruhan sistem perbankan.
Di  Indonesia,  penelitian  terkait funding  liquidity  risk menggunakan  LMI  belum  pernah dilakukan. Beberapa penelitian yang dilakukan di Indonesia seperti penelitian Wuryandani, et al. (2014)  dan  Surjaningsih, et  al .  (2014)  tidak  menggunakan  indeks  sebagai  cara  mengukur funding liquidity risk , melainkan memakai metode lain. Oleh karena itu, penelitian ini merupakan penelitian baru yang menerapkan LMI terhadap data di Indonesia.
Studi yang telah dilakukan mengenai funding liquidity risk di Indonesia tidak mengaitkan temuannya  dengan  SIBs. Penelitian  ini mengidentifikasikan SIBs berdasarkan funding liquidity risk yang  dihadapi  oleh  bank  di  Indonesia.  Dengan  mengidentifikasikan  SIBs  berdasarkan funding liquidity risk, maka penelitian ini dapat menjadi masukan terhadap penerapan Basel III di Indonesia, terutama perihal penanganan kondisi likuiditas bank.
Mengikuti  studi  Andrievskaya  (2012),  penelitian  ini  menggunakan current  assets dan current  liabilities sebagai  komponen  yang  menyusun liquidity  mismatch  index (LMI). Liquidity mismatch yang  dimaksud  adalah maturity  mismatch berjangka  30  hari. Current  assets yang dimaksud  di  penelitian  ini  adalah  aset  yang  diharapkan  dapat  cair  dalam  waktu  30  hari, sedangkan current  liabilities adalah  kewajiban  yang  harus  diselesaikan  (jatuh  tempo)  dalam waktu  30  hari.  Pengertian current  assets dan current  liabilities tersebut  disesuaikan  dengan variabel  yang  digunakan  oleh  Andrievskaya  (2012).  Hal  tersebut  membedakan  studi Andrievskaya (2012) dan penelitian ini dengan studi yang dilakukan oleh Brunnermeier, et al . (2012), yang tidak memisahkan antara jangka pendek maupun jangka panjang.
Penggunaan  variabel current  assets dan current  liabilities juga  sesuai  dengan  standar yang ditetapkan oleh Basel Committee of Banking Supervision dalam Basel III. Basel Committee of Banking  Supervision (2010)  menetapkan  standar  baru  dalam  Basel  III  untuk  menjaga  kondisi likuiditas  global  dengan  cara  meningkatkan  ketahanan  bank  terhadap  risiko  likuiditas  jangka pendek. Hal ini dilakukan dengan cara memastikan setiap bank memiliki sumber daya atau aset likuid yang cukup untuk mengatasi kondisi likuiditas yang buruk selama satu  bulan (30 hari). Andrievskaya  (2012)  menggunakan  standar  baru  ini  dalam  penelitiannya,  sehingga  variabel yang digunakan adalah variabel yang berjangka waktu 30 hari juga.
Sejalan dengan tujuan penelitian, LMI dalam penelitian ini terdiri dari dua jenis indeks yang berbeda. Funding liquidity risk untuk tujuan pertama dilihat berdasarkan relative liquidity surplus dan identifikasi SIBs sebagai tujuan kedua dilihat berdasarkan absolute liquidity surplus . Funding  liquidity  risk diukur  dengan  membandingkan current  assets dengan current  liabilities .

## 108 | Bina Ekonomi
Perbedaan hasil perhitungan tersebut dengan nilai tolok ukur, yaitu 1,  menggambarkan besar risiko  yang  dihadapi  oleh  bank.  Nilai  tolok  ukur  sebesar  1  tersebut  menggambarkan  situasi ideal, current assets sama dengan current liabilities .
Identifikasi  SIB  menggunakan risk  contribution yang  dihitung  dari absolute  liquidity surplus, yaitu selisih antara current assets dengan current liabilities. Hasil perhitungan tersebut menggambarkan  ukuran  bank,  dan  kemudian  dilihat  apakah  variasi  dari absolute  liquidity surplus setiap  bank  memengaruhi  variasi absolute  liquidity  surplus seluruh  sistem  perbankan. Variasi  yang  semakin  besar  menggambarkan  keterkaitan  antara  bank  tersebut  dengan  sistem perbankan semakin erat dan menandakan bank tersebut semakin berpotensi menjadi SIBs.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Risiko Sistemik dan Funding Liquidity Risk
Krisis  ekonomi  global  yang  terjadi  pada  tahun  2007  sampai  tahun  2009  merupakan contoh  kejadian  sistemik  karena  sistem  keuangan  yang  tidak  stabil.  Krisis  ekonomi  selalu dihindari karena biaya yang diperlukan untuk mengembalikan perekonomian ke kondisi yang sehat tidak sedikit. Sebagai contoh, krisis global ini menyebabkan Amerika Serikat perlu biaya sampai  43%  dari  jumlah  PDB-nya  untuk  membebaskan  perekonomiannya  dari  kondisi  krisis. Krisis  ekonomi  global  seperti  itu  disebut  sebagai  kejadian  sistemik  karena  efek  yang ditimbulkan dari kejadian yang sebenarnya hanya menimpa satu negara menyebar ke negara- negara  lain  karena  adanya  kesalingterkaitan  antarnegara,  juga  efek-efek  lain  seperti spillover effects, efek domino, dan knock-on effect.
Sejauh  ini,  belum  ada  definisi  risiko  sistemik  yang  disepakati  para  ekonom.  Lastra (2011)  mendefinisikan  risiko  sistemik  sebagai  risiko  yang  terjadi  karena  kesulitan  keuangan yang dialami oleh satu atau lebih institusi, yang menyebar ke sejumlah besar institusi lain atau sistem keuangan secara keseluruhan. Ayomi dan Hermanto (2013) memandang risiko sistemik sebagai risiko yang menyebabkan kegagalan dari satu atau beberapa institusi keuangan sebagai hasil  dari  kejadian  sistemik.  Persamaan  dua  definisi  di  atas  adalah  efek  yang  diberikan  oleh risiko  sistemik  tersebut  menyebar  dari  satu  institusi  ke  institusi  lainnya  karena  ada  suatu masalah  dalam  sistem  keuangan.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  Freedman  dan  Goodlet (2007)  yang  mengatakan  bahwa  dalam  pandangan  makro,  ketidakstabilan  dalam  sistem keuangan  menimbulkan  konsep  kesalingterkaitan, spillovers ,  risiko  sistemik,  efek  domino, knock-on  effects ,  interaksi  antarsektor,  serta  kerentanan  sistem  keuangan.  Dengan  kata  lain, risiko  sistemik  berkaitan  dengan  konsep  kesalingterkaitan,  interaksi  antarsektor  maupun antarinstitusi  keuangan, spillovers ,  efek  domino, knock-on  effects ,  dan  kerentanan  sistem keuangan ketika terjadi ketidakstabilan atau masalah dalam sistem keuangan.
Risiko sistemik penting dicegah, terutama apabila dilihat dari sisi likuiditas, kredit, dan keterkaitan antarinstitusi (Gunadi, Harun, Rachmanira, & Chawwa, 2015). Karakteristik institusi keuangan  terutama  perbankan  didominasi  oleh short-term  funding yang  sifatnya volatile dan long-term lending , serta perilaku leverage yang berbeda dengan institusi non-keuangan. Adanya maturity  gap antara short-term  funding dan long-term  lending tersebut  dapat  mengakibatkan perbankan  rentan  terhadap  risiko  likuiditas.  Kesalingterkaitan  antarinstitusi  keuangan  dapat menyebabkan  institusi-institusi  tersebut  rentan  terhadap contagion  risk . Asymmetric information yang  umum  terjadi  pada  institusi  keuangan  juga  menyebabkan  mereka  rentan terhadap risiko kredit.
Risiko  sistemik  dapat  dibagi  menjadi  beberapa  tipe  risiko  lain  yang  cakupannya  lebih terfokus  ke  masalah-masalah  yang  lebih  spesifik.  Lim,  Columba,  Costa,  Kongsamut,  Otani,  dan Saiyid  (2011).  Lim, et  al .  (2011)  mengklasifikasikan  risiko  sistemik  menjadi  empat  kategori besar,  yang  disebabkan  oleh  kuatnya  pertumbuhan  kredit  dan  kenaikan  harga  aset  yang dikendalikan  oleh  kredit,  risiko  yang  muncul  dari leverage yang  berlebihan  dan  perilaku deleveraging , risiko likuiditas yang berdampak sistemik, dan risiko yang berkaitan dengan arus modal  yang  besar  dan  berfluktuasi,  termasuk  mata  uang  asing.  Pandangan  lain  juga mengkategorikan  risiko  sistemik  menjadi  risiko-risiko  yang  mirip  dengan  uraian  Lim, et  al . (2011),  yaitu  pandangan  Blancher,  Mitra,  Morsy,  Otani,  Severo,  dan  Valderrama  (2013)  yang mengkategorikan  risiko  sistemik  menjadi  tiga,  yaitu  risiko  kredit,  risiko  pasar,  dan  risiko likuiditas.  Jenis-jenis  risiko  tersebut  menyerang  masalah  spesifik  yang  berbeda,  namun  dapat menjadi  berkaitan  atau  saling  mempengaruhi  sehingga  akhirnya  menjadi  risiko  sistemik  yang skala pengaruhnya lebih luas.
Risiko likuiditas, sebagai salah satu bagian dari risiko sistemik, merupakan risiko yang muncul  apabila  suatu  institusi  keuangan  memiliki  masalah  likuiditas. Basel  Committee  on Banking  Supervision (2008)  mendefinisikan  likuiditas  sebagai  kemampuan  bank  mendanai peningkatan aset dan memenuhi kewajibannya tanpa menimbulkan kerugian. Oleh karena itu, ketika bank mengalami masalah  likuiditas, artinya bank tidak mampu mengelola  asetnya agar dapat  memenuhi  kewajibannya,  sehingga  bank  mengalami  kerugian.  Risiko  likuiditas  yang dihadapi  bank  karena  adanya  masalah  pendanaan  untuk  memenuhi  kewajiban  yang dihadapinya lebih sering disebut funding liquidity risk.
Definisi funding  liquidity  risk menurut  beberapa  studi  adalah  probabilitas  bank menghadapi  permasalahan  dalam  pemenuhan  kewajiban  yang  dihadapinya.  Drehmann  dan Nikolaou  (2010)  menjelaskan  definisi funding  liquidity  risk sebagai  probabilitas  bank  tidak mampu menyelesaikan kewajibannya saat itu juga.  Selain itu, Farag, et  al. (2014) menyatakan bahwa funding liquidity risk merupakan risiko  bank tidak mempunyai kas atau collateral yang cukup  untuk  membayar  kewajibannya  kepada  nasabah.  Permasalahan  pendanaan  tersebut menjadi  kunci  utama  penyebab  terjadinya  krisis  perbankan  (Drehmann  &  Nikolaou,  2010; Lopez-Espinosa, et  al ., 2012 dalam Andrievskaya, 2012). Oleh karena itu, funding liquidity risk perlu diatasi dan sedapat mungkin dicegah agar tidak menimbulkan peristiwa yang sistemik.

## 2.2. Bank Runs serta Pengelolaan Aset dan Kewajiban Bank
Diamond dan Dybvig (1983) dalam hipotesisnya menjelaskan mengenai bagaimana bank runs dapat  terjadi  jika  dijelaskan  menggunakan three-period  model dan  dengan  membatasi pelaku  ekonomi  menjadi  dua  tipe.  Hipotesis  ini  menjelaskan asymmetric  information dalam permintaan  terhadap  likuiditas.  Melalui three-period  model (T  =  0,  1,  2  di  mana  T  =  0  adalah periode  saat  ini),  perilaku  bank  dijelaskan  dengan  asumsi  bahwa  bank  menghadapi  dua  tipe pelaku/agen dengan karakteristik yang berbeda sebagai berikut:
- Pelaku tipe I: pelaku yang hanya memikirkan konsumsi pada periode T = 1
- Pelaku tipe II: pelaku yang hanya memikirkan konsumsi pada periode T = 2
Kedua  jenis  pelaku  ini  merupakan  pelaku  yang  akan  dihadapi  oleh  bank  dan  mereka  berdua menyimpan uang yang mereka miliki di bank pada periode T = 0.

## 110 | Bina Ekonomi
Tabel 1. Three-period Model PELAKU T=0 T=1 T=2 Tipe I -1 1 0 Tipe II -1 0 R (>1)
Sumber: Diamond dan Dybvig (1983)
Tabel  di  atas  memperlihatkan  bahwa  pada  T  =  0,  kedua  pelaku  menyerahkan likuiditasnya sebanyak 1 dengan menyimpan uang mereka di bank. Mereka menyimpan uang di bank  dengan  harapan  uang  tersebut  dapat  ditarik  kembali  ketika  mereka  hendak  melakukan konsumsi. Pelaku tipe I yang hanya mementingkan konsumsi pada periode T = 1 akan menarik uangnya  untuk  konsumsi  di  T  =  1,  sedangkan  pelaku  tipe  II  belum  menarik  uangnya.  Pada periode T = 2, pelaku tipe I telah tidak memiliki simpanan di bank, sedangkan pelaku tipe II akan menarik  uangnya  karena  ia  hendak  melakukan  konsumsi  pada  periode  tersebut.  Pada  tabel terlihat bahwa uang yang ditarik oleh pelaku tipe II bukan sebanyak 1, tapi lebih banyak yaitu sebanyak  R.  Hal  ini  disebabkan  waktu  penyimpanan  yang  dipilih  oleh  pelaku  tipe  II  lebih panjang dibandingkan pelaku tipe I, sehingga ia memperoleh bunga bank.
Di dalam hipotesis ini, ada skenario  terburuk yang mungkin mengakibatkan bank runs karena adanya asumsi lain yang diterapkan pada kedua pelaku. Asumsi yang dimaksud adalah adanya  ekspektasi  bahwa  bank  akan  mengalami  kegagalan,  sehingga  kedua  pelaku  menjadi takut menyimpan uangnya di bank dan memutuskan untuk menarik kembali uang yang mereka simpan  di  bank.  Adanya  penarikan  besar-besaran  tersebut  akan  menyebabkan  bank  terpaksa mengeluarkan seluruh aset yang dimiliki walaupun sebenarnya belum waktunya aset tersebut dicairkan. Hal ini dapat mengakibatkan bank menjadi tidak likuid dan mengalami bank runs .
Kemudian, Berger dan Bouwman (2009) mengemukakan liquidity creation theory yang menjelaskan  mengenai  bagaimana  bank  dapat  menciptakan  atau  menghilangkan  likuiditas. Likuiditas tercipta apabila aset yang tidak likuid diubah menjadi kewajiban yang likuid, dengan asumsi satu satuan mata uang aset diubah menjadi satu satuan mata uang kewajiban yang likuid. Sebaliknya, likuiditas hilang apabila aset yang likuid diubah menjadi kewajiban atau modal yang tidak  likuid dengan  asumsi  yang  sama,  yaitu  satu  satuan mata uang  aset  diubah  menjadi satu satuan mata uang kewajiban yang likuid. Likuiditas berdasarkan penjelasan tersebut merupakan produk yang dihasilkan dari pengelolaan aset dan kewajiban oleh bank.
Perilaku  bank  yang  dibahas  dalam  kedua  pandangan  di  atas  adalah  bagaimana  bank mengelola aset dan kewajiban yang dimilikinya. Dalam hipotesis Diamond dan Dybvig (1983), bank perlu mengelola aset dan kewajibannya dengan cara mempertimbangkan pelaku ekonomi yang ia hadapi. Perilaku pelaku ekonomi yang berbeda menjadi hal yang perlu diperhitungkan dan  menyebabkan  pengelolaan  aset  dan  kewajiban  bank  terkadang  gagal  dan  akhirnya bank runs dapat  terjadi.  Di  lain  pandangan,  teori  yang  dikemukakan  Berger  dan  Bouwman  (2009) menjelaskan  bagaimana  pengelolaan  aset  dan  kewajiban  yang  dilakukan  memberi  pengaruh terhadap kondisi likuiditas (peningkatan atau penurunan likuiditas).
Peristiwa bank runs yang dijelaskan dalam hipotesis Diamond dan Dybvig (1983) sejalan dengan studi Farag, et  al . (2014) yang menjelaskan bank runs sebagai bentuk krisis likuiditas. Studi ini menjelaskan bank runs sebagai peristiwa kristalisasi funding liquidity risk yang akut dan terjadi  ketika  sejumlah  besar  depositor  memilih  menarik  uang  yang  mereka  simpan  di  bank yang berfungsi sebagai pendanaan bank di waktu yang sama. Peristiwa ini akan menyebabkan bank  harus  mampu  mengelola  aset  yang  dimiliki  untuk  diubah  menjadi  uang  yang  harus
dikembalikan ke depositor. Ketidakmampuan ini menyebabkan bank mengalami masalah dalam hal  pendanaannya  dan  menyebabkan  bank  tersebut  menghadapi funding  liquidity  risk, serta akhirnya mengalami bank runs.
Wuryandani, et al . (2014) juga menjelaskan mengenai pengelolaan aset dan kewajiban bank di Indonesia. Studi tersebut menemukan bahwa bank di Indonesia cenderung menyimpan likuiditas yang berlebih ( excess liquidity ). Excess tersebut dipengaruhi oleh fluktuasi kebutuhan uang kartal, pertumbuhan ekonomi, biaya yang dibutuhkan dalam hal pendanaan, dan juga lag likuiditas. Di dalam penelitian tersebut juga disebutkan bahwa pengelolaan aset dan kewajiban yang  dilakukan  oleh  bank  berimplikasi  pada  kondisi  likuiditas  bank  dan  karenanya  dapat mempengaruhi risiko sistemik.

## 2.3. Funding Liquidity Risk dan Systemically Important Banks
Systemically  important  banks (SIBs)  berkontribusi  mengakibatkan  risiko  likuiditas sistemik  melalui  ukuran,  keterkaitan,  dan  tingkat  ketergantungan  yang  tinggi.  BCBS  (2012) memandang  SIBs  sebagai  bank-bank  yang  apabila  mereka  memberikan  dampak  kepada  bank lain  atau  perekonomian,  dampak  tersebut  tersebar  karena  faktor  ukuran,  keterkaitan,  tingkat kepentingan,  dan  kerumitan  bank  tersebut.  Ukuran  SIBs  umumnya  lebih  besar  dibandingkan bank lain sehingga ketika terjadi sesuatu pada bank yang tergolong SIBs, ukuran bank tersebut dapat  menyebabkan  hal  yang  terjadi  pada  bank  tersebut  dirasakan  oleh  bank  lain  dan  juga perekonomian.  Keterkaitan  bank  yang  tergolong  SIBs  umumnya  erat  dengan  bank-bank  lain. Adanya keterkaitan ini menyebabkan mudahnya terjadi penularan atau contagion effect apabila terjadi sesuatu pada bank yang menjadi SIB. Hal ini akan menjadi lebih parah apabila bank yang terkait  dengan  bank  ini  juga  merupakan  SIB.  Pentingnya  suatu  bank  yang  dimaksud  dalam faktor  ketiga  dari  SIB  adalah  jika  bank  tersebut  dinilai  lebih  penting  keberadaannya dibandingkan bank lain, potensi bank tersebut tergolong ke dalam SIB semakin besar. Tingkat kepentingan  ini  dapat  dilihat  dari  ketergantungan  bank  lain  terhadap  bank  tersebut  maupun ketergantungan perekonomian terhadap bank tersebut. Selain itu, bank yang tergolong SIB juga umumnya  memiliki  kerumitan  yang  lebih  kompleks  dibandingkan  bank  lain.  Kerumitan  ini dapat dilihat dari infrastruktur yang disediakan oleh bank ini terhadap perekonomian maupun keterkaitan bank ini dengan sektor-sektor lain.
Krisis  global  yang  terjadi  pada  tahun  2007-2009  silam  menggarisbawahi  kurangnya kemampuan  institusi  keuangan,  terutama  perbankan,  untuk  mengatur  risiko  likuiditas  yang dihadapinya,  sehingga  risiko  likuiditas  menjadi  risiko  yang  sistemik.  Risiko  likuiditas  yang dihadapi  oleh  masing-masing  bank  dapat  dikatakan  menjadi  risiko  likuiditas  sistemik  karena ternyata risiko tersebut memberi konsekuensi terhadap stabilitas keuangan dan situasi ekonomi makro.  IMF  (2011)  mendefinisikan  risiko  likuiditas  sistemik  sebagai  kecenderungan  institusi- institusi  keuangan  terutama  perbankan  untuk  tidak  memperhitungkan  risiko  likuiditas  pada saat  perekonomian  belum  memburuk  karena  keyakinan  mereka  terhadap  bank  sentral  untuk mengintervensi ketika terjadi kondisi krisis. Risiko likuiditas sistemik belum dapat didefinisikan secara pasti, dapat dikatakan bahwa risiko likuiditas sistemik merupakan risiko likuiditas atau kesulitan likuiditas yang terjadi bersamaan pada banyak institusi keuangan.

## 2.4. Studi Empiris Pengukuran Funding Liquidity Risk
Permasalahan  terkait funding  liquidity  risk menyebabkan  banyak  penelitian  dilakukan untuk  mencoba  mencari  cara  mengukur funding  liquidity  risk secara  kuantitatif.  Penelitian- penelitian yang membahas cara mengukur funding liquidity risk masih tergolong penelitian yang

## 112 | Bina Ekonomi
baru.  Sampai  saat  ini,  belum  dapat  ditemukan  metode  apa  yang  benar-benar  cocok  untuk digunakan  sebagai  alat  mengukur funding  liquidity  risk .  Oleh  karena  itu,  penelitian  terkait funding liquidity risk masih menggunakan metode yang beragam.
Aikman, et  al .  (2009)  dalam  penelitiannya  mencoba  mengukur funding  liquidity  risk menggunakan metode yang masih dalam pengembangan sehingga masih harus disempurnakan, yaitu  model  RAMSI.  RAMSI  atau Risk  Assessment  Model  for  Systemic  Institutions merupakan model yang dikembangkan oleh Bank of England untuk mengukur funding liquidity risk . Model RAMSI  merupakan  suatu  kerangka  yang  sifatnya  kuantitatif  untuk  mengukur  risiko  yang dihadapi  baik  oleh  bank  individu  maupun  oleh  seluruh  sistem  perbankan.  Studi  ini  meneliti bank-bank  di  Inggris  pada  tahun  2007.  Menggunakan  data balance  sheet dari  seluruh  bank  di Inggris tersebut, model RAMSI yang diterapkan oleh Aikman, et al . (2009) memberi kesimpulan bahwa biaya pendanaan yang meningkat serta permasalahan likuiditas dapat menimbulkan atau merambat  ke  sumber  risiko  lain  (selain  risiko  likuiditas).  Selain  itu,  ditemukan  pula  bahwa institusi-institusi  keuangan  yang  mengalami default dapat  menyebabkan  penularan  atau contagion  risk dengan  cara  memicu  penyebaran default ke  institusi  lain  melalui  pasar  uang antarbank,  menjual  aset-asetnya  pada  harga  yang  sangat  murah,  serta  meruntuhkan  tingkat kepercayaan masyarakat terhadap bank-bank lain. Kelemahan dari model RAMSI adalah pihak Bank  of  England belum  menerapkan  model  ini  pada  bank-bank  negara  lain  selain  Inggris, sehingga  belum  dapat  dipastikan  model  ini  dapat  menjadi  model  yang  tepat  untuk  mengukur funding liquidity risk.
Cara mengukur funding liquidity risk yang lain dilakukan oleh Drehmann dan Nikolaou (2010) di mana mereka mengukur funding liquidity risk dengan melihat bid yang diajukan oleh bank untuk meminjam dana kepada bank sentral ketika mereka mengalami kesulitan likuiditas. Metode  ini  merupakan  metode  pertama  yang  melihat bid yang  diajukan  sebagai  cara  untuk mengukur funding liquidity risk. Studi ini meneliti 175 main refinancing operations (MROs) atau lelang yang diadakan oleh European Central Bank sejak bulan Juni 2005 sampai dengan bulan Oktober 2008. Dengan meneliti adjusted bid yang diajukan oleh bank-bank di Eropa pada lelang yang diadakan, ditemukan bahwa funding liquidity risk di Eropa meningkat pesat setelah bulan Agustus  2007,  dan  kembali  turun  setelah  kasus Northern  Rock berhasil  diselesaikan.  Cara pengukuran funding liquidity risk menggunakan metode ini juga belum dapat dikatakan sebagai cara  yang  tepat,  karena  tidak  semua  bank  sentral  mengadakan  lelang  seperti  yang  dilakukan oleh ECB.
Pengukuran funding  liquidity  risk menggunakan  indeks  pertama  kali  dilakukan  dalam studi  Brunnermeier, et  al .  (2012)  dengan  membangun  indeks  yang  mereka  namakan liquidity mismatch index (LMI). Pembentukan LMI yang dilakukan dalam studi ini menggunakan aset dan kewajiban  yang  dimiliki  oleh  bank,  dengan  menerapkan liquidity  weights kepada  aset  dan kewajiban  tersebut.  Brunnermeier, et  al .  (2012)  mengatakan  bahwa  perlu  ada  studi  lanjut mengenai cara pengukuran funding liquidity risk menggunakan LMI karena studi mereka sendiri tidak menggunakan data empiri melainkan hanya bersifat pemaparan teoritis dari pembentukan indeks tersebut. Selain itu, dengan diterapkannya liquidity weights terhadap aset dan kewajiban yang digunakan sebagai komponen indeks, mereka mengatakan bahwa kelemahan utama dari indeks ini adalah adanya masalah time dimension . Maksudnya, ketika indeks tersebut digunakan untuk mengukur likuiditas harian, indeks tersebut tidak akan berlaku untuk mengukur likuiditas dengan jangka waktu yang berbeda, misalnya bulanan atau triwulanan. Oleh karena itu, studi ini hanya menjadi awal dari penggunaan indeks sebagai cara mengukur funding liquidity risk , dan
perlu ada penelitian lebih lanjut sebelum dapat dipastikan apakah metode pengukuran ini sesuai untuk dijadikan metode yang tepat.
Melanjutkan  penelitian  Brunnermeier, et  al .  (2012),  Andrievskaya  (2012) menyempurnakan  indeks  tersebut  dengan  menggunakan  data  empiri  dan  juga  memodifikasi indeks  yang  sudah  ada.  Untuk  mengatasi  kelemahan time  dimension ,  studi  ini  membatasi penggunaan  variabel  aset  dan  kewajiban  dengan  hanya  menggunakan  aset  dan  kewajiban jangka pendek, yaitu dalam jangka 30 hari. Studi ini meneliti 268 bank di Rusia pada periode bulan  Januari  2007  sampai  dengan  bulan  Desember  2007.  LMI  yang  telah  dibangun  oleh Brunnermeier, et al . (2012) dimodifikasi sehingga menghasilkan dua jenis indeks, yaitu relative liquidity  surplus dan absolute  liquidity  surplus. Setelah  menggunakan  LMI  yang  sudah disesuaikan  dengan  kebutuhan  penelitian  ini,  Andrievskaya  (2012)  mengolah  indeks  tersebut menggunakan  metode independent  component  analysis (ICA)  untuk  mengetahui  probabilitas setiap bank yang diteliti dalam menghadapi funding liquidity risk . Selain itu, penelitian ini juga mencoba  mengidentifikasi  bank-bank  yang  diteliti  menjadi  SIBs.  Tujuan  ini  dicapai menggunakan prinsip alokasi modal Euler. Menggunakan metode-metode tersebut, ditemukan bahwa bank milik negara yang berukuran besar dan bank asing merupakan kontributor terbesar terhadap fluktuasi kondisi likuiditas sistem perbankan.
Selain  penelitian  Andrievskaya  (2012),  LMI  yang  dibangun  oleh  Brunnermeier, et  al. (2012) juga digunakan oleh Bai, et al . (2015) tanpa memodifikasi indeks yang sudah ada. Bai, et al. (2015) menggunakan data 2.870 bank holding companies pada periode tahun 2002 sampai dengan  tahun  2013.  Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  masih  sama  dengan  yang digunakan oleh Brunnermeier, et al . (2012), yaitu aset dan kewajiban setiap bank. Penelitian ini juga  menerapkan liquidity  weights untuk  aset  dan  kewajiban  tersebut.  Setelah  menggunakan LMI terhadap data empiri yang diperoleh, ditemukan bahwa semakin besar LMI yang dihasilkan, bank  tersebut  justru  mengalami returns yang  negatif  pada  saat  krisis  dan  meminjam  lebih banyak kepada pemerintah ketika terjadi krisis. Artinya, semakin besar LMI yang dimiliki oleh bank,  bank  tersebut  lebih  mudah  mengalami  kesulitan  pendanaan  pada  saat  perekonomian memburuk. Perbedaan yang terdapat pada penelitian ini dibandingkan dengan Brunnermeier, et al. (2012)  maupun  Andrievskaya  (2012)  selain  penggunaan  variabel  adalah  objek  penelitian yang berbeda, yaitu bank holding companies.
Di Indonesia, Wuryandani, et al . (2014) mencoba meneliti funding liquidity risk dengan terlebih dahulu mendefinisikan dua jenis likuiditas, yaitu likuiditas precautionary dan likuiditas involuntary . Likuiditas precautionary secara umum cenderung lebih  dipengaruhi oleh kegiatan operasional  bank,  sedangkan  likuiditas involuntary cenderung  lebih  digunakan  sebagai penyangga  likuiditas  operasional  oleh  bank.  Dalam  studi  ini,  likuiditas precautionary dilihat berdasarkan  rasio  dana  yang  ditempatkan  dalam  surat  berharga  bank  sentral  (SBI  dan term deposit ) terhadap dana pihak ketiga yang dihimpun oleh bank, sedangkan likuiditas involuntary dilihat berdasarkan nilai residual hasil estimasi likuiditas precautionary . Studi ini meneliti 110 bank umum konvensional di Indonesia pada periode bulan Januari 2002 sampai dengan bulan November  2011.  Variabel  yang  diteliti  untuk  dapat  memenuhi  kedua  jenis  likuiditas  tersebut adalah  variabel-variabel  kebijakan  moneter,  variabel  pasar  keuangan,  serta  laporan  keuangan (neraca)  bank.  Menggunakan  metode  regresi  panel  data  dinamis  dengan generalized  method moment (GMM),  hasil  yang  ditemukan  yaitu  penghimpunan  dan  pengelolaan  dana  perbankan mempengaruhi keputusan likuiditas perbankan.
Selain  penelitian  Wuryandani, et  al .  (2014),  Surjaningsih, et  al .  (2014)  juga  meneliti risiko  likuiditas  perbankan  dengan  cara  mengembangkan early  warning  indicator untuk

## 114 | Bina Ekonomi
memantau  ketidakseimbangan  likuiditas  perbankan  di  Indonesia.  Penelitian  ini  menggunakan neraca bank dan transaksi pembayaran pada periode bulan Januari 2004 sampai dengan bulan Juni 2014. Hasil yang diperoleh dari pengembangan early warning indicator ini adalah loan-to- deposit ratio (LDR), funding gap, invers net stable funding ratio, dan rasio liquidity creation dapat memberikan  sinyal  dalam  setahun  sebelum  terjadinya stress  event pada  tahun  2008. Berdasarkan  hal  tersebut,  indikator-indikator  tersebut  dapat  menjadi early  warning  indicator risiko likuiditas perbankan.

## 3. METODE PENELITIAN
Unit of analysis penelitian ini adalah bank umum konvensional Indonesia yang terdaftar di Otoritas Jasa Keuangan (OJK). Variabel yang diteliti adalah current assets dan current liabilities dari  setiap  bank  tersebut  dan  dibatasi  hanya  pada  periode  tahun  2007  sampai  dengan  tahun 2014. Current assets dalam penelitian ini didefinisikan sebagai aset bank yang diharapkan dapat cair  (menjadi  likuid)  dalam  waktu  30  hari.  Sedangkan,  definisi current  liabilities adalah kewajiban bank yang harus diselesaikan (jatuh tempo) dalam waktu 30 hari. Data merupakan data sekunder, diambil dari laporan keuangan bulanan bagian neraca yang dipublikasikan dalam situs resmi Bank Indonesia dan Otoritas Jasa Keuangan. Jenis data yang digunakan merupakan data panel, di mana data cross section yang digunakan adalah data 80 bank umum Indonesia dan data time  series dilihat  dari  periode  penelitian  yaitu  dari  bulan  Januari  tahun  2007  sampai dengan bulan Desember tahun 2014 (96 periode).
Terdapat  dua  jenis  LMI  dalam  penelitian  Andrievskaya  (2012)  yang  digunakan  juga dalam  penelitian  ini,  yaitu relative  liquidity  surplus untuk  mengukur funding  liquidity  risk dan absolute liquidity surplus untuk mengidentifikasi SIBs. Angka yang diperoleh dalam perhitungan relative  liquidity  surplus menggambarkan  perbandingan  antara current  assets dengan current liabilities ,  sedangkan  angka  yang  diperoleh  dalam  perhitungan absolute  liquidity  surplus menggambarkan  besar  selisih current  assets dengan current  liabilities. Angka relative  liquidity surplus tidak  dapat  memperlihatkan  ukuran  bank,  karena  besarnya current  assets dan current liabilities tidak  akan  tergambarkan  oleh  angka  yang  berupa  rasio. Ukuran bank  tergambarkan oleh  angka  yang  dihasilkan  oleh absolute  liquidity  surplus ,  karena absolute  liquidity  surplus memperlihatkan selisih sebenarnya antara current assets dengan current liabilities .
Pengukuran funding liquidity risk menggunakan relative liquidity surplus dilihat melalui jarak antara hasil perhitungan relative liquidity surplus dengan nilai tolok ukur, yaitu 1. Relative liquidity surplus terdiri dari relative liquidity surplus untuk level industri perbankan dan untuk level bank individu.
𝑺(𝒕) = ∑ 𝒄 𝒊 (𝒕) 𝒊 ∑ 𝒐 𝒊 (𝒕) 𝒊
.................................................................................. (1)
𝒔 𝒊 (𝒕) = 𝒄 𝒊 (𝒕) 𝒐 𝒊 (𝒕) .................................................................................... (2)
Keterangan:
S(t) : Relative liquidity surplus level industri perbankan s i (t) : relative liquidity surplus level bank individu c i (t) : current assets o i (t) : current liabilities
i : bank dalam sampel
t : bulan
Persamaan  (1)  adalah relative  liquidity  surplus level  industri  perbankan,  sedangkan persamaan  (2)  adalah relative  liquidity  surplus level  bank  individu.  Berdasarkan  penelitian Andrievskaya (2012), funding liquidity risk dilihat melalui jarak antara hasil perhitungan relative liquidity surplus dengan nilai tolok ukur, yaitu = 1. Nilai tersebut menggambarkan situasi ideal, current  assets sama  dengan current  liabilities .  Ketika  nilai relative  liquidity  surplus yang diperoleh  berada  di  atas 1,  artinya  bank memegang current  assets lebih  banyak  dibandingkan dengan current  liabilities yang  harus  diselesaikan.  Dapat  dikatakan  bahwa  pada  keadaan tersebut bank mengalami liquidity surplus dalam jangka pendek (30 hari), karena perhitungan indeks hanya berdasarkan current assets dan current liabilities saja. Ketika nilai relative liquidity surplus yang diperoleh berada di bawah 1, artinya current assets yang dipegang oleh bank tidak sebanding  atau  lebih  sedikit  dibandingkan  dengan current  liabilities yang  harus  diselesaikan. Dapat  dikatakan  bahwa  pada  keadaan  tersebut  bank  mengalami liquidity  deficit dalam  jangka pendek.
Perhitungan relative  liquidity  surplus disesuaikan  dengan  penetapan  standar  Basel  III. BCBS  (2010)  dalam  penetapan  Basel  III  mengajukan  standar  baru  yaitu  meningkatkan ketahanan  bank  terhadap  risiko  likuiditas  jangka  pendek  dengan  memastikan  setiap  bank memiliki sumber data atau aset likuid yang cukup untuk mengatasi kondisi likuiditas yang buruk selama satu bulan. Standar ini ditetapkan dengan tujuan menjaga kondisi likuiditas global.
Identifikasi SIBs menggunakan absolute liquidity surplus dilihat berdasarkan kontribusi liquidity surplus tiap bank terhadap aggregate  liquidity surplus (Andrievskaya,  2012). Absolute liquidity  surplus terdiri  dari  dua  formula  seperti relative  liquidity  surplus ,  yaitu  formula  untuk menghitung absolute  liquidity  surplus level  industri  perbankan  dan absolute  liquidity  surplus level bank individu.
𝑨𝑺(𝒕) =   ∑ 𝒄 𝒊 (𝒕) − ∑ 𝒐 𝒊 (𝒕) 𝒊 𝒊 ............................................................... (3)
𝒂𝒔 𝒊 (𝒕) =   𝒄 𝒊 (𝒕) − 𝒐 𝒊 (𝒕) .......................................................................... (4) di mana: AS(t)  : Absolute liquidity surplus level industri perbankan as i (t)  : Absolute liquidity surplus level bank individu c i (t) : current assets o i (t) : current liabilities
i
: bank dalam sampel t : bulan
Persamaan (3) adalah absolute liquidity surplus level industri perbankan sedangkan persamaan (4) adalah absolute liquidity surplus level bank individu. Absolute liquidity surplus memberikan informasi pasti mengenai seberapa besar selisih current assets dan current liabilities , tidak hanya memperlihatkan perbandingannya seperti relative liquidity surplus .
Absolute liquidity surplus diolah agar menghasilkan nilai risk contribution menggunakan prinsip alokasi modal Euler, yaitu:
𝒓𝒄 𝒊 = 𝒄𝒐𝒗 (𝑿 𝒊 ;𝑿) 𝒗𝒂𝒓 (𝑿) ................................................................. (5)

## 116 | Bina Ekonomi
di mana X i menggambarkan keuntungan dan kerugian yang dihasilkan oleh sub-portfolio i dan X menggambarkan  keuntungan  dan  kerugian  yang  dihasilkan  oleh  seluruh  portfolio.  Studi  yang dilakukan Lehar (2005) juga menggunakan prinsip alokasi modal Euler sebagai metode untuk menentukan institusi keuangan yang tergolong ke dalam SIFIs berdasarkan kontribusi mereka terhadap  volatilitas expected  shortfall .  Andrievskaya  (2012)  memisalkan  seluruh  portfolio sebagai  industri  perbankan,  sementara  sub-portfolio  adalah  bank  individu.  Oleh  karena  itu, persamaan (5) diubah menjadi:
𝒓𝒄 𝒊 = 𝒄𝒐𝒗(𝒂𝒔 𝒊 ;𝑨𝑺) 𝒗𝒂𝒓 (𝑨𝑺) ............................................................... (6) Keterangan:
rc i : risk contribution atau kontribusi bank ke-i sebagai penyebab risiko likuiditas as i : absolute liquidity surplus bank ke-i AS : absolute liquidity surplus industri perbankan
Persamaan (6) adalah cara pengukuran risk contribution setiap bank. Setelah mengolah absolute liquidity  surplus menjadi risk  contribution ,  SIBs  dapat  diidentifikasi.  Kriteria  suatu  bank tergolong  dalam  SIBs  yaitu  apabila  variasi absolute  liquidity  surplus bank  tersebut  memberi kontribusi  besar  terhadap  variasi absolute  liquidity  surplus level  industri  perbankan.  Semakin besar nilai risk contribution bank, berarti semakin tinggi potensi bank tersebut menjadi SIB.

## 4. OBJEK PENELITIAN
Di  Indonesia,  salah  satu  pengelompokan  bank  yang  umum  dilakukan  adalah pengelompokan berdasarkan modal inti yang dimiliki oleh bank, yaitu BUKU 1 sampai BUKU 4. BUKU 1 adalah kelompok bank yang memiliki modal inti kurang dari satu triliun Rupiah. BUKU 2 adalah  kelompok  bank  yang  memiliki  modal  inti  paling  sedikit  sebesar  satu  triliun  Rupiah sampai  lima  triliun  Rupiah.  BUKU  3  adalah  kelompok  bank  yang  memiliki  modal  inti  paling sedikit lima triliun Rupiah sampai tiga puluh triliun Rupiah. BUKU 4 adalah kelompok bank yang memiliki modal inti paling sedikit sebesar tiga puluh triliun Rupiah.
Laporan  keuangan  bank  yang  dipublikasikan  oleh  OJK  maupun  Bank  Indonesia  (BI) diatur dalam Peraturan Bank Indonesia yang diperbaharui setiap 5 tahun. Berdasarkan periode penelitian ini, terdapat dua versi Surat Edaran Bank Indonesia yang berbeda. Surat Edaran Bank Indonesia  No.  7/56/DPbS  tanggal  9  Desember  2005  mengatur  format  laporan  bulanan  bank umum  dari  tahun  2005  sampai  dengan  2009,  yang  artinya  pada  penelitian  ini  Surat  Edaran tersebut  berlaku  untuk  data  periode  tahun  2007  sampai  dengan  2009.  Versi  kedua  yang dimaksud  adalah  Surat  Edaran  Bank  Indonesia  No.  12/11/DPNP  tanggal  31  Maret  2010  yang mengatur format laporan bulanan bank umum mulai tahun 2010.  Artinya, pada penelitian ini, Surat Edaran ini berlaku untuk data periode tahun 2010 sampai dengan tahun 2014.
Adanya  pembaharuan  laporan  keuangan  publikasi  setiap  5  tahun  menyebabkan komponen current  assets dan current  liabilities yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  memiliki perbedaan  antara  periode  tahun  2007  sampai  dengan  tahun  2009  dan  tahun  2010  sampai dengan tahun 2014. Mengikuti Andrievskaya (2012), short-term assets terdiri atas kas dan yang setara dengan kas, emas, kredit, dan simpanan yang diharapkan cair dalam waktu 30 hari, baik itu kredit dan simpanan yang berada  di institusi keuangan lain maupun bank sentral,  obligasi pemerintah,  dan  tagihan  yang  diharapkan  cair  dalam  waktu  30  hari.  sedangkan, short-term
liabilities terdiri atas simpanan masyarakat yang akan jatuh tempo dalam waktu 30 hari, dana (pinjaman)  dari  bank  sentral  maupun  institusi  keuangan  lain,  kewajiban  segera  yang  harus dibayar,  tabungan,  dan  sertifikat  deposito,  serta  tagihan  dari  pihak  lain  yang  jatuh  temponya dalam waktu 30 hari. Berdasarkan uraian tersebut dan setelah menyesuaikan dengan pos-pos neraca yang sudah diatur oleh Bank Indonesia dengan dua versi yang berbeda, rincian pos-pos neraca yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Penjelasan Pos Neraca Periode 2007 – 2009 dan 2010 – 2014 POS 2007 – 2009 2010 – 2014 CURRENT ASSETS Kas ✓ ✓ Penempatan pada Bank Indonesia ✓ ✓ Giro pada bank lain ✓ Penempatan pada bank lain ✓ ✓ Tagihan  atas  surat  berharga  yang  dibeli  dengan janji dijual kembali ( reverse repo ) ✓ ✓ Surat  berharga  yang  dijual  dengan  janji  dibeli kembali ( repo ) ✓ Tagihan spot dan derivatif* ✓ ✓ Kredit yang diberikan ✓ ✓ CURRENT LIABILITIES
Giro ✓ ✓ Kewajiban segera lainnya ✓ Tabungan ✓ ✓ Sertifikat deposito ✓ Kewajiban pada Bank Indonesia ✓ Kewajiban kepada bank lain** ✓ ✓ Kewajiban pembelian kembali surat berharga yang dijual dengan janji dibeli kembali ( repo ) ✓ ✓ Kewajiban spot dan derivatif*** ✓ ✓ Pinjaman yang diterima ✓ ✓ Beban yang masih harus dibayar ✓ KETERANGAN *Pada periode tahun 2007 – 2009, nama pos adalah tagihan derivatif. Nama tagihan spot dan derivatif baru berlaku pada periode tahun 2010 – 2014 **Pada  periode  tahun  2007 – 2009,  nama  pos  adalah  simpanan  dari  bank  lain.  Nama  kewajiban  pada bank lain baru berlaku pada periode tahun 2010 – 2014 ***Pada  periode  tahun  2007 – 2009,  nama  pos  adalah  kewajiban  derivatif.  Nama  kewajiban  spot  dan derivatif baru berlaku pada periode tahun 2010 – 2014
Dalam  laporan  keuangan  yang  dipublikasikan  oleh  OJK  maupun  BI,  pos  kredit  yang diberikan tidak dibedakan berdasarkan waktu jatuh tempo. Pada versi laporan keuangan tahun 2007 sampai dengan 2009,  pos kredit yang diberikan dibagi menjadi dua, yaitu dalam bentuk Rupiah  atau  valuta  asing  serta  untuk  masing-masing  bentuk  tersebut  dibedakan  berdasarkan pihak  yang  mengajukan  kredit,  apakah  terkait  dengan  bank  atau  pihak  di  luar  bank.  Laporan keuangan versi tahun 2010 sampai dengan 2014 membagi pos kredit yang diberikan menjadi a) diukur  pada  nilai  wajar  melalui  laporan  laba/rugi,  b)  tersedia  untuk  dijual,  c)  dimiliki  hingga jatuh tempo, dan d) pinjaman yang diberikan dan piutang. Namun, dalam empat bagian tersebut, yang  terisi  hanya  bagian  d,  yaitu  pinjaman  yang  diberikan  dan  piutang.  Pembagian  tersebut tidak  memungkinkan  penelitian  ini  membagi  kredit  menjadi  kredit  yang  hanya  jatuh  tempo dalam  waktu  30  hari.  Proporsi  kredit  yang  diberikan  dalam current  assets merupakan  yang terbesar dibandingkan pos lain.

## 118 | Bina Ekonomi
Pada  sisi current  liabilities ,  pos  pinjaman  yang  diterima  juga  tidak  dibedakan berdasarkan waktu jatuh tempo. Pada kedua  versi laporan keuangan, pinjaman yang diterima tidak dibagi-bagi ke dalam bagian-bagian kecil. Namun, proporsi pinjaman yang diterima dalam current assets bukan merupakan yang terbesar dibandingkan pos lain. Walaupun begitu, tidak dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  pinjaman  yang  diterima  oleh  setiap  bank  rata-rata memiliki proporsi yang mirip, karena sebagian bank memiliki pinjaman yang besar, sedangkan terdapat pula bank yang tidak memiliki pinjaman.
Variabel current  assets dan current  liabilities yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dideskripsikan dalam tabel 3 dan tabel 4 di bawah.
Tabel 3. Statistik Deskriptif Current Assets Tahun 2007 – 2014 (jutaan Rupiah) Semua Bank BUKU 1 (n=35) BUKU 2 (n=26) BUKU 3 (n=15) BUKU 4 (n=4) Mean 27.899.894,874 2.436.713,094 10.769.465,075 52.069.783,328  271.413.447,451 Standard deviation 67.302.219,113 2.107.969,535 7.300.412,824 36.452.047,469  127.229.619,023 Minimum 4.905 21.990 4.905 5.579.076 110.965.530 Maximum 657.497.829 10.831.324 39.151.720 184.604.023 657.497.829

## Sumber: Hasil olah data
Tabel 4. Statistik Deskriptif Current Liabilities Tahun 2007 – 2014 (jutaan Rupiah) Semua Bank BUKU 1 (n=35) BUKU 2 (n=26) BUKU 3 (n=15) BUKU 4 (n=4) Mean 16.502.853,598  1.140.068,404  5.913.591,022  23.397.450,574  193.902.692,128 Standard deviation 45.834.142,886  1.371.433,782  4.685.021,675  17.686.585,159 79.069.081,018 Minimum 1.458 20.387 1.458 693.802 73.866.289 Maximum 397.827.575 8.647.778 27.343.806 91.184.973 397.827.575

## Sumber: Hasil olah data
Rata-rata current  assets seluruh  bank  adalah  sebesar  27.889.894,874  juta  Rupiah. Setelah dikelompokkan ke dalam BUKU, rata-rata tertinggi current assets dimiliki oleh kelompok BUKU  4  dan  rata-rata  terendah  dimiliki  oleh  kelompok  BUKU  1.  Hal  ini  berbanding  terbalik dengan  ukuran  populasi,  di  mana  dalam  BUKU  1  terdapat  35  bank  sedangkan  dalam  BUKU  4 hanya terdapat 4 bank. Current assets terendah seluruh bank bernilai 4.905 juta Rupiah, berada pada kelompok bank BUKU 2. Di kelompok BUKU 1, nilai terendah current assets adalah 21.990 juta Rupiah, di kelompok BUKU 3 sebesar 5.579.076 juta Rupiah, sedangkan di kelompok BUKU 4 sebesar 110.965.530 juta Rupiah. Current assets tertinggi seluruh bank bernilai 657.497.829 juta Rupiah dan berada pada kelompok BUKU 4. Pada kelompok BUKU 1, current assets tertinggi bernilai  10.831.324  juta  Rupiah,  di  kelompok  BUKU  2  bernilai  39.151.720  juta  Rupiah, sedangkan di kelompok BUKU 3 bernilai 184.604.023 juta Rupiah.
Rata-rata current  liabilities seluruh  bank  adalah  sebesar  16.502.853,598  juta  Rupiah. Setelah dikelompokkan ke dalam BUKU, rata-rata tertinggi current assets dimiliki oleh kelompok
BUKU 4 dan rata-rata terendah dimiliki oleh kelompok BUKU 1. Sama seperti yang terjadi pada data current assets , hal ini berbanding terbalik dengan ukuran populasi, di mana bank di BUKU 1 terbanyak  sedangkan  jumlah  bank  di  BUKU  4  paling  sedikit.  Nilai  terendah current  liabilities adalah 1.458 juta Rupiah dan berada di kelompok BUKU 2. Di kelompok BUKU 1, nilai terendah current liabilities yaitu 20.387 juta Rupiah, di BUKU 3 yaitu 693.802 juta Rupiah sedangkan di BUKU  4  yaitu  73.866.289  juta  Rupiah. Current  liabilities tertinggi  adalah  sebesar  397.827.575 juta Rupiah dan berada di kelompok BUKU 4. Di kelompok BUKU 1, current liabilities tertinggi yaitu  sebear  8.647.778  juta  Rupiah,  pada  kelompok  BUKU  2  sebesar  27.343.806  juta  Rupiah sedangkan di kelompok BUKU 3 sebesar 91.184.973 juta Rupiah .

## 5. HASIL PENGOLAHAN DATA
Pengolahan current  assets dan current  liabilities menghasilkan  dua  macam  indeks, relative dan absolute liquidity surplus , memberikan informasi mengenai kondisi likuiditas bank umum  Indonesia  dan  besar  potensi  setiap  bank  menjadi  SIBs.  Sesuai  tujuan  penelitian  ini, pertama  dalam  bagian  ini  akan  dibahas  terlebih  dahulu  mengenai  hasil  pengolahan current assets dan current  liabilities menjadi relative  liquidity  surplus yang  memberikan  informasi mengenai kondisi likuiditas bank umum Indonesia dan funding liquidity risk yang dihadapi oleh setiap bank. Kemudian, hasil pengolahan current assets dan current liabilities menjadi absolute liquidity  surplus dibahas  untuk  memberikan  informasi  mengenai  besar  potensi  setiap  bank menjadi SIBs.
Relative  liquidity  surplus yang  diolah  menggunakan  variabel current  assets dan current liabilities digunakan  untuk  mengukur funding  liquidity  risk yang  dihadapi  oleh  setiap  bank. Relative  liquidity  surplus bank  individu  (s i (t))  dihitung  menggunakan  persamaan  (1)  yang tercantum  pada  bab  3.  Hasil  perhitungan relative  liquidity  surplus bank  individu  tersebut menggambarkan kondisi likuiditas jangka pendek setiap bank yang diteliti, dengan benchmark sebesar  1.  Nilai  s i (t)  =  1  berarti current  assets dan current  liabilities yang  dimiliki  oleh  bank tersebut sama besar.
Hasil  perhitungan relative  liquidity  surplus setiap  bank 2 disajikan  dalam  bentuk distribusi  frekuensi  untuk  mengetahui  sebaran  indeks  yang  terjadi  pada  seluruh  bank  yang diteliti . Distribusi frekuensi dibuat pada setiap bulan dari bulan Januari 2007 (01.2007) sampai dengan bulan Desember 2014 (12.2014), dengan membuat kelas indeks sebagai berikut:
1. Kelas indeks 0,000 – 0,999
2. Kelas indeks 1,000 – 1,999
3. Kelas indeks 2,000 – 2,999
4. Kelas indeks 3,000 – 3,999
5. Kelas indeks 4,000 – 4,999
6. Kelas indeks 5,000 – 5,999
7. Kelas indeks 6,000 – 6,999
8. Kelas indeks 7,000 – 7,999
9. Kelas indeks 8,000 – 8,999
10. Kelas indeks 9,000 – 9,999 11. Kelas indeks 10,000 dan di atas 10,000
2 Karena keterbatasan halaman, hasil perhitungan rinci tidak disertakan dalam artikel ini. Bagi pembaca yang memerlukannya, silakan menghubungi penulis.

## 120 | Bina Ekonomi
Berikut adalah distribusi frekuensi dari 80 bank umum yang terbentuk pada bulan Januari tahun 2007 sampai dengan bulan Desember tahun 2014:
Tabel 5. Distribusi Relative Liquidity Surplus Tahun 2007-2014
PERIODE KELAS DISTRIBUSI 0,000 – 0,999 1,000 – 1,999 2,000 – 2,999 3,000 – 3,999 4,000 – 4,999 5,000 – 5,999 6,000 – 6,999 7,000 – 7,999 8,000 – 8,999 9,000 – 9,999 ≥ 10,000 01.2007 2 36 13 10 8 5 2 1 2 1 0 02.2007 0 35 15 12 10 1 4 0 0 2 1 03.2007 0 35 14 14 8 2 3 2 0 2 0 04.2007 0 35 18 9 9 4 1
3 0 1 0 05.2007 0 33 19 13 5 3 4 2 1 0 0 06.2007 0 34 18 13 4 6 1
2 2 0 0 07.2007 0 35 18 9 10 2 4 1 1 0 0 08.2007 0 36 16 14 5 3 4 2 0 0 0 09.2007 0 36 15 15 4 5 4 1 0 0 0 10.2007 0 37 14 14 5 5 3 2 0 0 0 11.2007 0 39 13 11 8 4 2 2 1 0 0 12.2007 1 36 16 8 7 6 2
1 1 1 1 Rata-rata 2007 0,250 35,583  15,750  11,833  6,917 3,833 2,833 1,583 0,667 0,583 0,167 01.2008 1 35 13 11 11 2 3
1 1 1 1 02.2008 0 36 15 10 8 5 2
2 1 0 1 03.2008 0 38 17 12 3 4 2
2 1 0 1 04.2008 0 36 19 8 7 4 1
2 2 0 1 05.2008 0 35 20 9 4 7 1
2 1 0 1 06.2008 0 37 19 9 6 4 2
2 0 0 1 07.2008 0 35 21 7 6 4 4
1 0 1 1 08.2008 0 36 19 10 5 4 2
1 1 1 1 09.2008 0 35 19 9 7 3 3
1 1 0 2 10.2008 0 35 18 8 9 2 3
2 1 0 2 11.2008 1 36 14 14 4 3 3
2 0 1 2 12.2008 1 31 19 12 3 6 3
1 2 0 2 Rata-rata 2008 0,250 35,417  17,750  9,917 6,083 4,000 2,417 1,583 0,917 0,333 1,333 01.2009 1 31 17 10 7 3 7
1 2 0 1 02.2009 1 31 16 10 8 3 6
3 0 1 1 03.2009 1 32 17 10 5 5 4
4 0 0 2 04.2009 1 31 18 10 6
3 4 4 1 1 1 05.2009 0 34 18 8 5 4 4 3 1 2 1 06.2009 0 35 16 9 8 5 1 3 1 1 1 07.2009 0 34 19 6 9 2 4 3 0 1 2 08.2009 0 32 18 11 8
1 4 1 3 1 1 09.2009 0 31 20 13 4 2 5 2 0 1 2 10.2009 0 31 16 15 6 2 3 3 0 2 2 11.2009 0 32 18 12 8
3 2 0 0 1 4 12.2009 0 33 15 14 8 2 3 2 1 0 2 Rata-rata 2009 0,333 32,250  17,333  10,667  6,833 2,917 3,917 2,417 0,750 0,917 1,667 01.2010 1 40 15 11 6 2 3 1 0 1 0 02.2010 1 38 17 12 3 4 3 1 0 1 0 03.2010 2 34 18 11 6 5 2 1 0 1 0 04.2010 2 33 18 11 6 3 3 2 1 1 0 05.2010 1 36 15 14 6 3 3 0 1 1 0
PERIODE KELAS DISTRIBUSI 0,000 – 0,999 1,000 – 1,999 2,000 – 2,999 3,000 – 3,999 4,000 – 4,999 5,000 – 5,999 6,000 – 6,999 7,000 – 7,999 8,000 – 8,999 9,000 – 9,999 ≥ 10,000 06.2010 2 32 22 10 6 2 3 0 1 2 0 07.2010 1 32 24 8 7 3 3 0 0 2 0 08.2010 2 32 23 11 4 3 3 1 0 1 0 09.2010 1 34 24 7 9 2 1 0 1 1 0 10.2010 0 34 19 13 5 3 1 3 0 1 1 11.2010 1 35 20 10 6 2 2 2 1 0 1 12.2010 1 33 20 9 7 4 1 1 2 1 1 Rata-rata 2010 1,250 34,417  19,583  10,583  5,917 3,000 2,333 1,000 0,583 1,083 0,250 01.2011 1 32 22 9 8 2 0 3 1 1 1 02.2011 1 33 21 6 10 2 2 2 1 0 2 03.2011 0 33 19 10 9 4 0 1 4 0 0 04.2011 0 33 19 10 9 2 2 2 3 0 0 05.2011 0 34 17 12 6 5 2 2 1 1 0 06.2011 0 36 16 11 7 4 2 3 0 1 0 07.2011 0 35 17 9 7 6 2 2 1 0 1 08.2011 0 33 17 13 7 3 2 2 1 1 1 09.2011 1 33 19 9 9 3 2 2 1 1 0 10.2011 0 34 19 10 7 2 4 2 0 0 2 11.2011 0 35 19 11 6 2 4 1 0 1 1 12.2011 0 35 19 11 6 4 3 0 0 1 1 Rata-rata 2011 0,250 33,833  18,667  10,083  7,583 3,250 2,083 1,833 1,083 0,583 0,750 01.2012 0 33 19 10 8 7 0 1 1 0 1 02.2012 0 34 21 8 8 2 5 0 0 1 1 03.2012 0 35 20 7 9 3 3 1 1 0 1 04.2012 0 34 20 11 6 3 3 2 0 0 1 05.2012 0 33 23 7 7 5 3 1 0 0 1 06.2012 0 34 26 2 6 8 0 3 0 0 1 07.2012 0 33 22 7 8 5 1 3 0 0 1 08.2012 0 30 24 8 7 5 2 2 1 0 1 09.2012 0 31 27 4 10 2 3 1 1 0 1 10.2012 0 32 21 9 9 4 2 2 0 0 1 11.2012 0 34 21 7 9 4 1 3 0 0 1 12.2012 0 37 17 13 5 2 3 2 0 0 1 Rata-rata 2012 0 33,333  21,750  7,750 7,667 4,167 2,167 1,750 0,333 0,083 1,000 01.2013 0 37 18 10 7 2 3 2 0 0 1 02.2013 0 36 18 12 5 3 2 2 1 0 1 03.2013 0 36 18 9 7 5 2 0 1 1 1 04.2013 0 35 21 7 8 4 1 2 0 0 2 05.2013 0 33 22 7 7 7 0 1 1 0 2 06.2013 0 36 20 5 7 5 3 1 0 2 1 07.2013 0 35 20 9 4 4 4 2 1 0 1 08.2013 1 34 20 7 6 5 4 0 2 0 1 09.2013 0 34 21 9 6 4 3 1 1 1 0 10.2013 0 35 19 7 8 5 2 3 1 0 0 11.2013 0 35 20 4 10 4 2 4 1 0 0 12.2013 0 35 19 6 9 4 1 5 1 0 0 Rata-rata 2013 0,083 35,083  19,667  7,667 7,000 4,333 2,250 1,917 0,833 0,333 0,833 01.2014 0 39 14 8 7 4 1 6 0 1 0
PERIODE KELAS DISTRIBUSI 0,000 – 0,999 1,000 – 1,999 2,000 – 2,999 3,000 – 3,999 4,000 – 4,999 5,000 – 5,999 6,000 – 6,999 7,000 – 7,999 8,000 – 8,999 9,000 – 9,999 ≥ 10,000 02.2014 0 37 17 6 8 3 4 3 0 0 2 03.2014 0 34 20 5 8 4 4 4 0 1 0 04.2014 0 35 19 5 10 4 4 2 0 0 1 05.2014 0 35 17 6 7 6 4 3 0 1 1 06.2014 0 36 17 7 6 7 3 1 2 1 0 07.2014 0 34 17 6 6 7 5 2 1 0 2 08.2014 0 35 18 5 6
7 5 2 1 1 0 09.2014 0 35 16 7 7 8 5
2 0 0 0 10.2014 0 33 17 7 6
7 5 4 1 0 0 11.2014 0 35 16 6 7 8 1
4 3 0 0 12.2014 0 36 16 7 6
6 5 1 3 0 0 Rata-rata 2014 0 35,333 17 6,250 7,000 5,917 3,833 2,833 0,917 0,417 0,500 Rata-rata 2007- 2014 0,302 34,406  18,438  9,344 6,875 3,927 2,729 1,865 0,760 0,542 0,813

## Sumber: Hasil olah data
Hasil  distribusi  frekuensi relative  liquidity  surplus memperlihatkan  terjadinya pemusatan di kelas 1,000 – 1,999 dan 2,000 – 2,999. Jumlah bank yang memiliki indeks di kelas tersebut ditemukan paling banyak dibandingkan dengan kelas lain. Jumlah bank yang memiliki indeks  di  kelas  1,000 – 1,999  terlihat  lebih  banyak  dibandingkan  kelas  2,000 – 2,999,  dan berkisar antara 31 sampai 40 bank. Sedangkan, jumlah bank yang memiliki indeks di kelas 2,000 sampai dengan 2,999 berkisar antara 13 sampai 27 bank.
Jumlah bank yang berada di kelas 0,000 – 0,999 terbilang sedikit walaupun terlihat pada tahun  2010  jumlah  bank  di  kelas  tersebut  lebih  banyak  dibandingkan  pada  tahun  lainnya.  Di tahun 2007, terlihat ada dua bank pada bulan Januari yang terdapat di kelas tersebut dan satu bank pada bulan Desember. Di tahun 2008, ada masing-masing satu bank yang terdapat di kelas tersebut  pada  bulan  Januari,  November,  dan  Desember.  Di  tahun  2009,  mulai  bulan  Januari sampai dengan bulan April terdapat satu bank yang terdapat di kelas tersebut. Memasuki tahun 2010,  semakin  sering  terdapat  bank  di  kelas  tersebut.  Pada  bulan  Januari,  Februari,  Mei,  Juli, September,  November,  dan  Desember  terdapat  satu  bank  di  kelas  tersebut,  sedangkan  pada bulan  Maret,  April,  Juni,  dan  Agustus  terdapat  dua  bank  di  kelas  tersebut.  Setelah  memasuki tahun  2011,  frekuensi  bank  berada  di  kelas  tersebut  semakin  rendah,  terlihat  hanya  di  bulan Januari, Februari, dan September saja ada satu bank yang berada di kelas tersebut. Pada periode tahun 2012 sampai dengan 2014, hanya pada bulan Agustus 2013 saja terdapat satu bank yang berada di kelas tersebut. Selain periode itu, tidak ada bank yang terdistribusi di kelas tersebut.
Dibandingkan  dengan  kelas  0,000 – 0,999,  frekuensi  bank  terdapat  pada  kelas  di  atas 9,999  lebih  banyak.  Setiap  tahunnya,  terlihat  semakin  banyak  bank  yang  terdapat  di  kelas tersebut. Di tahun 2007, pada bulan Februari dan Desember terdapat satu bank yang termasuk di  kelas  tersebut.  Frekuensi  di  tahun  2008  semakin  meningkat,  terlihat  pada  bulan  Januari sampai  Agustus  terdapat  satu  bank  di  kelas  tersebut  dan  pada  bulan  September  sampai Desember terdapat dua bank di kelas tersebut. Pada tahun 2009, frekuensinya menjadi semakin sering.  Di  bulan  Januari,  Februari,  April,  Mei,  Juni,  dan  Agustus,  terdapat  satu  bank  di  kelas tersebut.  Di  bulan  Maret,  Juli,  September,  Oktober,  dan  Desember,  terdapat  dua  bank  di  kelas tersebut dan di bulan November terdapat empat bank. Di tahun 2010 terlihat hanya dari bulan Oktober  sampai  Desember  saja  terdapat  satu  bank  di  kelas  tersebut.  Frekuensi  tersebut
kemudian  meningkat  kembali  pada  tahun  2011,  di  mana  pada  bulan  Januari,  Juli,  Agustus, November, dan Desember ada satu bank di kelas tersebut serta di bulan Februari dan Oktober ada dua bank yang terdapat di kelas tersebut. Pada tahun 2012, setiap bulan ada satu bank yang tergolong dalam kelas tersebut. Pada tahun 2013, di bulan Januari, Februari, Maret, Juni, Juli, dan Agustus  terdapat  satu  bank  yang  termasuk  di  kelas  tersebut  sedangkan  pada  bulan  April  dan Mei terdapat dua bank. Di tahun 2014, frekuensinya terlihat berkurang, hanya pada bulan April dan Mei saja terdapat satu  bank di kelas tersebut dan pada bulan Februari serta Juli terdapat dua bank di kelas tersebut.
Jika  dilihat  berdasarkan  hasil  rata-rata  per  tahun  dan  rata-rata  seluruh  periode penelitian, dapat disimpulkan bahwa tahun 2007, 2008, 2010, 2013, dan 2014 memiliki jumlah bank yang berada di kelas 1,000 – 1,999 di atas rata-rata seluruh periode penelitian. Pada tahun 2007, 2008, 2011, 2012, 2013, dan 2014, jumlah bank yang berada di kelas 0,000 – 0,999 berada di  bawah  rata-rata  seluruh  periode  penelitian.  Sedangkan,  pada  tahun  2007,  2010,  2011,  dan 2014,  jumlah  bank  yang  berada  di  kelas  ≥10  berada  di  bawah  rata -rata  seluruh  periode penelitian. Dapat disimpulkan pula bahwa dilihat berdasarkan hasil rata-rata per tahun maupun rata-rata seluruh periode penelitian, jumlah bank yang berada di kelas 1,000 – 1,999 dan 2,000 –
2,999 merupakan jumlah terbanyak dibandingkan dengan jumlah bank di kelas lain.
Selain menggunakan relative liquidity surplus untuk mengukur funding liquidity risk bank individu,  variabel current  assets dan current  liabilities seluruh  bank  juga  diolah  untuk menghitung relative liquidity surplus level industri perbankan. Relative liquidity surplus industri perbankan  (S(t))  dihitung  menggunakan  persamaan  (2)  yang  tercantum  pada  bab  3.  Hasil perhitungan relative liquidity surplus industri perbankan menggambarkan kondisi likuiditas 80 bank umum konvensional Indonesia setiap bulan dari bulan Januari 2007 sampai dengan bulan Desember  2014.  Sama  seperti relative  liquidity  surplus bank  individu,  hasil  perhitungan  ini dibandingkan  dengan benchmark ,  yaitu  1.  Hasil  perhitungan relative  liquidity  surplus 80  bank umum konvensional Indonesia yang diperoleh disajikan dalam grafik 1 dan tabel di bawahnya.
Grafik  1  memperlihatkan  hasil  perhitungan relative  liquidity  surplus 80  bank  umum konvensional Indonesia pada periode 2007 sampai dengan 2014 di mana terlihat bahwa indeks yang diperoleh berada pada kisaran 1,000 sampai dengan 1,999. Nilai terendah yang diperoleh sistem perbankan Indonesia pada periode ini terlihat pada bulan Agustus 2008,  yaitu  sebesar 1,450. Sedangkan,  nilai  tertinggi  yang  diperoleh  sistem  perbankan  Indonesia  pada  periode  ini terlihat pada bulan Agustus 2014, yaitu sebesar 1,830. Berdasarkan grafik 1, terlihat bahwa tren relative  liquidity  surplus 80  bank  umum  konvensional  Indonesia  mengalami  peningkatan.  Jika dilihat  lebih  detail,  pada  periode  tahun  2007  sampai  2008  indeks  yang  dihasilkan  terlihat mengalami  penurunan.  Peningkatan  indeks  terlihat  terjadi  dari  tahun  2008  ke  tahun  2009 kemudian terjadi penurunan yang cukup drastis. Kenaikan selanjutnya terlihat perlahan mulai tahun 2010 sampai tahun 2014.

## 124 | Bina Ekonomi
Grafik 1. Relative Liquidity Surplus Sistem Perbankan Tahun 2007 – 2014
Sumber: Hasil pengolahan Eviews
Mean Maximum Minimum Standard deviation 1,665 1,839 1,450 0,091
SIBs  diidentifikasi  menggunakan  variabel current  assets dan current  liabilities yang diolah  menjadi absolute  liquidity  surplus ,  di  mana absolute  liquidity  surplus tersebut  diolah kembali untuk mendapatkan nilai risk contribution . Absolute liquidity surplus sistem perbankan (AS(t))  dihitung  menggunakan  persamaan  (3)  yang  tercantum  pada  bab  3.  Sedangkan  untuk menghitung absolute liquidity surplus bank individual (as i (t)), digunakan persamaan (4). Setelah memperoleh nilai kedua absolute liquidity surplus setiap bulan dari tahun 2007 sampai dengan tahun  2014,  nilai risk  contribution (rc i )  setiap  bank  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persamaan  (6)  pada  bab  3.  Nilai risk  contribution yang  dimiliki  setiap  bank  menggambarkan kontribusi  yang  diberikan  oleh  setiap  bank  terhadap  risiko  yang  dihadapi  sistem  perbankan. Secara  teknis,  nilai risk  contribution digambarkan  oleh  kontribusi absolute  liquidity  surplus setiap  bank  terhadap absolute  liquidity  surplus sistem  perbankan.  Berikut  adalah  hasil perhitungan risk contribution menggunakan absolute liquidity surplus yang telah diperoleh:
Maximum: 1,839
Mean: 1,665
Minimum: 1,450
Tabel 6. Peringkat Bank yang Berpotensi sebagai SIBs Berdasarkan Risk Contribution NO NAMA BANK RC NO NAMA BANK RC 1. BRI 16,662% 41.  Bank Index Selindo 0,295% 2. Bank Mandiri 12,192% 42.  Bank Capital Indonesia 0,289% 3. BCA 8,055% 43.  BPD Papua 0,279% 4. Bank Permata 6,339% 44.  Bank Resona Perdania 0,244% 5. Bank CIMB Niaga 5,200% 45.  BPD Sulawesi Selatan & Barat 0,211% 6. Bank Maybank Indonesia 4,421% 46.  Bank CTBC Indonesia 0,211% 7. BNI 4,404% 47. Bank Mizuho 0,203% 8. Bank UOB Indonesia 4,247% 48.  BPD Jambi 0,200% 9. Bank Tabungan Pensiunan Nasional 3,767% 49.  Bank Aceh 0,199% 10. Bank Tabungan Negara 3,705% 50.  BPD NTT 0,196% 11. Bank Danamon 3,161% 51.  Bank Bumi Arta 0,186% 12. Bank OCBC NISP 2,690% 52.  BPD Kalimantan Barat 0,175% 13. Bank Panin 2,530% 53.  BPD NTB 0,167% 14. Bank Bukopin 1,805% 54.  Bank Sahabat Sampoerna 0,146% 15. BPD Jawa Barat dan Banten 1,566% 55.  Bank Of India Indonesia 0,145% 16.  Bank Mayapada 1,404% 56.  BRI Agroniaga 0,142% 17. Bank DBS 1,334% 57.  BPD Maluku 0,141% 18.  Bank ANZ Indonesia 1,020% 58.  Bank National Nobu 0,138% 19. Bank Mega 0,971% 59.  Bank Maspion 0,132% 20.  Bank DKI 0,778% 60.  Bank Jasa Jakarta 0,121% 21.  BPD Jawa Tengah 0,726% 61.  Bank SBI Indonesia 0,117% 22.  BPD Jawa Timur 0,700% 62.  BPD Kalimantan Selatan 0,115% 23.  Bank Victoria International 0,699% 63.  BPD Yogyakarta 0,110% 24. Bank Sumitomo Mitsui 0,687% 64.  BNP Paribas Indonesia 0,099% 25.  Bank Artha Graha 0,671% 65.  Bank Mestika Dharma 0,088% 26.  Bank QNB Kesawan 0,671% 66.  BPD Kalimantan Tengah 0,085% 27.  BPD Jawa Timur 0,620% 67.  Bank Ina Perdana 0,072% 28.  Bank Pundi 0,599% 68.  Bank Yudha Bhakti 0,070% 29.  Bank Ekonomi Rahardja 0,493% 69.  Bank Harda Internasional 0,059% 30.  Bank Commonwealth 0,493% 70.  Bank Dinar 0,058% 31.  BPD Sumatera Utara 0,484% 71.  BPD Sulawesi Tenggara 0,057% 32.  Bank Windu Kentjana International 0,470% 72.  Bank Antar Daerah 0,049% 33.  Rabobank International 0,417% 73.  Bank Fama Internasional 0,035% 34.  Bank KEB Hana Indonesia 0,416% 74.  BPD Sulawesi Tengah 0,029% 35.  Bank Nusantara Parahyangan 0,379% 75.  Centratama National Bank 0,028% 36.  BPD Riau Kepri 0,356% 76.  Bank Andara 0,025% 37.  BPD Sulawesi Utara 0,341% 77.  Bank Metro Express 0,024% 38.  BPD Bali 0,338% 78.  Bank Artos Indonesia 0,020% 39.  Bank Sinarmas 0,335% 79.  Bank Ganesha 0,010% 40.  BPD Sumatera Selatan & Bangka Belitung 0,299% 80.  Bank Amar Indonesia -0,005% Keterangan: BANK BUKU 1 BANK BUKU 3 BANK BUKU 2 BANK BUKU 4 Sumber: Hasil olah data
Perhitungan risk contribution yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan rumus covariance yang  menggambarkan  pergerakan  antara  dua  kelompok  data,  di  mana  dalam penelitian  ini  kelompok  data  tersebut  adalah absolute  liquidity  surplus per  bank  (as i )  dan absolute liquidity surplus industri perbankan (AS) . Bila hasil covariance positif, artinya data AS dan  as i memiliki  pergerakan  yang  sama.  Ketika  as i meningkat,  AS  juga  meningkat.  Sebaliknya, ketika hasil covariance negatif,  artinya data AS dan as i memiliki  pergerakan yang berlawanan.

## 126 | Bina Ekonomi
Ketika as i meningkat, AS justru menurun. Dalam perhitungan risk contribution , nilai covariance dibagi dengan variance dari AS. Karena variance tidak mungkin bernilai negatif, artinya positif atau negatifnya risk contribution ditentukan oleh nilai covariance .
Tabel 6 memberikan informasi mengenai peringkat potensi bank yang tergolong menjadi SIBs  berdasarkan  nilai risk  contribution yang  dimiliki  oleh  setiap  bank.  Bank  yang  menempati nomor urut 1 sampai dengan 10 seluruhnya berasal dari bank BUKU 3 dan BUKU 4. Walaupun begitu,  terlihat  bahwa  bank  nomor  urut  16  merupakan  kelompok  bank  BUKU  2,  padahal  di nomor  urut  17  kembali  ditempati  oleh  bank  BUKU  3.  Hal  tersebut  juga  terulang  dengan kelompok BUKU yang berbeda, contohnya di nomor 47 di mana setelah nomor-nomor di atasnya terisi oleh bank BUKU 1 dan BUKU 2, nomor 47 tersebut terisi oleh bank BUKU 3 kembali. Selain itu, terlihat bahwa terjadi penyebaran yang lebih acak antara bank BUKU 1 dan BUKU 2. Nomor urut  1  ditempati  oleh  Bank  Rakyat  Indonesia  dengan  nilai risk  contribution sebesar  16,662% sedangkan  nomor  urut  80  sebagai  peringkat  terendah  ditempati  oleh  Bank  Amar  Indonesia dengan nilai risk contribution sebesar negatif 0,005%.

## 6. PEMBAHASAN
Hasil  perhitungan relative  liquidity  surplus dari  tahun  2007  sampai  2014  memberikan hasil bahwa di Indonesia, hanya sekitar 40% bank yang mengalami kondisi likuiditas mendekati ideal, sedangkan 60% bank lain mengalami kondisi likuiditas yang belum dapat dikatakan ideal, beberapa  bank  mengalami liquidity  deficit yang  tidak  parah,  dan  banyak  bank  yang  justru mengalami liquidity surplus yang berlebihan. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa dari tahun 2007  sampai  dengan  tahun  2014,  bank  BUKU  4  memiliki  indeks  yang  relatif  stabil  di  antara 1,000 sampai dengan 1,999. Selain itu, bank yang memiliki indeks di kelas 1,000 sampai dengan 1,999 adalah bank pembangunan daerah yang rata-rata tergolong dalam kategori BUKU 1 dan BUKU 2. Berdasarkan hal yang terjadi tersebut, terlihat bahwa tidak berarti bank yang memiliki modal  lebih  tinggi  mengalami  kondisi  likuiditas  lebih  baik.  Walaupun  bank  BUKU  4  memiliki indeks yang stabil di antara 1,000 sampai dengan 1,999, tetapi bank BUKU 1 dan BUKU 2 juga memiliki indeks yang stabil di antara 1,000 sampai dengan 1,999.
Berdasarkan hasil perhitungan relative liquidity surplus , terlihat bahwa sebenarnya lebih dari  90%  bank  yang  diteliti  tidak  mengalami liquidity  deficit dalam  jangka  pendek.  Hal  ini terlihat dari jumlah bank yang memiliki indeks di bawah 1 setiap bulannya tidak pernah lebih dari  dua  bank.  Berdasarkan  hal  tersebut,  dapat  dikatakan  bahwa  jika  dilihat  dari sisi liquidity deficit- nya saja, perbankan di Indonesia masih dikategorikan perbankan yang dapat mengatasi permasalahan  likuiditas  jangka  pendek.  Standar  yang  ditetapkan  oleh  BCBS  dalam  penetapan Basel III terlihat sudah terpenuhi oleh hampir seluruh bank yang diteliti dalam studi ini. Temuan ini  sejalan  dengan  penelitian  Wuryandani, et  al. (2014)  yang  mengatakan  bahwa  perilaku pengelolaan  aset  dan  kewajiban  perbankan  di  Indonesia  saat  ini  memang  mengindikasikan adanya likuiditas yang cukup banyak.
Perlu  diperhatikan  bahwa  walaupun  tidak  mengalami liquidity  deficit ,  tetapi  terlihat bahwa kecenderungan bank di Indonesia adalah memiliki current assets yang jauh lebih besar perbandingannya  dibandingkan  dengan current  liabilities yang  harus  diselesaikan.  Hal  ini mengindikasikan  terjadinya  ketidakmampuan  bank  dalam  mengelola  aset  dan  kewajibannya dengan  benar.  Keadaan  ini  diperlihatkan  melalui  tingginya relative  liquidity  surplus yang dihasilkan.  Andrievskaya  (2012)  dalam  penelitiannya  juga  menemukan  hal  menarik  serupa  di mana  ditemukan  beberapa  bank  yang  memiliki  nilai relative  liquidity  surplus di  atas  1  secara
konsisten, bahkan mencapai kisaran 5 – 10. Bank-bank dengan relative liquidity surplus tersebut umumnya  bank  berukuran  kecil  dan  bukan  bank  asing.  Bank-bank  tersebut  tidak  memiliki perusahaan  induk  ( parent  company ) sebagai  tempat  bergantung  dan  kurang  didukung  oleh pemerintah.  Pada  akhirnya,  mereka  mencadangkan  likuiditasnya  untuk  berjaga-jaga  apabila terjadi masalah likuiditas dalam sistem perbankan.
Beberapa bank seperti Bank Tabungan Pensiunan Nasional yang tergolong dalam BUKU 3, Bank KEB Hana Indonesia dan Bank National Nobu yang tergolong dalam BUKU 2, serta Bank Yudha  Bhakti  dan  Bank  Fama  International  yang  tergolong  dalam  BUKU  1  memiliki  indeks  di atas 5, bahkan beberapa di antaranya mencapai angka di atas 10 dan ada juga yang lebih besar lagi. Frekuensi bank BUKU 1 dan BUKU 2 yang memiliki indeks yang besar memang lebih banyak dibandingkan  frekuensi  bank  BUKU  3  dan  BUKU  4,  sehingga  terlihat  dari  ukurannya  bahwa cenderung bank-bank Indonesia yang memiliki relative liquidity surplus besar merupakan bank berukuran kecil.
Perilaku merger dan  akuisisi,  perubahan  nama,  atau  perubahan  jenis  aktivitas  yang dilakukan oleh beberapa bank yang diteliti terlihat mempengaruhi nilai indeks yang dihasilkan. Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  terdapat  beberapa  bank  dengan  indeks  yang  tiba-tiba berubah  drastis  pada  periode  tertentu,  contohnya  Bank  KEB  Hana  Indonesia  dan  Bank  SBI Indonesia.  Bank KEB Hana Indonesia dahulu  bernama Bank Bintang Manunggal  sampai Maret 2008.  Oleh  karena  itu,  terlihat  ada  perubahan  yang  kentara  antara  indeks  Bank  KEB  Hana Indonesia  dari  Januari  2007  sampai  Maret  2008  dan  setelah  bulan  Maret  2008.  Begitu  juga dengan  Bank  SBI  Indonesia  yang  dahulu  bernama  Bank  Indo  Monex  sampai  April  2009  dan kemudian beralih menjadi bank devisa pada Juni 2009. Perubahan yang dialami oleh Bank SBI Indonesia juga terlihat pada perubahan drastis yang terjadi pada indeks yang dihasilkan. Dengan kata lain, hal ini membuktikan bahwa perilaku penggantian kepemilikan atau mengganti nama, merger,  dan  mengubah  jenis  bank  juga  mempengaruhi  kondisi  likuiditas  yang  dialami  oleh setiap bank.
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  hal  menarik  lain  adalah  meningkatnya  frekuensi  bank yang  berada  pada  kelas  0,000 – 0,999  di  tahun  2010.  Meskipun  begitu,  hasil  perhitungan menunjukkan bahwa bank yang berada di kelas tersebut pada tahun 2010 tidak beragam, yaitu BPD  Papua  dan  Bank  Central  Asia.  Bank  lain  terlihat  tidak  mengalami liquidity  deficit seperti kedua bank tersebut. Artinya, keadaan di tahun 2010 ini berkaitan dengan masalah pengelolaan dana  dari  internal  bank  saja,  bukan  merupakan  kejadian  yang  dapat  digolongkan  menjadi kejadian sistemik. Liquidity deficit yang dialami oleh Bank Central Asia dan BPD Papua sendiri terlihat tidak terlalu jauh dari kondisi ideal.
Dengan melihat hasil perhitungan rata-rata pada tabel  5,  dapat dikatakan bahwa pada tahun  2007,  2008,  2010,  2013,  dan  2014,  bank  memiliki  kondisi  likuiditas  yang  lebih  baik dibandingkan rata-rata keseluruhan (2007 – 2014) yang diperoleh. Kondisi likuiditas di tahun tersebut  lebih  baik  dibandingkan  dengan  tahun-tahun  lain  pada  periode  penelitian.  Terutama pada  tahun  2007,  2008,  2013,  dan  2014,  kondisi  likuiditas  dapat  dikatakan  lebih  baik dibandingkan dengan tahun lain dalam periode penelitian karena selain memiliki jumlah bank yang berada di kelas 1,000 – 1,999 di atas rata-rata, jumlah bank yang mengalami liquidity deficit juga  di  bawah  rata-rata.  Dapat  disimpulkan  bahwa  kondisi  likuiditas  80  bank  umum konvensional  Indonesia  mengalami  kecenderungan  memburuk  di  tengah-tengah  periode penelitian, yaitu dari tahun 2009 sampai sekitar tahun 2011.

## 128 | Bina Ekonomi
Hasil relative liquidity surplus level sistem perbankan menggambarkan jika dilihat secara agregat,  sistem  perbankan  Indonesia  mengalami  kondisi  likuiditas  jangka  pendek  yang mendekati kondisi ideal. Selama periode pengamatan, nilai relative liquidity surplus agregat yang dihasilkan  tidak  pernah  mencapai  angka  2  atau  lebih  dari  2,  juga  tidak  pernah  mendapatkan angka  di  bawah  1.  Artinya,  selama  periode  pengamatan, current  assets sistem  perbankan Indonesia  tidak  pernah  kurang  dari current  liabilities yang  harus  diselesaikan  dalam  jangka pendek.  Selain  itu,  walaupun  tidak  sebanding,  tetapi  jumlah current  assets sistem  perbankan Indonesia  tidak  pernah  terlalu  banyak  dibandingkan  dengan current  liabilities yang  harus dibayar.
Hasil  perhitungan risk  contribution menggunakan absolute  liquidity  surplus memperlihatkan  bahwa bank  yang  menempati  peringkat  sepuluh  besar  berdasarkan  nilai risk contribution yang  diperoleh  berurutan  dari  peringkat  pertama  adalah  Bank  Rakyat  Indonesia, Bank  Mandiri,  Bank  Central  Asia,  Bank  Permata,  Bank  CIMB  Niaga,  Bank  Maybank  Indonesia, Bank  Negara  Indonesia,  Bank  UOB  Indonesia,  Bank  Tabungan  Pensiunan  Nasional,  dan  Bank Tabungan  Negara.  Kesepuluh  bank  ini  merupakan  kontributor  terbesar  terhadap  pergerakan absolute liquidity surplus sistem perbankan. Dapat dikatakan juga bahwa ukuran kesepuluh bank ini merupakan ukuran yang paling mempengaruhi keseluruhan sistem perbankan dibandingkan bank  lainnya.  Terlihat  bahwa  kesepuluh  bank  ini  merupakan  bank  yang  tergolong  ke  dalam BUKU 3 dan BUKU 4.
Tabel 7. Distribusi Risk Contribution 80 Bank Umum Konvensional
KELAS FREKUENSI ≤0,000% 1 0,000% - 0,999% 61 1,000% - 1,999% 5 2,000% - 2,999% 2 3,000% - 3,999% 3 4,000% - 4,999% 3 5,000% - 5,999% 1 6,000% - 6,999% 1 7,000% - 7,999% 0 8,000% - 8,999% 1 9,000% - 9,999% 0 10,000% - 10,999% 0 11,000% - 11,999% 0 12,000% - 12,999% 1 13,000% - 13,999% 0 14,000% - 14,999% 0 15,000% - 15,999% 0 16,000% - 16,999% 1

## Sumber: Hasil olah data
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  hampir  seluruh  bank  yang  diteliti  menghasilkan risk contribution yang  positif,  kecuali  satu  bank  yaitu  Bank  Amar  Indonesia  yang  memiliki risk contribution sebesar negatif 0,005%. Berdasarkan hal tersebut dapat dikatakan bahwa kecuali
Bank Amar Indonesia, seluruh bank yang diteliti memiliki pergerakan yang sama dengan sistem perbankan,  walaupun  kontribusinya  terhadap  sistem  perbankan  berbeda-beda.  Bank  Amar Indonesia  memiliki  pergerakan  yang  berlawanan  dengan  sistem  perbankan,  di  mana  ketika absolute  liquidity  surplus Bank  Amar  Indonesia  mengalami  peningkatan, absolute  liquidity surplus mengalami  penurunan.  Walaupun  begitu,  Bank  Amar  Indonesia  hanya  berkontribusi sebesar 0,005% terhadap sistem perbankan Indonesia secara keseluruhan. Berdasarkan tabel 6, terlihat  bahwa  nilai risk  contribution yang  diperoleh  dari  setiap  bank  memiliki  sebaran  yang sangat besar. Tabel 7 memperjelas sebaran yang dihasilkan.
Berdasarkan tabel 7, dapat disimpulkan bahwa sebaran yang terjadi mulai dari di bawah 0,000%  sampai  dengan  16,999%  dengan  sebaran  yang  tidak  rata.  Hanya  ada  1  bank  yang terdapat  di  kelas  tertinggi,  yaitu  Bank  Rakyat  Indonesia  yang  menempati  peringkat  tertinggi. Sedangkan  di  kelas  0,000%  -  0,999%,  terdapat  62  bank.  Artinya,  sebanyak  77,5%  bank  yang diteliti  memiliki risk  contribution yang  sangat  kecil,  yaitu  kurang  dari  1%.  Hal  ini mengindikasikan  terjadinya  penguasaan  sistem  oleh  beberapa  bank  saja,  dengan  kontribusi yang diberikan terlalu besar dibandingkan dengan mayoritas bank yang ada.
Daftar  peringkat  yang  tertera  dalam  tabel  6  memperlihatkan  sebaran  bank  kelompok BUKU  1  sampai  dengan  BUKU  4  yang  tidak  rata.  Hal  ini  mengindikasikan  kurang  eratnya korelasi  antara  modal  yang  dimiliki  bank  dengan  potensi  SIBs  yang  diukur  menggunakan absolute  liquidity  surplus .  Hal  ini  dapat  disebabkan  karena  adanya  kemungkinan  daftar  bank yang termasuk ke dalam BUKU 1 – BUKU 4 berubah selama periode penelitian. Dalam penelitian ini, pengelompokan bank ke BUKU 1 – BUKU 4 adalah pengelompokan per 30 September 2015, sedangkan  untuk  daftar  pengelompokan  sebelum  tanggal  tersebut  (dari  tahun  2007  sampai dengan tahun 2014) tidak tersedia.
Dilihat  berdasarkan  peringkat  SIBs,  masing-masing  bank  dalam  urutan  peringkat tersebut  memiliki  indeks relative  liquidity  surplus yang  beragam.  Bank  yang  termasuk  dalam peringkat  sepuluh  besar  memiliki  indeks  dengan  kisaran  1,000  sampai  dengan  2,999,  tetapi Bank Tabungan Pensiunan Nasional memiliki indeks  dengan kisaran yang lebih besar yaitu  di atas 5,000. Bank-bank lain yang memiliki peringkat di bawah sepuluh juga memiliki indeks yang beragam.  Dengan  kata  lain,  hasil  perhitungan relative  liquidity  surplus tidak  dapat  digunakan untuk menjadi ciri-ciri bank yang berpotensi menjadi SIB.
Dilihat  menggunakan  pendekatan too-big-to-fail ,  paling  tidak  sepuluh  bank  yang menempati peringkat teratas dari hasil perhitungan risk contribution di atas perlu diperhatikan dan dilindungi lebih ketat oleh pemerintah. TBTF menurut Labonte (2013) adalah situasi ketika suatu perusahaan – dalam hal ini bank – yang kegagalannya dapat menyebabkan gangguan yang menyebar kepada pasar keuangan yang tidak dapat ditangani dengan mudah. Oleh karena itu, pemerintah  Indonesia  terutama  OJK  sebagai  pemegang  otoritas  sebagai  pengawas  perbankan perlu  mempertimbangkan  bagaimana  bank-bank  yang  tergolong  sebagai  SIBs  tersebut mendapat perhatian lebih.

## 7. PENUTUP
Bank  menghadapi  masalah  likuiditas  yang  tinggi  apabila  bank  tersebut  kesulitan menyediakan  dana  ( funding )  kepada  pihak  yang  memerlukan  saat  itu  juga.  Permasalahan funding liquidity tersebut menjadi salah satu penyebab utama terjadinya krisis keuangan global tahun  2007 – 2009  (Drehmann  dan  Nikolaou,  2010;  Lopez-Espinosa, et  al., 2012  dalam

## 130 | Bina Ekonomi
Andrievskaya,  2012).  Kegagalan  pendanaan  tersebut  dapat menjadi  peristiwa  sistemik  karena adanya keterkaitan antarbank, terutama apabila bank tersebut tergolong ke dalam SIBs.
Penelitian ini memiliki dua tujuan, yaitu pertama mengukur funding liquidity risk yang dihadapi  oleh  bank  umum  di  Indonesia  dan  kedua  mengidentifikasi  bank-bank  umum  yang tergolong  ke  dalam  SIBs.  Untuk  dapat  mengukur funding  liquidity  risk ,  penelitian  ini  mencari kondisi  likuiditas  setiap  bank  menggunakan  indeks relative  liquidity  surplus kemudian membandingkan kondisi likuiditas setiap bank dengan kondisi likuiditas yang ideal, yaitu satu. Sedangkan,  identifikasi  SIBs  didasarkan  pada  ukuran  dan  kesalingterkaitan  setiap  bank terutama dengan sistem likuiditas perbankan Indonesia secara keseluruhan.
Studi  ini  menerapkan  LMI  yang  digunakan  dalam  penelitian  Andrievskaya  (2012) terhadap  data current  assets dan current  liabilities 80  bank  umum  yang  terdaftar  di  OJK  pada tahun  2007  sampai  dengan  tahun  2014.  Terkait  pengukuran funding  liquidity  risk ,  hasil  yang ditemukan adalah 80 bank umum konvensional Indonesia secara agregat berada pada kondisi likuiditas yang mendekati benchmark , dengan indeks selalu konsisten berada pada kisaran 1,000 sampai  dengan  1,999.  Secara  agregat,  sistem  perbankan  Indonesia  pada  periode  2007 sampai dengan tahun 2014 tidak pernah mengalami liquidity deficit jangka pendek. Sedangkan, apabila dilihat  dari  sisi  bank  individu,  hasil  perhitungan relative  liquidity  surplus mengindikasikan bahwa  hanya  sekitar  40%  bank  di  Indonesia  yang  mengalami  kondisi  likuiditas  mendekati benchmark . Kondisi yang dialami oleh masing-masing bank di Indonesia bukan berupa liquidity deficit , tetapi berupa liquidity surplus yang berlebihan.
Ada  beberapa  hal  yang  mempengaruhi  terjadinya liquidity  surplus yang  berlebihan. Mayoritas  bank  yang  mengalami relative  liquidity  surplus besar  adalah  bank  yang  termasuk dalam BUKU 1 dan BUKU 2, sehingga dapat dikatakan bahwa bank berukuran kecil cenderung memiliki relative  liquidity  surplus yang  besar.  Bank-bank  kecil  cenderung  mengalami liquidity surplus yang  berlebihan  karena  menurut  Andrievskaya  (2012)  bank-bank  tersebut  tidak memiliki  perusahaan  induk  untuk  digantungkan  sehingga  mereka  perlu  mencadangkan likuiditasnya  untuk  berjaga-jaga  apabila  terjadi  masalah  likuiditas  dalam  sistem  perbankan. Selain  itu,  perilaku  bank  seperti  keputusan merger,  penggantian  nama  dan  kepemilikan, serta perubahan jenis bank (contoh: dari BUSN non devisa menjadi BUSN devisa) juga mempengaruhi perubahan relative liquidity surplus . Hal ini terlihat dari adanya perubahan drastis nilai relative liquidity surplus beberapa bank yang melakukan salah satu atau dua hal di atas di tengah-tengah periode penelitian, sehingga indeks juga mengalami perubahan.
Standar  baru  Basel  III  bertujuan  untuk  meningkatkan  ketahanan  perbankan  terhadap risiko  likuiditas  jangka  pendek  dengan  memastikan  bahwa  bank  memiliki  sumber  likuiditas yang memadai untuk menghadapi permasalahan likuiditas dalam jangka waktu satu bulan. Hasil penelitian  ini  menemukan  bahwa  hampir  seluruh  bank  umum  konvensional  dalam  sampel penelitian telah memenuhi standar tersebut, dilihat dari kondisi likuiditas perbankan Indonesia yang sebagian besar tidak berada di bawah benchmark . Kebijakan lain perlu diterapkan untuk mengawasi  kondisi  likuiditas  agar  tidak  mengalami liquidity  surplus yang  berlebihan.  Bank sentral dapat menyerap kelebihan likuiditas ini melalui kebijakan moneter kontraktif.
Implikasi  untuk  penelitian  selanjutnya  yang  masih  perlu  dilakukan  adalah  mencari apakah  likuiditas  mempunyai  hubungan  dengan  profitabilitas  maupun  efisiensi  perbankan, terutama di Indonesia. Hubungan ini penting diteliti agar penerapan kebijakan terkait likuiditas tidak  semata-mata  untuk  mengatur  likuiditas  saja,  tetapi  juga  memperbaiki  efisiensi  dan meningkatkan profitabilitas perbankan Indonesia.
Terkait  identifikasi  SIBs,  hasil  yang  ditemukan  adalah,  berdasarkan  perhitungan risk contribution diperoleh peringkat bank dari yang paling berpotensi menjadi SIB sampai dengan yang paling tidak berpotensi menjadi SIB. Bank-bank yang menempati peringkat sepuluh besar berdasarkan  perhitungan risk  contribution dari  peringkat  pertama  adalah  Bank  Rakyat Indonesia,  Bank  Mandiri,  Bank  Central  Asia,  Bank  Permata,  Bank  CIMB  Niaga,  Bank  Maybank Indonesia,  Bank  Negara  Indonesia,  Bank  UOB  Indonesia,  Bank  Tabungan  Pensiunan  Nasional, dan Bank Tabungan Negara. Hasil perhitungan risk contribution memperlihatkan bahwa hampir semua  bank  yang  diteliti  menghasilkan risk  contribution yang  positif,  kecuali  Bank  Amar Indonesia yang memiliki risk contribution sebesar negatif 0,01%. Artinya, Bank Amar Indonesia memiliki  pergerakan absolute  liquidity  surplus yang  berlawanan  dengan absolute  liquidity surplus sistem  perbankan,  tetapi  kontribusinya  terhadap  sistem  perbankan  hanya  sebesar 0,005%.
Penggunaan LMI untuk menghitung risk contribution menghasilkan peringkat bank yang berpotensi  menjadi  SIBs,  namun  tidak  berarti  metode  ini  menjadi  metode  yang  paling  tepat dalam  mengidentifikasi  SIBs.  Penggunaan  LMI  ini  hanya  memperhitungkan  ukuran  dan keterkaitan  bank,  sedangkan  masih  ada  indikator  lain  untuk  mengukur  potensi  bank  menjadi SIBs. Selain itu, hasil perhitungan relative liquidity surplus juga tidak dapat  digunakan sebagai ciri-ciri  bank  yang  berpotensi  menjadi  SIB.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  tidak  membatasi penggunaan indeks LMI sebagai satu-satunya cara untuk mengidentifikasi SIBs. Untuk penelitian selanjutnya, identifikasi SIBs dapat dilakukan dengan mencari metode yang memperhitungkan seluruh  indikator  SIBs  dan  mencoba  mengklasifikasikan  bank  dengan  cara  lain,  misalnya berdasarkan peringkat asetnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Aikman,  D.,  Alessandri,  P.,  Eklund,  B.,  Gai,  P.,  Kapadia,  S.,  Martin,  E.,  .  .  .  Willison,  M.  (2009). Funding liquidity risk in a quantitative model of systemic stability. Working Paper Bank of England No. 372 .
Andrievskaya,  I.  (2012).  Measuring  systemic  funding  liquidity  risk  in  the  Russian  banking system. BOFIT Discussion Papers, 12 .
Ayomi, S., & Hermanto, B. (2013). Mengukur risiko sistemik dan keterkaitan finansial perbankan di Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, 16 (2), 103-124.
Bai,  J.,  Krishnamurthy,  A.,  &  Weymuller,  C.-H.  (2015).  Measuring  liquidity  mismatch  in  the banking sector. NBER Macroeconomics Annual, 30 .
Basel Committee on Banking Supervision (BCBS). (2012). A framework for dealing with domestic systemically important banks. Basel: Bank for International Settlements.
Basel Committee on Banking Supervision. (2008). Principles for sound liquidity risk management and supervision. Basel: Bank for International Settlement.
Basel  Committee  on  Banking  Supervision.  (2010). Basel  III:  A  global  regulatory  framework  for more resilient banks and banking systems. Basel: Bank for International Settlements.
Berger,  A.  N.,  &  Bouwman,  C.  H.  (2009).  Bank  liquidity  creation. Review  of  Financial  Studies, 22 (9), 3779-3837.

## 132 | Bina Ekonomi
Blancher,  N.,  Mitra,  S.,  Morsy,  H.,  Otani,  A.,  Severo,  T.,  &  Valderrama,  L.  (2013).  Systemic  risk monitoring ("SysMo") toolkit - a user guide. IMF Working Paper, 13 (168).
Brunnermeier, M. K., Gorton, G., & Krishnamurthy, A. (2012). Liquidity mismatch measurement. NBER Macroeconomics Annual, 27 .
Diamond, D. W., & Dybvig, P. H. (1983). Bank runs, deposit insurance, and liquidity. The Journal of Political Economy, 91 (3), 401-419.
Drehmann,  M.,  & Nikolaou,  K.  (2010).  Funding  liquidity  risk:  definition  and  measurement. BIS Working Papers, 316 .
European  Systemic  Risk  Board.  (2014). The  ESRB  handbook  on  operationalising  macro- prudential policy in the banking sector. European Systemic Risk Board.
Farag,  M.,  Harland,  D.,  &  Nixon,  D.  (2014).  Bank  capital  and  liquidity.  In  A.  Bohn,  &  M. Elkenbracht-Huizing, The Handbook of ALM in Banking: Interest Rates, Liquidity, and the Balance Sheet (pp. 25-58). London: Incisive Media Investments Ltd.
Freedman, C., & Goodlet, C. (2007). Financial stability: what it is and why it matters. C.D. Howe Institute Commentary, 256 , 1-23.
Gunadi,  I.,  Harun,  C.  A.,  Rachmanira,  S.,  &  Chawwa,  T.  (2015).  Identifikasi  transmisi  risiko sistemik dalam sistem keuangan Indonesia. Kajian Stabilitas Keuangan Bank  Indonesia, 24 , 157-168.
International Monetary Fund (IMF). (2011). Durable financial stability: getting there from here.
Washington, DC: International Monetary Fund.
Labonte, M. (2013). Systemically important or "too big to fail" financial institutions. Journal of Current Issues in Finance, Business and Economics, 6 (1), 39-96.
Lastra,  R.  M.  (2011).  Systemic  risk,  SIFIs,  and  financial  stability. Capital  Markets  Law  Journal, 6 (2), 197-213.
Lehar, A. (2005). Measuring systemic risk: a risk management approach. Journal of Banking and Finance, 29 (10), 2577-2603.
Lim,  C.,  Columba,  F.,  Costa,  A.,  Kongsamut,  P.,  Otani,  A.,  Saiyid,  M.,  .  .  .  Wu,  X.  (2011). Macroprudential policy: what instruments and how to use them? IMF Working Paper No. 11/238 .
Nikolaou, K. (2009). Liquidity (risk) concepts - definitions and interactions. ECB Working Paper, 1008 .
Surjaningsih, N., Yumanita, D., & Deriantino, E. (2014). Early warning indicator risiko likuiditas perbankan. Working Paper BI, 1 .
Wuryandani, G., Ginting, R., Iskandar, D., & Sitompul, Z. (2014). Pengelolaan dana dan likuiditas bank. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, 16 (3), 247-275.