## Ekonomis: Journal of Economics and Business, 4(1), Maret 2020: 183-191
Publisher by Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Batanghari Jambi
Address: Jl. Slamet Ryadi, Broni-Jambi Kodepos: 36122
Website: http://ekonomis.unbari.ac.id, email: ekonomis.unbari@gmail.com ISSN 2597-8829 (Online), DOI 10.33087/ekonomis.v4i1.85
Pengukuran Risiko Sistemik di Negara-negara Berkembang ASIA-7
Harun Arasyid 1 , Rinda Siaga P 2*
1,2 Universitas Islam 45 Jl Cut Meutia No.83 Bekasi, Jawa Barat *correspondence email: rindasiaga@ymail.com
Abstract. The research  on systemic  risk is important  to  carry out  in  view of the alleged repetition of the eight-year crisis cycle affecting  the  market.  The  data  of  average  stock  returns  calculation  in  almost  all  sample  countries  was  negative  in  2011  and repeated again  in  2019  that  the average banking  stock returns in  Malaysia, Thailand, the Philippines, Pakistan, and Sri  Lanka showed a negative value. Even since 2018, the Philippines, Pakistan and Sri Lanka have consistently been shown to  experience negative  average  returns.  Systemic  risk  measurement  is  done  by  two  methods,  namely  ΔCoVaR  and  MES.  Furthermore,  this research is very supportive and has been in line with the research roadmap of Islamic University 45 which states that in 2018- 2026 the academic research is more focused on the application of regional technology and social engineering models that instead the  products in  the form of policies to  then develop  international  standard research. In this study, the sample of  countries used covers the Asian region, the topic discussed is a very important issue in the financial sector considering that systemic risk cannot be eliminated. In general, there are three findings that are explained from the results of the ΔCoVaR calculation that: (a) most developing countries experienced a decrease in their contribution to systemic events after the 2008 global crisis period; (b) large banks  make  the  biggest  contribution  to  systemic  events,  except  for  banks  in  Malaysia  both  small  and  large  banks  make  equal contributions to systemic events; (c) There is a potential for systemic event to increase after 2019 that the contribution to systemic events by individual banks in the Philippines, Indonesia, Sri Lanka show an upward trend in the past year so that risk mitigation measures need to be taken in the form of policies and analysis of banking financial performance and global economic conditions. Based on the overall MES calculation the bank contributes more than 50% of potential systemic events to the system.
Keywords: Bank; Developing Countries; Systemic Risk.

## PENDAHULUAN
Risiko sistemik merupakan risiko yang disebabkan oleh systemic events , termasuk financial institution failure hingga penutupan institusi keuangan oleh otoritas moneter, lebih lanjut, risiko sistemik tidak dapat dieliminasi bahkan mampu  memberikan  dampak  negatif  terhadap  pasar  keuangan  maupun  kondisi  perekonomian  global  (Lo,  2008; Arena, 2008; Patro et. al . 2013). Pada saat lembaga keuangan mengalami failure secara bersamaan karena tidak kebal terhadap  goncangan  eksternal  yang  datang  baik  dari  jatuhnya  kondisi  keuangan,  perekonomian  maupun  sektor  riil maka risiko sistemik tidak dapat dihindarkan (Lehar, 2005; Rodriges-Moreno et. al ., 2010; Calmes & Theoret, 2014). Selain itu, bank yang mengalami gagal bayar akan memunculkan efek domino dan sistemik yang dapat terjadi secara tiba-tiba  akibat  adanya  gangguan  sistem  pembayaran  hingga maturity  mismatch ,  permasalahan  pada  arus  kredit, bahkan dapat menyebabkan jatuhnya  nilai aset (De Bandt dan Hartmann 2000; Group of Ten, 2001; Acharya, 2009; Vives, 2010; Patro et. al ., 2013).
Terkait  dengan  risiko  sistemik,  terdapat  konsep  4L  ( Leverage,  Liquidity,  Loss, dan Linkage )  yang diperkenalkan oleh Billio et al . (2011) dan Bisias et. al . (2012) yang menyebutkan bahwa jika Bank mengejar return yang  tinggi  dengan  meningkatkan leverage , banks’  probability  of  loss juga  akan  meningkat.  Jika  bank  mengalami kerugian,  akan  muncul  masalah  likuiditas  yang  berdampak  pada  sistem  keuangan  dan  informasi  atas  kerugian  bank dapat  menyebabkan  tindakan Bank  runs oleh  para  deposan  untuk  menyelamatkan  dana  yang  tersimpan  di  bank  dan sudah tidak adanya kepercayaan terhadap bank (Chen, 1999; Allan & Gale, 2004; Rose dan Hudgin, 2010). Selain itu, kondisi gagal bayar pada perbankan dapat memicu efek domino terhadap institusi keuangan lainnya dan hal ini akan meningkatkan  potensi  kejadian  sistemik,  sehingga  pengukuran  terhadap  risiko  sistemik  ini  sangat  penting  untuk dilakukan (Rochet & Tirole, 1996; Bustaman, 2013).
Pengukuran  risiko  sistemik  dapat  dilakukan  dengan  beberapa  metode,  yakni: Top-Down , Bottom-Up , ΔCoVaR, Marginal  Expected  Shortfall (MES),  SRISK,  serta Clustering  Coefficient dalam Network  Analysis  and Systemic  Financial  Linkages (Drehmanh  dan  Tarashev,  2011;  Brownless  dan  Engle,  2012;  Bisias et.  al .,2012; Banulescu  &  Dumitrescu,  2014;  Tabak et.al .,  2014). Top-Down merupakan  pengukuran  risiko  sistemik  yang dilakukan  dengan  asumsi  bahwa distress pada  perusahaan  akan  memapu  memengaruhi distress sistem,  sebaliknya Bottom-Up merupakan sebuah kondisi distress yang dialami oleh perusahaan-perusahaan akibat distress sistem secara makro (Popescu & Turcu, 2014).
Secara konsep, pengukuran Top-Down dan Bottom-Up mirip dengan pengukuran MES dan ΔCoVaR. Lopez- Espinosa et.  al .,  (2012),  Lestari  (2013),  Yun  &  Moon  (2015),  Pangestuti  (2016),  serta  Zhao et.al .  (2019)  telah
melakukan pengukuran risiko sistemik dengan menggunakan kedua metode tersebut dan menemukan bahwa ΔCoVaR sangat  informatif  dalam  menangkap  dinamika  terkait  risiko  sistemik  dalam  sistem  perbankan  termasuk  kontribusi marginal aset untuk menghitung return dari risiko sistemik dan eksekusi atas efek spillover dari satu aset terhadap aset lain dalam pasar, sementara MES dapat digunakan dalam operasi penjumlahan, selain itu,  ΔCoVaR dan MES mampu menjelaskan perbedaan cross sectional .
Penggunaan  dua  metode  ΔCoVaR  dan  MES  lebih  tepat  digunakan  dalam  mengukur  risiko  sistemik  karena saling  melengkapi  asumsi  (bahwa  kejadian  sisteik  dapat  disebabkan  dari  dua  sisi,  yaitu  dari  pengaruh  kondisi  pasar yang distress atau adanya default pada bank) dan  model pengukuran risiko sistemik yang sesuai dengan kondisi bank dapat  digunakan  sebagai Early  Warning  Signal (EWS)  dalam  mencegah  terjadinya  risiko  sistemik  pada  industri perbankan (Bustaman, 2013;  Yun dan Moon, 2014, Jonghe et. al ., 2015; Lestari, 2015). Penggunaaan kedua metode ini  mengingat  metode  lain  seperti Clustering  Coefficient dalam Network  Analysis  and  Systemic  Financial  Linkages yang  relatif  sulit  dilakukan  karena  memerlukan  data  pinjaman  antar  bank  (Tabak et.  al .,  2014)  dan  SRISK  yang menggunakan data book value of debt enam bulanan yang tidak berubah meski saat krisis (Banulescu  & Dumitrescu, 2014).
Pengukuran  risiko  sistemik  yang  tepat  dapat  membantu  otoritas  moneter  dalam  melakukan  pemantauan terhadap stabilitas perbankan, utamanya perbankan di negara-negara berkembang yang berada dalam kawasan Benua Asia. Negara-negara berkembang dipilih karena sangat rentan terhadap krisis global juga krisis yang terjadi di negara- negara  maju  termasuk  adanya  guncangan  krisis  keuangan  global  dimulai  dari  krisis  Meksiko  pada  1994–1995,  Asia Tenggara  dan  Asia  Timur  pada  1997–1999  (Indonesia,  Korea,  Malaysia,  Filipina,  dan  Thailand),  dan  Brazil  pada 1999,  serta  adanya macroeconomic  shocks lain  sehingga  sehingga  stabilitas  keuangan  pada  negara  berkembang menjadi  hal  yang  menarik  untuk  diteliti  (Nilsen  &  Rovelli,  2001;  Goldstein  &  Xie,  2009;  Hadian,  2012;  Keffala, 2015).
Data jumlah negara berkembang dapat diakses melalui situs Asian Development Bank yang telah beroperasi di 40 negara di Benua  Asia (ADB, 2019). Setidaknya  ada tujuh negara berkembang di dalam ADB yang dapat diakses data  harga  saham  secara  lengkap  selama  20  tahun  terakhir  ( Datastream  Thomson  Reuters ,  2019).  Adapun  ketujuh negara  berkembang  tersebut  adalah  Indonesia,  Malaysia,  Thailand,  Filipina,  India,  Pakistan,  serta  Sri  Lanka.  Selain mempertimbangkan  kelengkapan  data,  pemilihan  ketujuh  negara  sampel  tersebut  juga  dilakukan  mengingat  adanya fakta bahwa potensi risiko sistemik di negara-negara tersebut selama kurun waktu 1999–2019 mencerminkan sebuah siklus  delapan  tahunan  terkait  dengan  adanya  gejolak  makro  dan  peningkatan  risiko  sistemik  perbankan  utamanya pada  periode  tahun  1999/2000  hingga  2001  dan  2008–2009.  Potensi  risiko  sistemik  dapat  dilihat  dari  data  rata-rata return saham  perbankan  di  negara–negara  berkembang  Asia–7  yang  berada  pada  nilai  negatif  pada  periode  tertentu selama 1999–2019 sebagai berikut:

## Grafik 1
Rata-rata Return Saham Perbankan Asia–7 Periode 1999–2019
Sumber: Data diolah, 2019.
Berdasarkan data yang diambil dari Datastream Thompson Reuters yang disajikan dalam  Grafik 1 diketahui bahwa rata-rata return saham pada perbankan di Asia–7 berada di posisi negatif di India, Pakistan, dan Sri Lanka pada 1999,  disusul  oleh  Indonesia,  Thailand,  Filipina,  serta  Sri  Lanka  pada  2000,  dan  Indonesia,  Thailand,  Filipina,  Sri Lanka,  Malaysia,  serta  Pakistan  pada  2001.  Setelah  delapan  tahun  kisaran  periode  krisis  1999–2001  terjadi,  krisis kembali  terjadi  pada  2008  yang  membuat return saham  menjadi  negatif  di  semua  negara  sampel  selama  tahun tersebut. Bahkan berdampak hingga tahun 2009 dan hanya Indonesia dan Sri lanka yang mampu memperbaiki kondisi harga  saham  hingga  meraih return positif  pada  2009. Pada  grafik  tersebut  juga  terlihat  bahwa  setelah  periode  krisis 2008–2009, return saham  kembali  negatif di  semua  negara  sampel  kecuali  Sri  Lanka  pada  2015  juga  Indonesia  dan Filipina pada 2016. Terkait dengan hal ini, Jonghe et. al. (2015) telah menyebutkan bahwa krisis dapat memengaruhi
peningkatan risiko sistemik, sementara perhitungan risiko sistemik sendiri dimulai dari harga saham pada perusahaan sampel selama periode penelitian.
Penelitian  terkait  risiko  sistemik  ini  sangat  penting  untuk  dilakukan  mengingat  adanya  dugaan  pengulangan siklus  krisis  delapan  tahunan  yang  memengaruhi  pasar  dimulai  dari  kisaran  tahun  2008–2009  dan  terulang  pada kisaran tahun 2015–2016. Hingga dugaan siklus return pasar yang negatif pada 2011 terulang setelah delapan tahun, yakni pada 2019 mengingat  hasil perhitungan rata–rata return saham di hampir semua negara sampel adalah negatif pada  2011  dan  kembali  terulang  pada  2019  yang  mana  Malaysia,  Thailand,  Filipina,  Pakistan,  serta  Sri  Lanka mengalami  rata–rata return negatif pada 2019 bahkan  sejak 2018, Filipina, Pakistan, dan  Sri  Lanka secara konsisten juga  terbukti  mengalami  rata–rata return yang  negatif.  Dengan  demikian,  pada  penelitian  ini,  periode  sampel  yang akan digunakan adalah tahun 2009–2019 mengingat  adanya  kondisi distress pasar pada 2015–2016, penurunan rata- rata return saham  di  sebagian  besar  negara  sampel  pada  2011  dan  berlanjut  pada  2019,  dan  mengingat  metode pengukuran  risiko  sistemik  dengan  MES  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  potensi  risiko  sistemik  pada  tahap moderat (Idier et. al., 2013; Weiβ et. al., 2014) atau sebelum siklus krisis delapan tahunan berikutnya yang berpotensi terjadi di tahun 2023–2024.
Lebih  lanjut,  penelitian  ini  telah  sejalan  dengan roadmap penelitian  Universitas  Islam  45  yang  menyebutkan bahwa  pada  2018–2026  penelitian  akademik  lebih  berfokus  pada  penerapan  lokalregional  model  teknologi  dan rekayasa  sosial  yang  malahirkan  produk  berupa  kebijakan  untuk  kemudian  dilakukan  pengembangan  penelitian berstandar  internasional.  Pada  penelitian  ini,  sampel  negara  yang  digunakan  mencakup  wilayah  Asia,  topik  yang dibahas adalah masalah yang sangat penting di bidang keuangan mengingat risiko sistemik ini tidak dapat dieliminasi (Lo, 2008) dan yang memiliki efek contagion sehingga sulit untuk dipulihkan, penelitian terkait risiko sistemik pada negara–negara berkembang di Asia–7  belum pernah dilakukan karena memang kompilasi data yang diperlukan sulit untuk didapatkan secara lengkap dan berbayar, penggunaan referensi yang diambil dari publikasi artikel internasional yang  umumnya  berbayar  untuk  akses  secara  lengkap,  serta  saran  berupa  kebijakan  yang  dihasilkan  dari  analisis terhadap hasil olah data sehingga penelitian ini patut untuk dilaksanakan dan dipublikasikan khususnya sebagai bahan pertimbangan regulator perbankan di setiap negara dalam menentukan kebijakan terkait stabilitas keuangannya.

## METODE
Pengukuran risiko sistemik dilakukan dengan menggunakan dua metode, yakni metode ΔCoVaR (Girardi dan Ergun,  2013)  dan  metode Marginal  Expected  Shortfall (MES)  (Acharya,  2010).  Adapun  alasan  penggunaan  kedua metode tersebut karena arah pengukuran risiko sistemik yang dilihat dari dua sudut pandang. Pertama, risiko sistemik yang  diakibatkan  oleh  individual  Bank    jika  mengalami default pada  kondisi  perekonomian  normal  yang  diukur dengan ΔCoVaR. Kedua, risiko sistemik yang diakibatkan oleh default Bank secara keseluruhan akibat adanya kondisi distress pasar yang diukur dengan MES.
Risiko  sistemik  individual  bank  menggunakan  metode  ΔCoVaR mengikuti  Girardi  dan  Ergun  (2013)  yang dimulai  dari  perhitungan  nilai Value  at  Risk (VaR) masing-masing  Bank j menggunakan  estimasi  model univariate sebagai berikut:
yaitu,
dengan z j,t adalah i.i.d pada zero  mean dan unit  variance ,  sedangkan conditional  variance dispesifikasi  dengan GARCH (1,1) pada persamaan:
Selanjutnya, dilakukan estimasi model bivariate GARCH dari bank j dan pasar dengan DCC Engle untuk setiap bank j , yakni R t = ( R t s , R t j ) yang mana nilai joint dynamic dihitung dengan persamaan:
Σ t : matrik (2x2) conditional variance dari error term ԑ t µ t : matrik (2x1) vector dari conditional meanz t : i.i.d yakni Σ t -1/2 ( R t - µ t )
D t adalah matrik diagonal (2x2) dengan conditional variance σ x 2 ,t dan σ y 2 ,t pada posisi diagonal sehingga [ D xx ] t = [Σ xx ] t , [ D yy ] t =  [Σ xx ] t dan  [ D xy ] t =  0    untuk x,y = s,j .  Model  GARCH  (1,1)  digunakan  untuk conditional  variance dengan persamaan:
dengan nilai conditional variance σ x,y yang ditentukan dengan persamaan:
dengan  asumsi C t = D t -1/2 Σ t D t -1/2 =  [ρ xy ]  adalah  matrik  (2x2)  dari conditional  correlation e t .  Engle  (2002) menyebutkan bahwa matriks conditional correlation mengikuti persamaan:
Q : matrik unconditional covariance dari u t = [e x,t / σ x,t ] x=s,j diag ( Q ) t : matrik (2x2) dengan posisi diagonal Q t dan zero off diagonal
Kemudian, dilakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai CoVaR s|j q,t berdasarkan persamaan:
Perhitungan risiko sistemik dilanjutkan dengan menggunakan metode  MES yakni pada saat pasar mengalami distress mengikuti penelitian Acharya (2010). Acharya (2010) mendefinisikan MES bank sebagai perkiraan kerugian yang conditional pada  saat default pasar  lebih  besar  dari VaR pada  α%  yang  dalam  hal  ini  adalah  5%. MES bank i diestimasi dengan menghitung  rata-rata return saham bank pada saat conditional event yakni hari dimana pasar rugi secara ekstrim. Adapun model pengukuran MES menurut Acharya (2010) sebagai berikut: MES i 5 ; % = -E    w 1 i - 1  I 5% W 0 i W 1 i : return saham bank W 0 i
I 5% : Hari-hari pada saat pasar dengan 5% return terburuk.
Perhitungan jumlah hari dalam hal ini adalah sekitar 250 hari, dimana Bartram et. al . (2007) juga menggunakan estimasi  sekitar  250  hari  untuk  mengukur  hari-hari  terburuk return pasar  pada  estimasi  risiko  sistemik.  MES  bank i kemudian  diestimasi  dengan  menghitung  rata-rata return saham  bank  pada  saat conditional  event yakni  hari  dimana pasar  rugi  secara  ekstrim.  Adapun  model  pengukuran MES pada  periode  waktu  [ T 1 ; T 2 ]  menurut  Archarya  (2010) sebagai berikut:
MES i 5 ; % [ T 1; T 2] =           1               Σ t ; system is in its 5% tail R t i # days in [ T 1 ; T 2 ] R t i : return saham bank i pada waktu t dengan t ϵ [ T 1 ; T 2 ]

## HASIL
Perhitungan risiko sistemik dilakukan sesuai tahapan-tahapan mengikuti Girardi dan Ergun (2013) yang dapat digunakan  sebagai  pengukur  kontribusi  perbankan  secara  individu  terhadap  risiko  sistemik  di  negara-negara berkembang ASIA-7 dalam kurun waktu sepuluh tahun terakhir. Hal ini dilakukan untuk melihat tren kontribusi setiap bank  terhadap  sistem  (kejadian  sistemik)  jika  bank  tersebut  mengalami default .  Adapun  sampel  yang  digunakan adalah perbankan dengan  aset  yang  relatif besar pada setiap  negara berkembang tersebut  mengingat  adanya too-big- too-fail .

## Grafik 2
Hasil Perhitungan ΔCoVaR di Filipina
Berikut  adalah  hasil  perhitungan  ΔCoVaR  untuk  perbankan  di  Filipina.  Terdapat  10  bank  yang  digunakan sebagai sampel dan terlihat bahwa pada tahun 2016 kontribusi risiko sistemik terbesar disumbangkan oleh RCB (Rizal Commercial  Banking)  hingga  mencapai  146.27%.  Jika  dilihat  secara  rata-rata  bahwa  semua  perbankan  di  Filipina memberikan  kontribusi  hingga  100%  terhadap  kejadian  sistemik.  Artinya,  jika  salah  satu  saja  dari  bank  tersebut mengalami default maka akan dapat memberikan kontribusi terhadap kejadian sistemik di negara tersebut. Jika dilihat dari tren, pada lima tahun pertama (2009-2014) kontribusi risiko sistemik di perbankan Filipina masih dalam rata-rata 100%. Adanya peningkatan potensi sistemik akibat kontribusi individu bank jika terjadi default meningkat pada tahun (2015-2019).  Hal  ini  dapat  dijadikan  sebagai  antisipasi  untuk  melakukan  tindakan  mitigasi  risiko  dalam  rangka meminimalisir adanya kejadian sistemik pada sistem perbankan di Filipina.

## Grafik 3
Hasil Perhitungan ΔCoVaR di India

## Sumber: Data diolah, 2019.
Berdasarkan  grafik  hasil  perhitungan  risiko  sistemik  terlihat  bahwa  semua  perbankan  di  India  mengalami penurunan kontribusi terhadap risiko sistemik dari tahun 2009 menuju tahun 2010. Hal ini mengingat adanya kondisi krisis  global  yang  terjadi  pada  periode  2008  hingga  2009.  Jika  dilihat  dari  grafik,  terlihat  bahwa  Bank  of  India memberikan  kontribusi  yang  besar  sepanjang  periode  pengamatan  terhadap  munculnya  kejadian  sistemik.  Bank  of India merupakan  salah  satu bank besar di negara tersebut, sehingga jika  terjadi default maka  kejadian sistemik tidak akan  bisa  dihindarkan.  Jonghe  et.al.  (2015)  juga  menemukan  hal  serupa  bahwa  semakin  besar  bank  semakin  besar pengaruhnya terhadap risiko sistemik.

## Grafik 4
Hasil Perhitungan ΔCoVaR di Indonesia
Sumber: Data diolah, 2019.
Kontribusi  individu  perbankan  di  Indonesia  terhadap  kejadian  sistemik  turun  dari  tahun  2009  menuju  tahun 2010.  Pola  ini  juga  terbaca  pada  beberapa  negara  lain,  yakni:  India,  Malaysia,  Pakistan,  Srilanka,  serta  Thailand. Artinya,  bahwa  krisis  global  yang  terjadi  pada  periode  2008  hingga  awal  2009  memberikan  dampak  terhadap
pengambilan  risiko  bank  dalam  menjalankan  bisnisnya.  Meski  rata-rata  perbankan  di  Indonesia  memberikan kontribusi terhadap risiko sistemik di atas 100%, namun terlihat bahwa BNGA (Bank CIMB Niaga) dan BNLI (Bank Permata)  memberikan  kontribusi  terhadap  risiko  sistemik  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  perbankan  lain. Kedua  Bank  ini  bukanlah  bank  dengan  aset  terbesar  di  Indonesia  namun  kondisi  ini  kemungkinan  bisa  disebabkan oleh adanya jaringan antar bank terkaitan kegiatan pinjaman maupun pendanaan lainnya. Meski jika dilihat dari rata- rata kontribusi risiko sistemik perbankan secara individu masing-masing bank berkontribusi hingga di atas 100%.

## Grafik 5
Hasil Perhitungan ΔCoVaR di Malaysia

## Sumber: Data diolah, 2019.
Pada penelitian terdahulu, Pangestuti (2018) menemukan bahwa ternyata karakteristik perbankan di Malaysia sedikit  berbeda  dengan  perbankan  di  negara  berkembang  lainnya.  Meski  penelitian  tersebut  mengambil  sampel periode  tahun  2007-2013,  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  hal  yang  sama  meski  dalam  periode  waktu  yang  lebih baru. Terlihat dari Grafik  5 bahwa BIMB yang merupakan salah satu bank kecil di Malaysia memberikan kontribusi yang lebih besar terhadap kejadian sistemik. Zebua (2010) menyebutkan bahwa  saat bank terindikasi default utmanya saat  kondisi  resesi  ekonomi  maka  akan  ada  potensi Bank  runs meski  bank  berukuran  kecil.  Dalam  hal  ini  dapat dikatakan  bahwa too-small-to-fail dapat  terjadi  pada  perbankan  di  Malaysia  meski  bank-bank  besar  lainnya  dalam kondisi  solven.  Rata-rata  perbankan  di  Malaysia  memberikan  kontribusi  terhadap  kejadian  sistemik  hingga  100% lebih.

## Grafik 6
Hasil Perhitungan ΔCoVaR di Pakistan
Sumber: Data diolah, 2019.
Tidak  jauh  berbeda  dengan  beberapa  perbankan  di  negara  berkembang  lainnya,  perbankan  di  pakistan memberikan kontribusi terhadap kejadian sistemik hingga 100% lebih namun jika dilihat dari tren hasil perhitungan,
kontribusi  perbankan  terhadap  kejadian  sistemik  di  Pakistan  mengalami  penurunan  pada  The  Bank  of  Khyber. Perbankan lain relatif memberikan kontriusi yang tidak jauh berbeda selama 10 tahun terakhir.

## Grafik 7

## Hasil Perhitungan ΔCoVaR di Srilanka

## Sumber: Data diolah, 2019.
Berdasarkan  grafik  hasil  perhitungan  ΔCoVaR  terlihat  bahwa  Seylan  Bank  memberikan  kontribusi  terbesar dalam kejadian sistemik. Seylan Bank merupakan salah satu bank besar di Srilanka yang juga memberikan kontribusi atas  kejadian  sistemik  yang  terbesar  juga.  Ada  hal  yang  perlu  diperhatikan  dari  tren  pada  Seylan  Bank  ini  bahwa selama  kurun  tahun  2009-2015  terjadi  penurunan  kontribusi  terhadap  kejadian  sistemik,  namun  pada  tahun  2016 hingga 2019 terjadi peningkatan tren sehingga perlu dilakukan antisipasi terhadap kondisi ini.

## Grafik 8
Hasil Perhitungan ΔCoVaR di Thailand

## Sumber: Data diolah, 2019.
Thailand  juga  merupakan  negara  berkembang  yang  terkena  dampak  krisis  global  2008  lalu.  Terlihat  dari grafik hasil perhitungan ΔCoVaR bahwa terjadi tren penurunan kontribusi bank terhadap kejadian sistemik dalam 10 tahun  terakhir.  Adapun  bank  yang  cenderung  memberikan  kontribusi  yang  tinggi  terhadap  kejadian  sistemik  adalah BAY  (Bank  of  Ayudhya).  Pangestuti  (2018)  menemukan  bahwa  pada  saat  kondisi  krisis  2008,  BAY  mengalami peningakatan NPL ( Non-Performing Loan ) hingga 12%. Idealnya, NPL adalah tidak lebih dari 5%. Kondisi tersebut sangat berisiko karena terdapat kredit macet yang tinggi.

## Tabel 1
Hasil Perhitungan MES ( Marginal Expected Shortfall ) MES 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Filipina 46.5 63.6 47.3 90.0 108.0 57.9 70.3 86.7 32.7 90.6 57.3 India 75.6 35.5 32.6 67.3 44.8 81.5 63.7 89.2 97.3 85.0 98.9 Indonesia 39.2 73.3 98.3 94.0 87.5 63.5 48.6 30.3 85.5 51.6 42.5 Malaysia 36.9 69.8 48.4 79.0 89.8 67.7 69.7 91.9 62.6 68.5 47.2 Pakistan 42.7 69.6 46.9 122.5 108.3 63.6 51.1 60.5 74.8 85.1 106.1 Srilanka 37.6 57.0 74.5 100.9 27.6 41.0 50.9 28.2 12.2 33.7 38.3 Thailand 78.6 46.2 43.9 40.8 107.6 36.5 56.7 55.7 85.3 46.3 71.8 Average 51.0 59.3 56.0 84.9 81.9 58.8 58.7 63.2 64.3 65.8 66.0
Sumber: Data diolah, 2019.
Setelah dilakukan perhituangan ΔCoVaR yang mengukur kontribusi individu bank terhadap kejadian sistemik jika  bank  mengalami default maka  dilakukan  perhitunagn  MES  yang  mengukur  kontribusi  bank  secara  kumulatif terhadap kejadian sistemik pada saat pasar dalam kondisi distres akibat resesi perekonomian atau kondisi krisis (Yun &  Moon,  2014).  Secara  umum  informasi  dalam  tabel  hasil  perhitungan  MES  adalah  bahwa  dalam  kondisi  distres pasar,  perbankan  di  negara-negara  nerkembang  ASIA-7  memberikan  kontribusi  lebih  dari  50%  terhadap  kejadian sistemik selama periode sampel.

## SIMPULAN
Secara umum terdapat tiga temuan yang dijelaskan dari  hasil perhitungan  ΔCoVaR bahwa: (a) sebagian besar negara  berkembang  mengalami  penurunan  kontribusi  terhadap  kejadian  sistemik  setelah  periode  krisis  global  tahun 2008; (b) Bank besar memberikan kontribusi yang paling besar terhadap kejadian sistemik, kecuali pada perbankan di Malaysia  baik  bank  kecil  maupun  besar  memberikan  kontribusi  yang  sama  besarnya  terhadap  kejadian  sistemik;  (c) Adanya  potensi  kejadian  sistemik  mengalami  peningkatan  setelah  tahun  2019  ini  mengingat  kontribusi  terhadap kejadian  sistemik  oleh  individu  bank  di  Filipina,  Indonesia,  Srilanka  menunjukkan  tren  meningkat  dalam  satu  tahun terakhir  sehingga  perlu  dilakukan  tindakan  mitigasi  dalam  bentuk  kebijakan  dan  analisis  atas  kinerja  keuangan perbankan  dan  kondisi  perekonomian  global.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  MES  secara  keseluruhan  Bank memberikan kontribusi terhadap potensi kejadian sistemik lebih dari 50% ke dalam sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
Acharya,  Viral,  V.  (2009).  A  theory  as  systemic  risk  and  design  of  prudential  bank  regulation.  PhD  Dissertaion  of NYU.
Adrian, T., Brunnermeier, L. K.,. (2011). DCoVaR. NBER Working Paper No. 17454. 30. Arena, Marco. (2008). Bank failures and bank fundamentals: A comparative analysis of Latin America and East Asia during the nineties using bank-level data. Journal of Banking & Finance.
Bekhet, Ali H., Shorouq F. K. Eletter. (2014). Credit risk assessment model for Jordanian commercial banks: Neural Scoring Approach. Review of Development Science.
Berger,  Allen  N.,  Bouwman,  Christa  H.  S.  (2010).  Bank  liquidity  creation,  monitary  policy,  and  financial  crises. University of South Carolina, Wharton Financial Institutions Center, and CentER – Tilburg University. Billio,  M.,  Getmansky,  M.,  Lo,  Andres,  dan  Pellizon.  (2010).  Measuring  systemic  risk  in  the  finance  and  insurance sector. MIT Sloan School, working paper #4774-10.
Bisias et al. (2012). A survey of systemic risk analytics. Offfice of Financial Research, Working Paper #0001. Calmes,  Christian,  Theoret,  R.  (2014).  Bank  systemic  risk  and  macroeconomic  shocks:  Canadian  and  US  evidence.
Journal of Banking and Finance, Vol 40, 388-402.
Chen,  Yehning.  (1999).  Banking  panics:  The  rule  of  the  first-come,  first-served  rule  and  information  externalities. Journal of Political Economy, 107, No.5.
Cubillas,  E.,  Gonzales,  F.  (2014).  Financial  liberalization  and  bank  risk-taking:  International  Evidence.  Journal  of Financial Stability, 11, 32-48. 32. Lestari, Nike. (2015). Kontribusi risiko sistemik dan hubungannya dengan karakteristik individual bank pada perbankan di Indonesia. Tesis. Universitas Indonesia.
De Bandt, O., Hartman, P., dan Peydro, J. L. (2010). Systemic risk in baking an update. Oxford Handbook of Banking, pp 634-664.
Freixas, X., Parigi, B. M., dan Rochet, J. C. (2000). Systemic risk, interbank relations, and  liquidity proviosion by the central bank. Journal of Money, Credit and Banking, 32, 611-638.
Girardi, G., Ergun, A.T. (2013). Systemic risk measurement: Multivariate GARCH estimation of DCoVaR. Journal of Banking and Finance , 37, 3169-3180.
Goldstein,  Morris,  Xie,  Daniel.  (2009).  US  crisis  credit  and  spillovers  to  Asia.  Peterson  Institute  for  International Economics, 4, 204-222.
Group of Ten. (2001). Consolidation in the financial sector.  Working Group Report, January.
Hadian.  (2012).  Analisis  risiko  sistemik  pada  sistem  perbankan  negara-negara  ASEAN.  Tesis  Pasca  Sarjana  FEUI, Depok.
Idier, Julien, et. al. (2013). How useful is the Marginal Expected Shortfall for the measurement of systemic exposure? A practical assessment. Euro System, Working Paper Series, No. 1546.
Jackson,  et.  al.  (2002).  Regulatory  and  "Economic"  solvency  standards  for  internationally  active  banks.  Journal  of Banking & Finance.
Jonghe, O.D., Diepstraten, M., Schepens, G. (2015). Bank’s size, scope, and systemic risk: What the role for conflicts of interest. Journal of Banking and Finance .
Lehar,  Alfred.  (2005).  Measuring  systemic  risk:  A  risk  management  approach.  Journal  of  Banking  &  Finance,  29, 2577-2603.
Lo, Andrew, W. (2008). Hedge funds, systemic risk, and the financial crisis of 20072008: Written twstimony for the House Oversight Committee Hearing on Hedge Funds. Social Science Researh Network.
Lopez-Espinosa,  G.,  Rubia,  A.,  Valderrama,  L.,  Anton,  M.  (2013).  Good  for  one,  bad  for  all:  Determinants  of individual versus systemic risk. Journal of Financial Stability, 9, 287-299.
Nijskens,  R.,  Wagner,  W.  (2011).  Credit  risk  transfer  activities  and  systemic  risk:  How  banks  became  less  risky individually but posed greater risks to the financial system at the same time. Journal of Banking and Finance, 35, 1391-1398.
Pangestuti,  R.S.  (2018).  Pengaruh  Risiko  Sistemik  terhadap  Risiko  Kredit  dan  Risiko  Likuiditas  pada  Perbankan  di ASEAN-4. Jurnal Ilmiah Akuntansi fakultas Ekonomi , Vol.4, No.1.
Patro, D.K., Qi, M., Sun, X. (2013). A simple indicator of systemic risk. Journal of Financial Stability, 9, 105-116. Smaga, P. (2014). The concept of Systemic Risk. SRC Special Paper, August 2014.
Tabak, B. M., Takami, M., Rocha, J. M. Cajueiro, D. O., dan Souza, S. R, (2014). Directed clustering coefficient as a measure of systemic risk in complex banking networks. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 394(0): 211-216.
Thornton,  Henry.  (1802).    An  Enquiry  into  the  Nature  and  Effects  of  the  Paper  Creditof  Great  Britain.  New  York:
Rinehart & Company, Inc.
Uyemura, D. G., Van Deventer, Donald, R. (1993). Financial risk management in banking-the theory & application of asset and liability management. Mc Graw Hill.
Vives, Xavier. (2010). Competition and Stability in banking. Working paper, IESE Business School. Weiβ,  G.N.F.,  Bostandzic,  D.,  Neumann,  S.  (2014).  What  factors  drive  systemic  risk  during  international  crises?
Journal of Banking and Finance, 41, 78-96.
Yun, J., Moon, H. (2014). Measuring systemic risk in the Korean banking sector via dynamic conditional correlation models. Pasific-Basin Finance Journal , 27, 94-114.
Zebua A. (2010). Analisis Risiko Sistemik Perbankan di Indonesia. Program Pasca Sarjana. Institut Pertanian Bogor.