license (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0).
ISSN 0854-526x (print) | e-ISSN 2503-0272 (online)

## Memprediksi gejolak perbankan di Indonesia dengan pendekatan Markov Switching VAR
Aam Slamet Rusydiana 1 , Irfan Nurfalah 2 , Nisful Laila 3
1 SMART Indonesia, Email: aamsmart@gmail.com 2 BNI Syariah, associate researcher SMART Indonesia, Email: irfan.nurfalah@gmail.com 3 Departemen Ekonomi Islam, Fakultas Ekonomi & Bisnis Universitas Airlangga, Email: nisful.laila@feb.unair.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi indikator dini penyebab krisis perbankan konvensional dan perbankan syariah, mengidentifikasi periode terpanjang gejolak antara kedua perbankan serta membandingkan stabilitas antara keduanya. Metode yang digunakan yaitu pendekatan Markov Switching Vector Autoregressive (MS-VAR), di mana kelebihan pendekatan ini adalah nilai batas indeks krisis ( threshold ) merupakan variabel endogenous dengan kata lain periode distress dan lamanya gejolak merupakan bagian dari hasil estimasi. Leading indicator mikro untuk perbankan konvensional adalah cash ratio dan leading indicator makro untuk perbankan konvensional adalah interest rate . Sedangkan leading indicator mikro untuk perbankan syariah yaitu bank deposit dan cash ratio serta leading indicator makro untuk perbankan syariah yaitu interest rate , inflasi, kredit domestik, money supply dan current account/ GDP. Z-score perbankan konvensional lebih tinggi (10.98) dari Z-score perbankan syariah (9.93) artinya secara umum perbankan konvensional lebih stabil dari perbankan syariah. Namun, periode gejolak dialami perbankan konvensional, yaitu sekitar Oktober 2014–Januari 2016, sedangkan periode gejolak perbankan syariah sekitar Januari 2008–Desember 2008.
Kata kunci: Dual Monetary System , Early Warning , MS-VAR
Klasifikasi JEL: E42, E47, G21

## Abstract
This research aims to detect early indicators of conventional banking and Islamic banking crises, identify the longest period of crisis between the two banks and compare the stability between the two. The method used is the Markov Switching Vector Autoregressive (MS-VAR) approach, where the advantage of this approach is the threshold value of the crisis index (threshold) is an endogenous variable in other words the crisis period and the duration of the crisis is part of the estimation results. Leading micro indicators for conventional banking are cash ratio and leading macro indicators for conventional banking are interest rates. While the leading micro indicators for sharia banking are bank deposits and cash ratios as well as leading macro indicators for sharia banking, namely interest rates, inflation, domestic credit, money supply and current account/gdp. The Z-score of conventional banking is higher (10.98) than the Z-score of Islamic banking (9.93) meaning that in general conventional banking is more stable than Islamic banking. But the longest distress period experienced by conventional banking is around October 2014 – January 2016 while the period of Islamic banking distress around January 2008 – December 2008.
Keywords : Dual Monetary System, Early Warning, MS-VAR
JEL Classification: E42, E47, G21

## PENDAHULUAN
Di Indonesia, kesenjangan akses masyarakat miskin terhadap permodalan dan perbankan semakin lebar. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa orang miskin tidak memiliki agunan yang diperlukan untuk mendapatkan pinjaman dari bank. Menurut survei Bank Dunia yang diterbitkan pada tahun 2010, tercatat hampir semua layanan yang diberikan oleh 234,2 juta
orang Indonesia tidak tersedia melalui lembaga keuangan formal, sebagaimana dilaporkan dalam jurnal Bank Indonesia (2011). Lembaga keuangan non-formal, seperti koperasi simpan pinjam, melayani sekitar 35 juta orang dari total ini. Namun, hampir 40 juta orang tidak pernah mendapatkan bantuan keuangan apa pun.
Menurut data Bank Dunia, Global Financial Inclusive Index 2012, akses layanan keuangan di Indonesia masih cukup rendah dibandingkan dengan negara-negara industri lainnya, dengan hanya 20% penduduk yang memiliki akses. Hal ini karena adanya ketidakterjangkauan sebagian masyarakat untuk menerima kredit dari bank maupun institusi keuangan lainnya.
Teori bank merupakan salah satu teori sirkuit moneter yang mempelajari tentang produksi, akumulasi modal, distribusi pendapatan yang secara fundamental berkaitan dengan penciptaan uang dan peredaran uang. Penciptaan uang di bank terjadi ketika bank meminjamkan uang kepada perusahaan, dan mereka memanfaatkan pinjaman tersebut untuk kegiatan operasionalnya. Teori ini mengintegrasikan sektor riil dan ekonomi moneter serta menawarkan upaya konsisten untuk mengkonseptualisasikan peran bank, kredit bank dan fungsi uang dalam ekonomi makro (Bossone, 2001).
Gorton dan Winton (2003) menyebutkan bahwa bank sebagai penyedia likuiditas, di mana bank dapat menerima dana dari perusahaan yang memiliki kelebihan likuiditas dan dapat menyalurkan dana bagi perusahaan yang membutuhkan likuiditas. Ini adalah peran sentral bank dan dapat mendominasi pasar yang terdesentralisasi. Karena itulah, peran bank yang besar dapat mempengaruhi sensitivitas pasar, stabilitas keuangan, moneter dan ekonomi.
Dalam Undang-undang No.10 tahun 1998 tentang perbankan didefinisikan bahwa bank merupakan badan usaha yang menghimpun dana
dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit dan/atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak. Selain itu, disebutkan pula bahwa bank umum adalah bank yang melaksanakan kegiatan usaha secara konvensional dan/atau berdasarkan prinsip syariah yang dalam kegiatannya memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran. Data Bank Indonesia menunjukkan bahwa sektor perbankan menguasai sekitar 83% dari total aset seluruh industri keuangan (Bank Indonesia, 2017). Maka dapat diprediksi jika ada sebuah kegagalan dalam sistem perbankan, akan sangat berdampak kepada perekonomian Indonesia.
Krisis keuangan 1997-1998 yang melanda sebagian besar kawasan Asia ditandai dengan melemahnya nilai tukar Bath Thailand terhadap Dolar Amerika Serikat (AS) mencapai -54%. Krisis keuangan ini terus menyebar luas ke beberapa kawasan Asia seperti Korea Selatan, Malaysia Singapura dan Indonesia. Berikut ini adalah data terkait pertumbuhan ekonomi GDP dengan nilai tukar rupiah terhadap dolar mulai tahun 1996 hingga 2016.
Pada tahun 2008, AS terkena krisis keuangan yang disebabkan oleh kredit perumahan yang beresiko tinggi yang disebut juga sebagai krisis subprime mortgage . Gejolak krisis keuangan ini, tidak hanya berdampak kepada perekonomian domestik AS saja, namun berdampak kepada hampir seluruh negara yang terintegrasi dengan negara ini. Begitupun dengan pasar modal Indonesia, pada kuartal ke IV tahun 2008, Indeks
Sumber: IMF dan Bank Dunia (2018), diolah penulis Gambar 1. Grafik Nilai Tukar Rupiah dan Pertumbuhan Ekonomi 1996 – 2016
Harga Saham Gabungan (IHSG) turun tajam yakni dari 2.830 pada tanggal 9 Januari 2008 menjadi 1.155 pada 20 November 2008 atau turun lebih dari 50% hingga sempat ditutup sementara (suspensi) oleh otoritas bursa (Bank Indonesia, 2009).
Kemudian setelah 2 periode krisis dilalui oleh Indonesia, secara tiba-tiba krisis itu pun melanda kembali. Pada tahun 2013 nilai tukar rupiah cenderung mengalami penurunan, hal ini diikuti oleh negara-negara emerging markets . Rentang waktu krisis dewasa ini semakin pendek, pada awalnya 10 tahun sekarang hanya 5 tahun saja. Sebab utama pelemahan nilai tukar sebagian negara emerging markets adalah adanya kebijakan Quantitative Easing (QE) di mana dampaknya yaitu portfolio investasi modal ditarik ke AS, sehingga penawaran mata uang rupiah semakin banyak dan permintaan dolar AS semakin banyak.
Keberadaan  fluktuasi  menyebabkan  krisis berulang, yang pada akhirnya meninggalkan dampak bagi setiap negara, serta konsekuensi ekonomi yang parah. Hal ini telah mendorong para peneliti untuk melihat penyebab utama krisis atau tanda-tanda peringatan dini yang dapat memicu terjadinya krisis. Menurut penelitian yang dilakukan oleh Abimanyu dan Imansyah  (2008), krisis keuangan yang terjadi di Indonesia antara tahun 1970 dan 1997 mengakibatkan empat kali periode krisis, yaitu November 1978, April 1983, September 1986, dan Agustus 1997, dengan menggunakan model sinyal dan rata-rata indeks krisis ditambah dua standar deviasi.
Menurut Kaminsky, Lizondo, dan Reinhart (1999), krisis keuangan terjadi ketika serangan terhadap sistem nilai tukar mengakibatkan penurunan nilai tukar yang drastis, penurunan cadangan devisa yang signifikan, atau kombinasi keduanya. Sedangkan, menurut Frankel dan Rose (1996), krisis keuangan menitikberatkan pada perubahan signifikan dalam berbagai ukuran potensi atau nilai aktual mata uang. Akibatnya, sangat penting untuk menyelidiki peristiwa depresiasi yang besar, serta kapan pihak
berwenang dapat mengendalikannya dan kapan mereka merasa tidak mampu. Dalam situasi bagaimana dapat terjadi, dan elemen apa yang membuat sulit untuk mengendalikan situasi krisis tersebut, sangat penting untuk dikaji lebih lanjut.
Ascarya (2013) meneliti tentang krisis keuangan pada sistem keuangan ganda di Indonesia dengan menggunakan metode structural equation modeling (SEM) dan vector error correction model (VECM). Hasil menunjukkan bahwa akar krisis keuangan adalah ketidakmampuan sistem fiskal khususnya defisit fiskal dan belanja pemerintah yang berlebihan, ketidakstabilan sistem moneter khususnya GWM dan uang kertas, pemerintahan yang lemah khususnya dalam tata kelola administrasi yang buruk dan buruknya regulasi, faktor eksternal yang khususnya berkaitan dengan lingkaran bisnis dan bencana alam, perilaku para pelaku ekonomi yang masih individualis dan berspekulasi.
Penelitian Shah dan Bhutta (2016) mengatakan bahwa yang menjadi penyebab krisis perbankan konvensional adalah terjadinya kredit macet dengan biaya yang tinggi oleh peminjam skala besar serta perbankan konvensional tidak memfasilitasi peminjam dengan skala kecil. Selain itu, Yang (2017) mengatakan bahwa krisis 2008 terjadi akibat bubble economy dimana barang yang diperdagangkan tidak sesuai dengan nilai inrinsik barang tersebut. Dampak dari krisis ini menyebabkan penurunan yang drastis terhadap nilai ekspor di Asia (Brooks dkk., 2017).
Dari latar belakang tersebut, ada beberapa tujuan penelitian yang akan diteliti oleh penulis: 1). Mengetahui indikator awal gejolak keuangan pada perbankan konvensional dan perbankan syariah, 2). Mengidentifikasi periode gejolak terpanjang pada perbankan konvensional dan perbankan syariah, 3). Mengetahui industri perbankan mana yang memiliki ketahanan lebih baik dalam menghadapi gejolak keuangan. Penelitian ini adalah pengembangan dari tulisan yang dilakukan oleh Nurfalah dkk. (2018) dengan penambahan variabel NPL/NPF dalam model.

## TINJAUAN PUSTAKA
Menurut Reinhart dan Rogoff (2008), krisis berkembang ketika ekonomi melewati siklus bisnis yang normal, di mana boom dan bust adalah pola siklus yang teratur. Krisis keuangan terjadi ketika seleksi yang merugikan dan masalah moral hazard meningkat, memaksa pasar keuangan untuk beroperasi secara tidak efisien (Phan dkk., 2021). Sebagai akibat dari skenario ini, alokasi dana menjadi kurang optimal, menurunkan aktivitas ekonomi (Boivin dkk.,2010) sehingga mengakibatkan pembekuan pasar antar bank secara tiba-tiba, krisis keuangan, keruntuhan kredit, dan resesi parah (Boissaydkk., 2016). Karena suatu krisis sulit untuk diramalkan karena kompleksitasnya, maka diperlukan lebih banyak narasi, terutama yang berkaitan dengan elemen awal (Padhan & Prabheesh, 2019).
Sebuah teori mucul  pada pergantian abad kedua puluh tentang Teori Siklus Kredit dan Moneter, yang menggambarkan krisis sebagai gangguan perputaran moneter  (Hawtrey, 1927). Presentasi paling komprehensif dari ide ini, bahwa variabel kredit dan kebijakan moneter bertanggung jawab secara seignifikan atas krisis. Dia menyalahkan bank karena membatasi pinjaman (berperilaku countercycle ), yang pada gilirannya mengurangi aktivitas perusahaan dan menyebabkan krisis ekonomi. Perlu ditekankan bahwa sejumlah ilmuwan percaya bahwa krisis keuangan adalah penyebab utama kemerosotan ekonomi. Menurut penelitian yang dilakukan antara tahun 1973 dan 1997, krisis keuangan sebanyak 70 % selalu diikuti oleh krisis ekonomi. Jika krisis mata uang dan perbankan terjadi secara bersamaan, maka bencana ekonomi yang sangat parah akan terjadi.
Salah satu masalah yang paling mendesak dalam studi krisis keuangan adalah mengembangkan indikator integral yang dapat digunakan untuk memprediksi periode ketidakstabilan keuangan. Krisis keuangan global tahun 2008, yang mendorong munculnya sejumlah besar indikator krisis integral. Proses pembentukan sistem yang kompleks untuk memantau pasar keuangan dan Early Warning terhadap fenomena krisis terus dikembangkan, oleh beberapa organisasi keuangan internasional, seperti: International Monetary Fund (IMF),
Bank Dunia, IOSCO ( International Association of Securities Commissions ), Bank for International Settlements (BIS) dan Dewan Stabilitas Keuangan (FSB) di bawah G20 (Semin, dkk., 2020).
Literatur yang ada membagi indikator deteksi krisis menjadi dua kategori: indikator tingkat makro dan indikator tingkat mikro. Pada kelompok pertama, beberapa peneliti menganilisis menggunakan faktor ekonomi makro seperti pertumbuhan PDB, tingkat suku bunga, inflasi, dan nilai tukar. Contohnya, Kaminsky dkk., (1999) menginvestigasi 26 krisis perbankan dan 76 krisis mata uang periode 1970-1995. Mereka memeriksa 16 kemungkinan indikator, termasuk perdagangan, nilai tukar riil, dan cadangan, serta tren sektor riil dan fiskal, dan tingkat liberalisasi keuangan. Mereka menemukan bahwa variabel nilai tukar riil, harga saham, dan defisit sektor publik terhadap PDB adalah tiga indikator yang paling berpengaruh. Selanjutnya, Demirgüc- Kunt dan Detragiache (1997) menyelidiki 65 ekonomi antara tahun 1980 dan 1994. Mereka memperhitungkan variabel makroekonomi seperti pertumbuhan PDB riil, tingkat bunga riil, dan tingkat inflasi, serta variabel keuangan seperti jumlah uang beredar untuk cadangan dan tingkat pertumbuhan kredit riil, variabel PDB riil per kapita dan asuransi simpanan. Mereka mengklaim bahwa pertumbuhan ekonomi yang rendah, inflasi yang tinggi, dan suku bunga yang tinggi semuanya terkait dengan krisis perbankan. Sebagian besar penelitian selanjutnya, mengikuti dua penelitian ini dalam hal pemilihan indikator.
Selanjutnya, penelitian menggunakan pendekatan variabel tingkat mikro seperti modal bank, likuiditas, dan risiko gagal bayar. Contohnya, Barrell dkk., (2010) dengan menggunakan model logit untuk 14 negara OECD, mereka menyarankan bahwa sistem deteksi dini untuk krisis keuangan biasanya terkait erat modal bank, likuiditas bank, dan nilai properti. Mereka menemukan bahwa kecukupan modal, rasio likuiditas, dan harga properti semuanya memiliki pengaruh besar terhadap krisis perbankan. Wong dkk., (2010) selanjutnya mengembangkan Early Warning System terhadap masalah keuangan. Mereka menyoroti indikasi utama kesulitan keuangan ekonomi seperti penilaian risiko default yang berasal dari data tingkat bank, risiko kredit bank
Aam Slamet Rusydiana, Irfan Nurfalah, Nisful Laila
dan perusahaan non-keuangan, perbedaan harga aset, ekspansi kredit makroekonomi, kerentanan krisis mata uang, dan terjadinya tekanan di negara lain, semuanya merupakan indikasi utama penting yang terdeteksi sebagai indikator krisis keuangan.
Ascarya (2015) menyelidiki krisis keuangan dalam sistem perbankan ganda di Indonesia. Temuan menunjukkan bahwa faktor-faktor berikut berkontribusi terhadap krisis keuangan: ketidakstabilan sosial dan politik (faktor eksternal), spekulasi dan hedonisme (perilaku buruk), sistem fiskal yang tidak efektif (sistem fiskal yang tidak berkelanjutan), sistem perbankan cadangan fraksional, bunga, dan uang kertas (moneter yang tidak stabil). sistem), korupsi, dan orang yang salah di tempat yang salah (faktor internal) (tata kelola yang buruk). Faktor-faktor kunci tersebut harus dihilangkan secara bertahap dalam rangka meningkatkan stabilitas sistem keuangan secara metodis dan bertahap agar krisis keuangan tidak terulang kembali di masa mendatang.
Nurfalah dkk., (2018) melakukan penelitian untuk menginvestigasi indikator pada krisis perbankan konvensional dan syariah, serta untuk menentukan durasi krisis terpanjang untuk kedua jenis bank dan untuk membandingkan stabilitas kedua jenis bank tersebut, menggunakan metode Markov Switching Vector Autoregressive (MS- VAR). hasilnya menunjukkan bahwa perbankan syariah lebih tangguh daripada perbankan konvensional dalam menghadapi guncangan internal dan eksternal. Indikator utama perbankan konvensional adalah Credit Domestic, Interest Rate dan Money Supply (M2). Sementara, Indikator utama perbankan syariah adalah Bank Deposit dan Current Account/GDP. Selanjutnya, hasil menunjukkan bahwa periode krisis terlama untuk perbankan konvensional adalah April 2013 sampai Maret 2017, sedangkan untuk perbankan syariah adalah Januari 2008 sampai Oktober 2008.
Untuk memprediksi krisis perbankan, penelitian ini akan menggunakan pendekatan Metode Markov Switching. Metode Markov Switching adalah salah satu strategi yang paling efektif untuk mendeteksi kebangkrutan bank. Metode Markov merupakan metode yang penting, menurut Guérin dan Leon (2017), karena menggabungkan peramalan yang baik dengan peramalan metode yang berasal dari model
individu; Metode Markov Switching dianggap sebagai metode terbaik untuk data yang bersifat diskrit karena berfokus pada variabel target. Untuk memprediksi masa resesi di Amerika Serikat, mereka menggunakan pendekatan Markov ini.

## METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian ini mencakup keterangan model ekonometrik yang akan diteliti serta langkah-langkah yang berkaitan dengan model penelitian. Selanjutnya model menjelaskan tentang jenis dan sumber data yang akan diteliti, penjelasan tentang variabel-variabel internal dan eksternal yang digunakan dan bentuk model yang disusun dalam bentuk persamaan model. Sementara itu, metodologi yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah markov switching , di mana pendekatan ini menggunakan latent variable yang mengikuti turunan pertama dari two-stage markov , yaitu {S t } .  Di mana S t = 1 adalah kondisi gejolak ( distress state ) dan S t = 0 adalah kondisi tenang ( tranquil state ).

## Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang didapat dari sumber resmi dan dalam bentuk bulanan dari Januari 2004 sampai April 2018. Di antara sumber-sumber datanya yaitu didapat dari Statistik Perbankan Indonesia Otoritas Jasa Keuangan (SPI-OJK), Statistik Perbankan Syariah Otoritas Jasa Keuangan (SPS- OJK), Badan Pusat Statistik (BPS), Statistik Ekonomi dan Moneter Indonesia Bank Indonesia (SEKI- BI) dan International Financial Statistics (IFS) yang dipublikasikan oleh IMF dan Kementerian Perdagangan Republik Indonesia.

## Persamaan Umum, Variabel dan Definisi Operasional
Persamaan umum yang digunakan dalam skripsi ini terdapat dua model yaitu persamaan untuk perbankan konvensional dan perbankan syariah. Model persamaan dibuat menjadi 2 model karena masing-masing perbankan memiliki sistem yang berbeda selain itu variabel proksi krisisnya pun berbeda antara perbankan konvensional dan perbankan syariah.
Indikator yang digunakan sebagai proksi gejolak keuangan yaitu Z-Score. Z-score merupakan indikator yang digunakan untuk mengukur stabilitas perbankan dengan cara menjumlahkan ROA dan EA dibagi dengan standar  deviasi  dari  ROA  (Čihak  dkk.,  2008). Kemudian Indikator internal yang digunakan dalam penelitian ini di antaranya LDR, CRK, BDK, CARK dan NPL untuk perbankan konvensional serta FDR, CRS, BDS, CARS dan NPF untuk perbankan syariah. Sementara itu indikator eksternal yang digunakan yaitu INF, IR, IPI, EXC, M2, CREDO dan CA/GDP. Definisi indikator proksi gejolak, indikator internal dan indikator eksternal disajikan dalam bentuk Tabel 2.

## Metodologi Penelitian
Dalam metodologi penelitian ini akan dijelaskan tentang definisi Markov Switching dan penentuan periode gejolak, pembahasan secara lengkapnya sebagai berikut:

## Definisi Markov Switching
score adalah metrik yang biasa digunakan sebagai ukuran stabilitas perbankan (yt). Model MS-VAR (Markov Switching-Vector Auto Regression), yang dapat digunakan sebagai alternatif model deret waktu linier dengan parameter konstan, digunakan dalam penelitian ini untuk mengimplementasikan model switching Markov. Gagasan utama di balik model perubahan rezim ini, menurut Krolzig (1997), adalah bahwa parameter vektor deret waktu dimensi -K (Y t ) bergantung pada variabel rezim yang tidak teramati , yang diwakili oleh probabilitas suatu rezim tertentu yang dimuat dalam persamaan 1.
Tabel 1. Persamaan Umum Model Penelitian
Model 1:
Konvensional
Z-scoreK t = A 0 + A 1 BDK t-i + A 2 LDR t-j + A 3 CARK t-k + A 4 CRK t-l + A 5 IR t-m + A 6 NPL t-n + A 7 IPI t-o + A 8 INF t-p + A 9 EXC t-q + A 10 CREDO t-r + A 11 M2 t-s + A 12 CAGDP t-t + ε u
Model 2: Syariah Z-scoreS t = A 0 + A 1 BDS t-i + A 2 FDR t-j + A 3 CARS t-k + A 4 CRS t-l + A 5 IR t-m + A 6 NPF t-n + A 7 IPI t-o + A 8 INF t-p + A 9 EXC t-q + A 10 CREDO t-r + A 11 M2 t-s + A 12 CAGDP t-t + ε u
Sumber: diolah penulis
Tabel 2. Ringkasan Indikator yang Digunakan dalam Penelitian
Z-Score Indikator Stabilitas Perbankan Z-ScoreK Indikator Stabilitas Perbankan Konvensional Z-ScoreS Indikator Stabilitas Perbankan Syariah Indikator Internal Indikator Eksternal LDR Loan to deposit ratio INF Inflation FDR Financing to deposit ratio IR Interest rate CRK Cash ratio (perbankan konvensional) EXC Exchange rate CRS Cash ratio (perbankan syariah) M2 Money supply BDK Bank deposit (Perbankan konvensional) CREDO Credit domestic BDS Bank deposit (Perbankan syariah) IPI Industrial production index CARK Capital adequacy ratio (Perbankan konvensional) CA/GDP Current account/ GDP, data triwulan diinterpolasi menjadi bulanan. CARS Capital adequacy ratio (Perbankan syariah) NPL Non Performing Loan NPF Non Performing Financing
Sumber: diolah penulis
(1) dengan
adalah nilai historis dari   dan   adalah variabel eksogen, dan adalah vektor parameter pada saat rezim m .
Model regresi Markov-Switching dapat didefinisikan dalam persamaan 2 Jika perubahan rezim terjadi pada intercept dari VAR, maka disebut proses MSI( )-VAR( ) pada persamaan 5
(2) di mana   adalah matriks regressor eksogen berukuran dan   adalah proses inovasi
( Innovation processes ) . Bentuk paling umum dari proses MS-VAR dengan orde   dan   rezim dijelaskan pada persamaan 3
dengan nilai presample
tetap.
Terdapat beberapa spesifikasi model
MS-VAR dalam memodelkan time series terhadap perubahan rezim. Notasi yang umum digunakan untuk spesifikasi model MS-VAR yang menunjukkan variabel mana yang berubah terhadap perubahan rezim adalah sebagai berikut:
M Markov-switching mean ,
I Markov-switching intercept , A Markov-switching autoregression parameter, H Markov-switching heteroscedasticity.
Sebagai contoh, VAR dengan perubahan rezim pada mean disebut dengan proses MSM( )-VAR( ) pada persamaan 4
(3)
(4)
(5)
Tabel 3. Parameter Rezim MS-VAR
Notasi
µ v Σ
i A
MSM( M )-VAR( p ) Berubah - Tidak berubah Tidak berubah MSI( M )-VAR( p ) - Berubah Tidak berubah Tidak berubah MSIH( M )-VAR( p ) - Berubah Berubah Tidak berubah MSIAH( M )-VAR( p ) - Berubah Berubah Berubah µ : mean, v : intercept Σ : variansi i A : matriks parameter autoregresi
Sedangkan untuk VAR dengan seluruh parameternya berubah terhadap perubahan rezim disebut dengan MSIAH( )-VAR( ) yang ditunjukkan dengan model pada persamaan (3). Tabel 3 menyarikan beberapa tipe spesifikasi dari model MS-VAR.

## Penentuan Periode Gejolak
Dalam penelitian ini menggunakan latent variable yang mengikuti turunan pertama dari two-stage markov , yaitu {S t } .  Di mana S t = 1 adalah kondisi gejolak ( crisis state ) dan S t = 0 adalah kondisi tenang ( tranquil state ). Walaupun dalam model ini S t tidak diobservasi secara langsung, perilaku dependent variable (Y t ) adalah bebas dari S t yang dapat dinotasikan pada persamaan 6
Y t | S N(μ St , σ ) (6) Untuk dependent variable (Y t ) yang digunakan dalam penelitian ini adalah Z-Score. Dalam model MS, nilai rata-rata ( mean ) dan varian dari Y t dapat berubah sesuai dengan regime . Densitas ( density ) dari S t dapat diformulasikan pada persamaan 7
f (Y t |S t ) = exp (7)
untuk S t = 0,1
Probabilitas bersyarat (forecast) ke dalam rezim j pada periode t+1 dengan pengetahuan hingga periode t, yang dapat dinyatakan Pr( ), untuk j = 1,2,...,N, juga dapat digunakan sebagai alat pendugaan. Sebuah vektor (Nx1) digunakan untuk menyimpan estimasi probabilitas. Yang terakhir,   adalah fungsi kepadatan dari persamaan (8) yang dinyatakan sebagai vektor (Nx1) dengan komponen j. Iterasi pada persamaan berikut menggambarkan probabilitas  yang  telah  disaring  (filtered)  dan ditentukan untuk setiap periode t:
= (9)

## = (10)
Di mana Pt adalah notasi perkalian setiap elemen dan merupakan matriks berukuran NxN dari probabilitas transisi periode t-1 ke periode t seperti ditunjukkan pada persamaan (9). Pr( ) dihitung menggunakan persamaan sepuluh sebagai rasio distribusi f( ) terhadap distribusi marginalnya f( ). Distribusi marjinal dihitung dengan menjumlahkan distribusi gabungan dua state. Persamaan (10) menunjukkan bahwa mengalikan transformasi matriks P dari probabilitas transisi untuk mendapatkan probabilitas yang diperkirakan dari setiap keadaan pada periode berikutnya tidak cukup ketika perkiraan terbaik dari posisi keadaan saat ini diperoleh.
Beberapa penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan pendekatan Markov Switching telah dilakukan beberapa peneliti.
Latent variable dari regime switching (S t ) didapatkan dari matriks transisi probability P t pada persamaan 8.
Di mana P  menyatakan sebuah probabilitas perpindahan dari state I ke state j pada suatu periode t, dan F menyatakan fungsi kumulatif nominal cdf, yang merupakan komponen dari vektor kx1. Xt-1, di sisi lain, merupakan indikator yang mendeteksi peringatan dini yang dapat berdampak pada peluang atau prospek transisi.
Nilai awal diperlukan untuk menjalankan model ini, yaitu =  =
, di mana nilai
ini merupakan probabilitas tak bersyarat untuk mencapai state 1 dalam periode 1. Selanjunya, apakah nilai xt stasioner atau tidak dapat mempengaruhi bagaimana nilai ini ditangani.
Probabilitas jangka panjang = merupakan fungsi dari jika xt stasioner.
Sedangkan jika xt tidak stasioner, maka harus dihitung sebagai parameter tersendiri. Pada praktiknya, jika data deret waktu yang cukup panjang, fungsi likelihood tidak akan berubah, dan tidak ada bedanya apakah fungsi tersebut dihitung secara individual atau nilainya ditetapkan secara teratur.
Fungsi likelihood dimaksimalkan dalam prosedur estimasi atau pendugaan. literasi Hamilton digunakan untuk menentukan fungsi likelihood (1990). Kita dapat membuat Pr , yang merupakan probabilitas observasi bersyarat ( filtered ) dari observasi 1 yang dihasilkan oleh rezim j, untuk j=1,2,...,N, dengan menggunakan informasi yang diketahui hingga periode t. N menunjukkan jumlah state, dan N=2 digunakan dalam penelitian ini. Setelah itu, probabilitas bersyarat dikumpulkan menjadi vektor ( Nx1 )
Periode t-1 State 0 State 1 Periode t State 0 State 1 (8)
Misalnya riset yang dilakukan oleh Zahra, dkk. (2018), Serletis dan Xu (2019), serta Nurfalah, dkk., (2018). Penelitian ini adalah pengembangan dari riset Nurfalah, dkk., (2018) khususnya dengan penambahan variabel NPL dan NPF pada indikator mikro perbankan.
Zahra dkk. (2018) menganalisis pengaruh variabel makro dan mikroekonomi terhadap stabilitas perbankan ganda di Indonesia serta membandingkan tingkat stabilitas kedua sistem perbankan dengan menggunakan komparasi dua model pengukuran stabilitas, yaitu Z-score dan Banking Stability Index. Metode yang digunakan dalam penelitian Zahradkk.  adalah Markov Switching VAR. Hasil penelitiannya bahwa sistem perbankan syariah memiliki tingkat stabilitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan sistem perbankan konvensional, yang artinya perbankan syariah terbukti lebih stabil dibandingkan dengan konvensional.
Sedikit berbeda dengan riset di atas, Simorangkir (2012) mencoba melakukan studi terkait deteksi dini indikator bank run di Indonesia dengan metode yang sama yakni Markov Switching (MS). Hasil utamanya menunjukkan bahwa model MS relatif robust sebagai sebuah indikator deteksi dini bank run di Indonesia. Hal ini terefleksi dari hasil objek riset 102 bank yang menjadi sampel.
Untuk studi di luar Indonesia, Hosni (2014) melakukan penelitian terkait indikator deteksi dini untuk krisis perbankan yang bersifat sistemik.
Beberapa negara yang menjadi objek riset adalah negara berkembang dan negara maju dengan memilih variabel makro, finansial, akuntansi dan variabel eksternal. Data yang digunakan adalah data tahunan sejak 1970 hingga tahun 2012. Hasilnya menunjukkan bahwa krusialnya peran variabel akuntansi dalam krisis industri perbankan. Selain itu, diperlukan pula model BMA (Bayesian model averaging) dalam menentukan kemungkinan dan probabilitas dari masing-masing variabel penjelas saat terjadinya gejolak perbankan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pergerakan Variabel Z-Score
Pergerakan rata-rata antara z-score bank konvensional dan z-score bank syariah menunjukkan bahwa rata-rata z-score bank syariah lebih besar dibandingkan dengan z-score bank konvensional. Hal ini disebabkan karena peningkatan aset bank, rendahnya aset to loans dan cost-to-income ratio serta meningkatnya income diversity yang didapatkan bank syariah (Čihák & Hesse, 2010). Pada grafik di bawah ini dapat dilihat bahwa rata-rata z-score bank syariah (9.93) lebih kecil dari rata-rata z-score bank konvensional (10.98), hasil ini membuktikan bahwa kecukupan modal yang lebih besar membuat perbankan konvensional lebih stabil dari perbankan syariah.

## Memprediksi gejolak perbankan di Indonesia dengan pendekatan Markov Switching VAR
Gambar 2 menyatakan bahwa perbankan konvensional lebih stabil terhadap gejolak dibandingkan dengan perbankan Syariah. Namun tingkat kestabilan ini, hanya dinilai dari satu indikator stabilitas saja yaitu Z-score sedangkan dalam penelitian ini memiliki 5 indikator internal untuk masing-masing perbankan dan 7 indikator ekternal. Sehingga hasil ini merupakan hasil sementara dari seluruh indikator yang diestimasi.

## Hasil Pengujian Data
Penelitian ini menggunakan metode Markov Switching Vector Autoregression (MS-VAR) di mana terdapat beberapa pengujian yang harus dilakukan diantaranya: uji stasioneritas, uji chow breakpoint, uji heteroskedastis dan uji signifikansi parsial. Secara lengkap pengujian-pengujian tersebut akan dijelaskan sebagai berikut:

## Uji Stasioneritas
Data times series biasanya mengandung tren karena memiliki data yang cendrung berfluktusi sehingga akan sulit untuk diestimasi (Gujarati, 2003). Maka, agar data times series dapat diestimasi perlu dilakukan uji stasioneritas data dengan menggunakan uji Augmented Dickey Fuller (ADF) dan Phillips-Perron (PP). Hasil olah data yang dilakukan penulis dengan menggunakan software eviews 7.2 menunjukkan bahwa variabel proksi gejolak baik ZscoreK maupun ZscoreS stasioner pada first  different , kemudian untuk variabel mikro perbankan konvensional yang terdiri dari 5 variabel yaitu BDK, LDR, CRK dan NPL semuanya stasioner pada first different kecuali CARK yang stasioner pada tingkat level. Selanjutnya variabel mikro perbankan syariah yaitu BDS, CARS, FDR dan CRS yang semuanya stasioner pada tingkat level kecuali BDS dan NPF yang stasioner pada first different . Dan terakhir variabel makroekonomi, untuk variabel IR, INF, EXC, CREDO, M2 dan CAGDP stasioner pada first different , sedangkan untuk IPI stasioner pada tingkat level. Selanjutnya data yang digunakan dalam estimasi penelitian ini menggunakan data yang sudah dilakukan uji stasioneritas.
Uji Chow Breakpoint
Uji chow dilakukan untuk mengetahui adanya guncangan ekonomi pada periode-periode tertentu selama periode penelitian. Dan dalam penelitian ini uji chow digunakan juga sebagai pendukung dari hasil estimasi periode gejolak. Hasil olah data yang dilakukan penulis menunjukkan hasil chow break model bank konvensional yaitu Nilai F-statistik 2.137928 yang stasioner pada taraf nyata 5% menunjukkan bahwa hipotesis nol yang menyatakan tidak ada pergeseran struktural ditolak. Artinya model konvensional memperlihatkan bahwa terdapat pergeseran struktural dalam model pada periode Oktober 2006. Selanjutnya Untuk model syariah, nilai F-statistik 1.984528 yang signifikan pada taraf nyata 5% menunjukkan bahwa hipotesis nol ditolak. Artinya terdapat pergeseran struktural pada mdel, dalam model bank syariah sendiri terjadi pergeseran struktural mulai periode Agustus 2005. Hasil yang lebih lengkap dapat dilihat pada lampiran 1 dan 2.

## Uji Heteroskedastis
Pengujian heteroskedastis dilakukan untuk melihat adanya varian yang tidak konstan. Dengan pengujian ini diharapkan observasi menjadi tidak bias, konsisten dan efisien, maka agar hasil dari model MS-VAR ini tidak bias, konsisten dan efisien akan dilakukan pengujian heteroskedastis. Hasil uji heteroskedastis dengan uji Breusch-Pagan-Godfrey untuk model bank konvensional menunjukkan bahwa probabilitas F sebesar 0.0001 lebih kecil dari taraf nyata 5% artinya dalam model bank konvensional ini terdapat heteroskedastis, sehingga model MS-VAR yang digunakan harus memperhatikan hasil pengujian ini dan hasil uji heteroskedastis model bank syariah menunjukkan probabilitas F sebesar 0.0477 lebih kecil dari taraf nyata 5% artinya dalam model bank syariah pun terdapat heteroskedastis, sehingga model MS-VAR yang digunakan harus memperhatikan hasil pengujian ini. Hasil uji heteroskedastis lebih lengkap dapat dilihat pada lampiran 3 dan 4.

## Uji Signifikansi Parsial
Uji signifikansi Parsial dilakukan untuk melihat signifikansi masing-masing variabel, indikator yang signifikan pada taraf nyata 5% untuk model
Aam Slamet Rusydiana, Irfan Nurfalah, Nisful Laila
bank konvensional pada semua rezim yaitu CRK dan IR dengan masing-masing nilai t-value sebesar -1.1639, dan 1.6561. Hasil lebih lengkap dapat dilihat pada lampiran 8. Selanjutnya indikator yang signifikan pada taraf nyata 5% dalam model bank syariah pada semua rezim yaitu BDS, CRS, IR, INF, CREDO, M2 dan CAGDP dengan t-value masing-masing sebesar -0.0379, 0.1838, 0.0015, 0.0954, 0.3131, 0.3373, 0.0388. Nilai t-value untuk masing-masing rezim pada model bank syariah dapat dilihat pada lampiran 5 dan 6.

## Interpretasi Hasil Estimasi
Dari olah data yang dilakukan penulis, didapat hasil untuk model bank konvensional dan model bank syariah, di mana masing-masing model memiliki hasil yang berbeda. Telah dibahas sebelumnya tentang signifikansi parsial variabel di mana terdapat 2 indikator yang signifikan pada
semua rezim untuk model konvensional yaitu CRK dan IR.
Dapat dilihat pada tabel 4, indikator yang berpengaruh signifikan terhadap gejolak untuk indikator internal yaitu CRK. Indikator CRK memiliki koefisien yang negatif. Artinya kenaikan rasio kas perbankan konvensional sebesar 1% akan menurunkan nilai ZscoreK dengan kata lain kenaikan rasio kas sebesar 1% akan menurunkan stabilitas perbankan konvensional sebesar 0.14%. Selanjutnya indikator eksternal yang berpengaruh signifikan terhadap gejolak yaitu IR dengan koefisien  positif,  hal  ini  menunjukkan  bahwa kenaikan IR sebesar 1% akan meningkatkan nilai ZscoreK yang mengindikasikan kenaikan stabilitas perbankan konvensional sebesar 0.09%.
Model kedua yaitu model bank syariah, di mana terdapat indikator 2 internal yang signifikan yaitu BDS dan CRS, sedangkan indikator eksternal yang signifikan untuk perbankan syariah yaitu IR, INF, EXC, CREDO, M2 dan CAGDP. Koefisien masing-masing variabel dari hasil olah Tabel 4. Koefisien Variabel Model Bank Konvensional Variabel Koefisien Rezim 1 Rezim 2 BDK 1.35 1.52 CARK -12.76 -12.89 LDR -32.01 -32.08 CRK -0.14 -0.14 NPL -6.45 -6.35 IR 0.09 0.09 IPI 1.76 1.74 INF 0.58 0.59 EXC 2.21 2.22 CREDO -0.61 -0.61 M2 0.91 0.91 CAGDP -0.15 -0.16 Catatan: cetak tebal signifikan terhadap taraf nyata 5% sesuai dengan uji signifikansi parsial Tabel 5. Koefisien Model Bank Syariah Variabel Koefisien Rezim 1 Rezim 2 BDS -0.03 -0.19 CARS -32.12 -32.28 FDR 102.59 102.29 CRS 0.18 0.18 NPF -6.99 -6.88 IR 0.001 0.001 IPI 2.03 2.05 INF 0.09 0.10 EXC 0.93 0.94 CREDO 0.31 0.29 M2 0.33 0.32 CAGDP 0.03 0.02
Catatan: cetak tebal signifikan terhadap taraf nyata 5% sesuai dengan uji signifikansi parsial

## Memprediksi gejolak perbankan di Indonesia dengan pendekatan Markov Switching VAR
data yang dilakukan penulis dapat dilihat pada Tabel 5.
Dari tabel 5 koefisien variabel model bank syariah, indikator internal yang signifikan pada taraf nyata 5% yaitu BDS dengan nilai koefisien negatif dan CRS memiliki koefisien positif. Artinya kenaikan deposito perbankan syariah sebesar 1% akan menurunkan nilai ZscoreS sebesar 0.03% pada rezim 1 dan 0.19% pada rezim 2 dengan kata lain stabilitas perbankan syariah akan menurun sebesar 0.03% dan 0.19%. Sedangkan kenaikan rasio kas perbanakna syariah sebesar 1% akan meningkatkan nilai ZscoreS atau meningkatkan stabilitas perbankan syariah sebesar 0.18%. Untuk 6 indikator eksternal yang signifikan semua memiliki koefisien yang positif artinya kenaikan persentase indikator-indikator tersebut sebesar 1% akan meningkatkan stabilitas perbankan syariah dengan masing-masing indikator IR sebesar 0.001%, INF sebesar 0.09, CREDO sebesar 0.31, M2 sebesar 0.33 dan CAGDP 0.03.
Perbandingan indikator yang signifikan antara perbankan konvensional dan perbankan syariah yaitu 2:7 artinya perbakan konvensional lebih stabil terhadap guncangan krisis daripada perbankan syariah. Jika dianalogikan terjadi gejolak perbankan, perbankan konvensional akan merugi sebesar 2% sedangkan perbankan syariah akan merugi sebesar 7%. Hal ini pun sesuai dengan nilai Zscore masing-masing perbankan di mana nilai zscore perbankan konvensional lebih tinggi dari nilai Zscore perbankan syariah.

## Perpindahan dan Transisi Rezim
Salah satu kelebihan metode MS-VAR yaitu nilai batas indeks gejolak ( threshold ) merupakan variabel endogenous dengan kata lain periode gejolak dan lamanya gejolak merupakan bagian dari hasil estimasi. Hasil olah data menggunakan OxMetrics 5.1 menunjukkan bahwa terjadi pergeseran dari rezim 1 (masa tenang) ke rezim 2 (masa gejolak). Dapat dilihat dari tabel transisi
matriks model perbankan konvensional. Di mana probabilitas transisi matriks perbankan konvensional dari rezim 1 ke rezim 2 sebesar 7.02% dan probabilitas transisi matriks dari rezim 2 ke rezim 1 sebesar 24.63%. Sedangkan probabilitas matriks pada rezim 1 sebesar 92.98% dan probabilitas matriks pada rezim 2 sebesar 75.37%. Artinya jika dilihat dari transisi matriks ini, keberadaan perbankan konvensional untuk berada pada posisi stabilitas yaitu sebesar 92.98% dan kemungkinan berada pada posisi tidak stabil yaitu sebesar 75.37%. Selain itu, proporsi perpindahan dari masa gejolak ke masa stabil perbankan konvensional lebih besar yaitu 24.63% dibandingkan dengan masa stabil ke masa gejolak yaitu sebesar 7.02%. Hasil ini membuktikan bahwa fundamental perbankan konvensional dapat menghadapi masa gejolak lebih singkat dan dapat segera recovery dari gejolak tersebut. Tabel probabilitas matriks transisinya dapat dilihat pada Tabel 6.
Perpindahan transisi matriks rezim 1 dan rezim 2 antara perbankan konvensional dan perbankan syariah memiliki siklus yang sama, dimana siklus ekonomi akan terus bergerak pada level yang stabil dan pada saatnya akan bergerak pada level yang tidak stabil. Dapat dilihat pada tabel probabilitas transisi perpindahan model perbankan syariah dari masa tenang ke masa gejolak, probabilitas matriks transisi dari rezim 1 ke rezim 2 sebesar 11.38% dan probabilitas transisi matriks dari rezim 2 ke rezim 1 sebesar 54.79%. Sedangkan ketika sudah berada pada rezim 1 probabilitas matriksnya sebesar 88.62% dan ketika sudah berada pada rezim 2 probabilitas matriksnya sebesar 55.21%. Artinya probabilitas kecendrungan perbankan syariah berada pada rezim 1 (masa tenang), hal ini dapat dibuktikan dari hasil rezim probabilitas transisi matriks perbankan syariah, di mana probabilitas transisi matriks di rezim 1 lebih besar daripada probabilitas transisi matriks di rezim 2 yaitu antrara 88.62% dengan 45.21% yang terdapat pada Tabel 7.
Tabel 6. Rezim Probabilitas Transisi Matriks Model Bank Konvensional Regime 1 Regime 2 Regime 1 0.9298 0.0702 Regime 2 0.2463 0.7537 Sumber: diolah Penulis
Jika dibandingkan dengan perbankan konvensional nilai transisi pada masa tenang perbankan konvensional lebih tinggi dibandingkan perbankan syariah yaitu 92.98%:88.62%. Tetapi hasil ini menunjukkan bahwa fundamental perbankan konvensional dan perbankan syariah sudah baik yang ditandai dengan nilai transisi pada masa tenang lebih dari 50%.

## Durasi dan Probabilitas Rezim
Salah satu kelebihan penggunaan metode markov switching adalah dapat mengetahui kemungkinan terjadinya perubahan siklus ekonomi baik itu resesi, booming ataupun krisis. Selain itu, metode ini pun dapat memperkirakan durasi lamanya periode tenang yang digambarkan oleh rezim 1 dan periode gejolak yang digambarkan oleh rezim 2. Ada 2 model dalam penelitian yaitu model bank konvensional dan model bank syariah, di mana masing-masing model memiliki hasil yang berbeda. Dari perbedaan hasil ini, dapat dijadikan perbandingan model bank manakah yang memiliki durasi dan probabilitas yang tinggi pada saat gejolak serta model bank manakah yang memiliki durasi dan probabilitas yang tinggi pada masa tenang.
Dari tabel 8 dapat diperhatikan bahwa jumlah observasi bank konvensional pada rezim 1 sebanyak 130.9 sedangkan pada rezim 2 jumlah observasinya sebanyak 40.1. Rezim 1 adalah masa tenang yang pada model bank konvensional ini nilai probabilitasnya sebesar 0.7783 dan untuk
rezim 2 yaitu masa gejolak nilai probabilitasnya sebesar 0.2217. Kemudian durasi pada rezim 1 untuk model bank konvensional ini selama 14.25 bulan, sementara itu durasi pada rezim 2 lebih besar yaitu selama 4.06 bulan. Hasil ini menunjukkan bahwa masa tenang perbankan konvensional lebih lama dibandingkan dengan masa gejolaknya yaitu 14.25 bulan berbanding 4.06 bulan. Nilai probabilitas masa tenang perbankan konvensional yang lebih tinggi dari masa gejolak, artinya perbankan konvensional bisa menjaga fundamentalnya untuk terus berada pada masa tenang.
Model kedua yaitu model perbankan syariah, probabilitas rezim 1 dan durasi pada rezim 1 lebih besar daripada rezim 2. Probabilitas rezim 1 sebesar 0.8281 dan rezim 2 sebesar 0.1719 serta durasi pada erzim 1 sekitar 8.79 bulan dan pada rezim 2 sekitar 1.83 bulan. Hasil ini membuktikan bahwa perbankan syariah lebih stabil terhadap guncangan gejolak perbankan. Kemungkinan terjadinya gejolak pada perbankan syariah hanya 17.19% dengan durasi yang pendek hanya sekitar 1.83 bulan, setelah itu akan kembali kepada tingkat kestabilan perbankan syariah. Jika dibandingkan dengan perbankan konvensional, propabilitas durasi lamanya perbankan syariah berada di masa tenang lebih tinggi daripada perbankan konvensional yaitu 82.81%: 77.83%. Hasil ini menunjukkan pada probabilitas durasi perpindahan masa tenang dan masa gejolak, perbankan syariah memiliki durasi yang lebih lama pada masa tenang dan lebih singkat pada
Tabel 7. Rezim Probabilitas Transisi Matriks Model Bank Syariah Regime 1 Regime 2 Regime 1 0.8862 0.1138 Regime 2 0.5479 0.4521 Sumber: diolah Penulis Tabel 8. Durasi Rezim Model Bank Konvensional nObs Prob Durasi Regime 1 130.9 0.7783 14.25 Regime 2 40.1 0.2217 4.06 Sumber: diolah Penulis Tabel 9. Durasi Rezim Model Bank Syariah nObs Prob Durasi Regime 1 141.3 0.8281 8.79 Regime 2 29.7 0.1719 1.83 Sumber: diolah penulis
masa gejolak dibanding dengan perbankan konvensional. Rincian hasil olah data dapat dilihat pada Tabel 9.

## Periode Gejolak Perbankan di Indonesia
Dalam penelitian markov switching , periode penentuan gejolak merupakan bagian dari hasil estimasi. Dan penelitian ini menggunakan dua model persamaan sehingga terdapat periode gejolak model bank konvensional dan periode gejolak model bank syariah. Periode gejolak ini tidak hanya dimaknai sebagai krisis yang parah tetapi bisa diartikan juga bahwa terdapat gejolak keuangan pada periode-periode tertentu.

## Periode Gejolak Model Bank Konvensional
Hasil estimasi periode gejolak model bank konvensional diestimasi berdasarkan pergerakan- pergerakan variabel yang digunakan dalam penelitian. Grafik periode gejolak model bank
konvensional dengan melihat kepada hasil probabilitas  klasifikasi  rezim  periode  gejolak terdapat pada Gambar 3:
Dari grafik tersebut terdapat dua rezim yaitu rezim 1 dan rezim 2, rezim 1 adalah masa tenang sedangkan rezim 2 adalah masa krisis (ketidakstabilan keuangan). Jika dilihat periode masa krisis perbankan konvensional terjadi pada periode Februari 2004, Mei 2004–Juni 2004, Maret 2005–Januari 2006, Desember 2006– Januari 2007, Oktober 2007–November 2007, November 2012–Desember 2012, November 2013–Desember 2013, Juli 2014, Oktober 2014–Januari 2016 dan Agustus 2016. Periode ketidakstabilan keuangan perbankan konvensional di Indonesia terlama, yaitu pada periode terkahir di mana perbankan konvensional mengalami gejolak keuangan sekitar dua tahun (Oktober 2014–Januari 2016). Hal ini dikarenakan adanya kebijakan Quantitative Easing yang dilakukan Amerika Serikat untuk memperkuat ekonominya pasca krisis 2008, namun berimplikasi pada
Sumber: diolah penulis Gambar 3. Grafik Probabilitas Klasifikasi Rezim Model Bank Konvensional
Aam Slamet Rusydiana, Irfan Nurfalah, Nisful Laila
negara-negara berkembang seperti Indonesia. Selain itu pun pertumbuhan ekonomi global pada periode tersebut masih tumbuh lambat dan belum stabil pasca krisis 2008. Pengukuran penelitian ini menggunakan parameter industri perbankan konvensional secara keseluruhan sehingga apabila terdapat beberapa bank konvensional yang mengalami turbulensi atau gejolak keuangan, maka akan tergambar sebagai perwujudan dari keseluruhan bank konvensional, tidak per masing- masing bank.
Hasil uji chow breakpoint test menunjukkan bahwa periode masa krisis perbankan konvensional dimulai pada periode Oktober 2016 terdapat pada Tabel 10.

## Periode Krisis Model Bank Syariah
Gambar 4 menunjukkan hasil dari estimasi 13 indikator yang diolah termasuk indikator internal perbankan syariah dan indikator eksternal.
Dari grafik probabilitas klasifikasi rezim perbankan syariah ada beberapa periode masa tenang dan periode masa krisis (ketidakstabilan
Tabel 10. Klasifikasi Rezim Model Bank Konvensional REZIM 1 REZIM 2 2004:3 - 2004:4 2004:2 - 2004:2 2004:7 - 2005:2 2004:5 - 2004:6 2006:2 - 2006:11 2005:3 - 2006:1 2007:2 - 2007:9 2006:12 - 2007:1 2007:12 - 2012:10 2007:10 - 2007:11 2013:1 - 2013:10 2012:11 - 2012:12 2014:1 - 2014:6 2013:11 - 2013:12 2014:8 - 2014:9 2014:7 - 2014:7 2016:2 - 2016:7 2014:10 - 2016:1 2016:9 - 2018:4 2016:8 - 2016:8 Sumber: diolah penulis
Sumber: diolah penulis Gambar 4. Grafik Probabilitas Klasifikasi Rezim Model Bank Syariah
keuangan) dalam model perbankan syariah ini. Rezim 1 (masa tenang) dapat dilihat dari grafik atas menunjukkan bahwa periode masa tenang perbankan syariah lebih banyak daripada periode masa krisis (rezim 2) perbankan syariah. Hal ini membuktikan bahwa ketahanan dan kestabilan perbankan syariah terhadap gejolak keuangan perbankan serta ketidakpastian ekonomi global cukup baik. Jika dilihat terdapat kesinambungan krisis perbankan syariah yang ditunjukkan oleh rezim 2 yaitu pada tahun 2008 yang dimulai dari bulan Maret 2008–Desember 2008. Selain itu, pada tahun 2008 merupakan tahun krisis di mana terjadi gejolak keuangan yang cukup parah ditandai dengan pailitnya perusahaan investasi terbesar di dunia yaitu Lehman Brothers. Hal ini pun pada akhirnya memicu gejolak keuangan di Indonesia, beberapa perbankan konvensional dinyatakan pailit dan diakusisi oleh perbankan lainnya dengan modal yang lebih besar. Melihat pertumbuhan perbankan syariah yang cukup baik pada tahun ini dan berpotensi untuk berkembang pesat, beberapa bank konvensional hasil akuisisi tersebut diubah menjadi bank syariah, salah satu contoh: Bank Rakyat Indonesia Syariah (BRIS). Pertumbuhan hasil konversi bank tersebut pada tahun-tahun awal belum terlihat signifikan, cenderung terbawa oleh gejolak keuangan, sehingga tergambar dari hasil penelitian ini bahwa adanya gejolak keuangan terpanjang di perbankan syariah yaitu pada tahun 2008.
Hasil ini sesuai dengan hasil uji chow breakpoint test yang menggambarkan bahwa
terjadi pergeseran struktural dalam model perbankan syariah yaitu pada periode Agustus 2008. Secara ringkas hasil estimasi probabilitas klasifikasi rezim model bank syariah disajikan dalam bentuk tabel 11.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari pembahasan-pembahasan sebelumnya, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut: Pertama, leading indicator untuk perbankan konvensional adalah Cash Ratio Konvensional (CRK) dan Interest Rate (IR). Nilai t-value CRK yang signifikan (-1.1639) dengan koefisien CRK yang negatif (0.14) menandakan bahwa semakin tinggi nilai CRK maka stabilitas perbankan konvensional akan semakin menurun. Selanjutnya indikator yang signifikan adalah Interest Rate (IR) dengan nilai t-value yaitu 1.6561 dan koefisien positif (0.09) menandakan bahwa kenaikan IR akan meningkatkan stabilitas perbankan konvensional senilai 0.09%.
Kedua, leading indicator untuk indikator mikro perbankan syariah adalah Bank Deposit Syariah (BDS) dan Cash Ratio Syariah (CRS). Nilai t-value BDS (-0.082) yang signifikan dengan koefisien BDS yang negatif (0.03) menandakan bahwa semakin tinggi nilai BDS maka stabilitas perbankan syariah akan semakin menurun. Selanjutnya indikator yang signifikan adalah Cash Ratio Syariah (CRS) dengan nilai  t-value  yaitu  0.766  dan  koefisien  positif (0.18) menandakan bahwa kenaikan CRS akan
Tabel 11. Klasifikasi Rezim Model Bank Syariah REZIM 1 REZIM 2 2004:2 - 2004:4 2004:5 - 2004:7 2004:8 - 2005:9 2005:10 - 2006:1 2006:2 - 2007:9 2007:10 - 2007:10 2007:11 - 2008:2 2008:3 - 2008:4 2008:5 - 2008:5 2008:6 - 2008:7 2008:8 - 2008:8 2008:9 - 2008:10 2008:11 - 2008:11 2008:12 - 2009:3 2009:4 - 2009:12 2010:1 - 2010:1 2010:2 - 2012:12 2013:1 - 2013:1 2013:2 - 2013:6 2013:7 - 2013:8 2013:9 - 2013:12 2014:1 - 2014:2 2014:3 - 2014:12 2015:1 - 2015:1 2015:2 - 2015:6 2015:7 - 2015:8 2015:9 - 2015:9 2015:10 - 2015:10 2015:11 - 2015:12 2016:1 - 2016:1 2016:2 - 2016:7 2016:8 - 2016:8 2016:9 - 2018:4 2004:5 - 2004:7 Sumber: diolah penulis
Aam Slamet Rusydiana, Irfan Nurfalah, Nisful Laila
meningkatkan stabilitas perbankan syariah senilai 0.18%. Sedangkan untuk indikator eksternal yang signifikan  adalah Interest Rate (IR), Inflation (INF), Credit Domestic (CREDO), Money Supply (M2) dan Current Account/GDP (CAGDP) dengan masing-masing nilai t-values yaitu 0.0015, 0.0954, 0.9339, 0.3131, 0.3373 dan 0.0388 serta indikator-indikator ini memiliki koefisien yang positif, artinya kenaikan persentase dari indikator ini akan meningkatkan stabilitas perbankan syariah sesuai dengan koefisien masing-masing.
Pengukuran secara industri perbankan, hasil penelitian menunjukkan bahwa terjadi gejolak keuangan yang dialami oleh perbankan konvensional pada bulan Oktober 2014– Januari 2016 adalah termasuk dalam periode ketidakstabilan keuangan terlama. Sementara itu, periode gejolak keuangan terlama yang dialami perbankan syariah di Indonesia yaitu pada bulan Januari–Desember 2008. Secara umum, perbankan konvensional lebih stabil terhadap guncangan dibandingkan dengan perbankan syariah. Hal ini dapat dilihat dari nilai rata-rata Z-score perbankan konvensional (10.98) lebih besar dari nilai rata-rata Z-score perbankan syariah (9.93).
Dari hasil pembahasan dan analisis sebelumnya, ada beberapa rekomendasi yang penulis ajukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat beberapa leading indicator yang dapat dijadikan sebagai indikator peringatan dini krisis perbankan. Selain itu, penelitian ini pun sudah dapat mendeteksi transisi dari masa tenang ke masa krisis, durasi lamanya krisis dan probabilitas guncangan terjadinya krisis perbankan. Maka, hal ini harus menjadi perhatian otoritas perbankan dan moneter dalam hal ini OJK dan BI untuk membuat kebijakan dalam mengantisipasi terjadinya krisis. Selain itu, para stakeholder lainnya diharapkan tidak individualis dan memperkeruh keadaan ekonomi dengan spekulasi-spekulasi yang hanya menguntungkan kelompok tertentu saja.
Siklus ekonomi akan terus berputar pada siklus tenang dan krisis, hal ini dapat dilihat dari periode-periode masa tenang dan masa krisis. Maka, semua pihak khususnya otoritas microprudential (OJK) serta otoritas macroprudential dan moneter (BI) lebih sadar dan
lebih cepat dalam mengantisipasi terjadinya krisis. Namun tidak kalah penting para stakeholder lainnya tidak bertindak individualis yang hanya menginginkan keuntungan pribadi tapi harus sadar pula akan kondisi ekonomi dan membantu meningkatkan stabilitas ekonomi.
Terkait perbankan syariah, untuk meningkatkan stabilitas sistem keuangan, share perbankan syariah harus ditingkatkan baik secara organik maupun unorganik. Secara organik dapat dilakukan dengan cara: 1) ekspansi jaringan kantor perbankan syariah sehingga dapat diakses dengan mudah oleh masyarakat; 2) penggalakan program sosialisasi dan edukasi secara masif; 3) inovasi produk yang kompetitif, perlu adanya kodifikasi dan standar regulasi secara nasional dan global; dan 4) perlu adanya referensi nilai imbal hasil bagi keuangan syariah. Secara unorganik dapat dilakukan dengan cara: 1) mengkonversi bank konvensional Badan Usaha Milik Negara (BUMN) menjadi bank syariah, salah satu bank konvensional yang memiliki jaringan luas adalah Bank Rakyat Indonesia (BRI); 2) mengharuskan BUMN untuk menyimpan sebagian dananya pada bank syariah; 3). semua dana yang berkaitan dengan kegiatan keagamaan Islam seperti haji, zakat, wakaf, infaq, sedekah dan lainnya wajib disimpan di bank syariah; dan 4) dana-dana Anggaran Pengeluaran dan Belanja Negara (APBN) dan Anggaran Pengeluaran dan Belanja Daerah (APBD) dalam pelaksanaannya harus melalui institusi keuangan syariah minimal 10% dari APBN dan APBD.

## DAFTAR PUSTAKA
Abimanyu, A., & Imansyah, M.H. (2008). Sistem pendeteksian dini krisis keuangan di Indonesia: Penerapan berbagai model ekonomi . BPFE UGM.
Ascarya. (2013). Solutions to prevent financial crisis in Islamic economic perspective: ANP approach. Proceedings of the International Symposium on the Analytic Hierarchy Process . doi: 10.13033/isahp.y2013.078.
Ascarya. (2015). Determining the real causes of financial crisis in islamic economic perspective: ANP approach. Tazkia Islamic Finance and Business Review , 9 (2), 109–127.

## Memprediksi gejolak perbankan di Indonesia dengan pendekatan Markov Switching VAR
Bank Indonesia. (2009). Outlook Ekonomi Indonesia 2009-2014 , edisi Januari 2009.
Bank Indonesia. (2011). Gerai Info Edisi XV . Juni 2011.
Bank Indonesia. (2017). Statistik Sistem Keuangan Indonesia , edisi Februari 2017.
Barrell, R., Davis, E. P., Karim, D., & Liadze, I. (2010). Bank regulation, property prices and early warning systems for banking crises in OECD countries. Journal of Banking and Finance , 34 (9), 2255–2264. https://doi. org/10.1016/j.jbankfin.2010.02.015
Boissay, F., Collard, F., & Smets, F. (2016). Booms and banking crises. Journal of Political Economy , 124 (2), 489–538. Boivin, J., Kiley, M. T., & Mishkin, F. S. (2010). How has the monetary transmission mechanism evolved over time? In Handbook of Monetary Economics (Vol. 3, Issue C). Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/ B978-0-444-53238-1.00008-9
Bossone, B. (2001). Circuit theory of banking and finance. Journal of Banking and Finance, 25 (5), 857-890. doi: 10.1016/ S0378-4266(00)00100-X.
Brooks, D., Kurmanalieva, E. & Yang, D. Y. (2017). Trade, trade finance, and global liquidity in Asia; Markov-switching FAVAR approach. SSRN Electronic Journal , 20 (3), 339–363. doi: 10.2139/ssrn.2848821.
Čihák, M. & Hesse, H. (2010). Islamic banks and financial stability: An empirical analysis. Journal of Financial Services Research , 38 (2), 95–113. doi: 10.1007/ s10693-010-0089-0.Demirgüç-Kunt, A., & Detragiache, E. (1997). The Determinants of Banking Crises: Evidence From Developing and Developed Countries. IMF Working Papers , 97 (106), 1. https://doi. org/10.5089/9781451947175.001
Frankel, J. A. & Rose, A. K. (1996). Currency crashes in emerging markets: An empirical treatment. Journal of International Economics , 41 (3–4), 351–366. doi: 10.1016/ S0022-1996(96)01441-9.
Gorton, G. & Winton, A. (2003). Chapter 8 financial intermediation , Handbook of the
economics of finance . Elsevier Masson SAS. doi: 10.1016/S1574-0102(03)01012-4.
Guérin, P., & Leiva-Leon, D. (2017). Model averaging in Markov-switching models: Predicting national recessions with regional data. Economics Letters , 157 , 45–49. https:// doi.org/10.1016/j.econlet.2017.05.027
Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometrics Fourth Edition . United State Military Academy, West Point. McGraw-Hill.
Hawtrey, R. G. (1927). The monetary theory of the trade cycle and its statistical test. Quarterly Journal of Economics , 41 (3), 471–486. https://doi.org/10.2307/1883702
Hosni, K. (2014). Early warning indicators for systemic banking crises. Journal of Business Studies Quarterly , 5 (4), 222–244. Available at: http://jbsq.org/wp-content/ uploads/2014/06/June_2014_15.pdf.
Kaminsky, G., Lizondo, S., & Reinhart, C. M. (1999). Leading indicators of currency crises. Palgrave Macmillan Journals for International Monetary Fund , 45 (1), 1–48. Krolzig, H. M. (1997). Markov-switching vector autoregression modelling, stastical inferencel, and application to business cycle analysis. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. Nurfalah, I., Rusydiana, A. S., Laila, N., & Cahyono, E. F. (2018). Early warning to banking crises in the dual financial system in Indonesia: The Markov switching approach.
JKAU: Islamic Economics , 31 (2), 133-156. Padhan, R., & Prabheesh, K. P. (2019). Effectiveness of early warning models: a critical review and new agenda for future direction. Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan , 22 (4), 457–484. https://doi. org/10.21098/bemp.v22i4.1188
Phan, D. H. B., Iyke, B. N., Sharma, S. S., & Affandi, Y. (2021). Economic policy uncertainty and financial stability–is there a relation? Economic Modelling , 94 , 1018–1029. https://doi.org/10.1016/j. econmod.2020.02.042
Reinhart, C. M., Rogoff, K. S., & Cabot, T. D. (2008). This time is different: a panoramic view of eight centuries financial crises. National Bureau of Economic Research ,
Aam Slamet Rusydiana, Irfan Nurfalah, Nisful Laila
13882 , 123. http://www.nber.org/papers/ w13882
Semin, A., Vasiljeva, M., Sokolov, A., Kuznetsov, N., Maramygin, M., Volkova, M., Zekiy, A., Elyakova, I., & Nikitina, N. (2020).
Improving early warning system indicators for crisis manifestations in the Russian economy. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity ,
6 (4), 1–21. https://doi.org/10.3390/ joitmc6040171
Serletis, A. & Xu, L. (2019). The demand for banking and shadow banking services. North American Journal of Economics and Finance , 47, 32–146. doi: 10.1016/j. najef.2018.12.009.
Shah, S. Z. A. dan Bhutta, N. T., (2016). Does Islamic finance prevent financial crises: a global perspective. Journal of Finance, Accounting and Management, 7 (2), 31-38.
Simorangkir, I. (2012). Early warning indicators study of bank runs in Indonesia : Markov- switching approach. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan , 15 (1), 3–40. doi: 10.21098/bemp.v15i1.414.
Wong, J., Wong, T. C., & Leung, P. (2010). Predicting banking distress in the EMEAP economies. Journal of Financial Stability ,
6 (3), 169–179. https://doi.org/10.1016/j. jfs.2010.01.001
Yang, B. (2017). Stock market crash, new market failure theory and extremely great economic and financial crises. World Review of Political Economy , 8 (1), 4–34. doi: 10.13169/worlrevipoliecon.8.1.0004.
Zahra, S. F., Ascarya, A. and Huda, N. (2018).
Stability measurement of dual banking system in Indonesia: Markov switching approach. Al-Iqtishad: Jurnal Ilmu Ekonomi Syariah , 10 (1), 25–52. doi: 10.15408/aiq. v10i1.5867.

## LAMPIRAN

## Lampiran 1 Hasil Chow Breakpoint Test Bank Konvensional
Chow Breakpoint Test: 2006M10 Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints
Varying regressors: All equation variables F-statistic 2.137928 Prob. F(12,108) 0.0200 Log likelihood ratio 28.13338 Prob. Chi-Square(12) 0.0053 Wald Statistic 25.65513 Prob. Chi-Square(12) 0.0120

## Lampiran 2 Hasil Chow Breakpoint Test Bank Syariah
Chow Breakpoint Test: 2005M08 Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints Varying regressors: All equation variables F-statistic 1.984528 Prob. F(12,108) 0.0324 Log likelihood ratio 26.30274 Prob. Chi-Square(12) 0.0097 Wald Statistic 23.81434 Prob. Chi-Square(12) 0.0216
Lampiran 3 Heteroskedastisity Test Model Bank Konvensional Heteroskedastisity Test Model Bank Konvensional Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 3.709031 Prob. F(11,120) 0.0001 Obs*R-squared 33.49213 Prob. Chi-Square(11) 0.0004 Scaled explained SS 200.8152 Prob. Chi-Square(11) 0.0000
Catatan: Cetak tebal signifikan pada taraf nyata 5%

## Lampiran 4 Heteroskedastisity Test Model Bank Syariah
Heteroskedastisity Test Model Bank Syariah
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 1.885420 Prob. F(11,120) 0.0477 Obs*R-squared 19.45173 Prob. Chi-Square(11) 0.0535 Scaled explained SS 86.64045 Prob. Chi-Square(11) 0.0000
Catatan: Cetak tebal signifikan pada taraf nyata 5%
Lampiran 5 Uji Signifikansi Parsial Model Bank Konvensional
Uji Signifikansi Parsial Model Bank Konvensional Indikator T-Value Rezim 1 Rezim 2 BDK 6.15 6.56 CARK -182.12 -165.37 LDR -290.95 -263.96 CRK -1.16 -1.16 NPL -91.27 -90.46 IR 1.65 1.67 IPI 36.46 37.08 INF 2.44 2.45 EXC 5.65 5.65 CREDO -2.22 -2.24 M2 3.53 3.52 CAGDP -4.14 -4.22
Lampiran 6 Uji Signifikansi Parsial Model Bank Syariah Uji Signifikansi Parsial Model Bank Konvensional Indikator T-Value Rezim 1 Rezim 2 BDS -0.08 0.38 CARS -283.82 -289.97 FDR 277.58 277.01 CRS 0.76 0.75 NPF -66.85 -66.58 IR 0.06 0.05 IPI 18.08 18.30 INF 0.59 0.65 EXC 3.68 3.70 CREDO 1.26 1.18 M2 1.58 1.54 CAGDP 1.14 0.75