QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 85
85
P

## STUDI KOMPARASI TINGKAT INKLUSI KEUANGAN DI NEGARA ASEAN
Yana Raudhatul Jannah Setyo Tri Wahyudi
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Brawijaya, Indonesia Email: setyo81@gmail.com

## Abstract
Financial  inclusion  programs  in  Asia  began  to  intensify  with  focus  on  improving  public access,  especially  those  who  have  not  yet  enjoyed  banking  services.  This  makes  financial inclusion  one  of  the  focuses  of  development  in  the  financial  sector  in  various  countries, especially ASEAN, as  a  sound financial  system can  promote economic growth. This  study aims to  see the comparison of  financial inclusion rates and see  the effect of  socio-economic variables  on  financial  inclusion  in  ASEAN  countries  2010-2015.  In  order  to  see  the comparison  of  inclusion  level  of  finance  in  each  ASEAN  country,  the  Index  of  Financial Inclusion (IFI) method  was  developed by  Sarma (2008),  while  to  examine the  relationship between socio-economic variables to  financial inclusion, the  Ordinary Least  Square (OLS) method was used estimation techniques in the Random Effects Model approach. The results show that in general, financial inclusion in ASEAN countries is mainly influenced by  the dimension  of  a  disorder.  In  addition,  only  per-capita  GDP  variables  are  not  significant partially. While other variables, namely population over 15 years, unemployment rate, and the  number  of  people  in  rural  areas  have  a  significant  influence  on  index  of  financial inclusion.
Keywords: financial inclusion, Index of Financial Inclusion

## PENDAHULUAN
ertumbuhan  ekonomi  global  pada  tahun  2015  masih  lemah,  di mana  pertumbuhan  ekonomi  negara-negara  berkembang  yang mencakup  70%  pertumbuhan  dunia  menurun  dalam  lima  tahun terakhir.  Hal  ini  ditambah  dengan  perbaikan  ekonomi  di  negara-negara maju.    Harga    komoditas    energi    yang    rendah    dan    kebijakan    moneter Amerika    Serikat    yang    cukup    ketat    menjadi    salah    satu    alasan perkembangan    perekonomian    global.    Penyebab    lainnya    adalah Perlambatan  dan rebalancing secara  bertahap  pada  aktivitas  perekonomian Cina    (Deputi    Bidang    Ekonomi    Kementrian    PPN/Bappenas    2015).
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 86
86
Sementara, pertumbuhan perlambatan di Cina juga menekan pertumbuhan ekonomi  di  kawasan  Asia  berkembang  yaitu  Asia  Tenggara  dan  India. Sepuluh  Negara  ASEAN  tumbuh  4,6%  pada  tahun  2015  dengan  tingkat rata-rata  tahunan  5,2%  lebih  pada  tahun  2016-2020  (Organisation  for Economic Co-operation and Development 2015).
Menurut  data  World  Bank  (2006)  menyebutkan  bahwa  negara-negara ASEAN  rata-rata  mengalami  pertumbuhan  negatif  dalam  lima  tahun terakhir  (2011-2015).  Selain  karena  aktivitas  perekonomian  Cina  yang melambat,  perlambatan  pertumbuhan  ini  salah  satunya  disebabkan  oleh kurangnya  dukungan  sektor  keuangan  baik  perbankan  maupun  non- perbankan.  Sementara,  International  Monetary  Fund  (IMF)  menyebutkan bahwa,    kurang    dari    20%    masyarakat    Kamboja    memiliki    rekening   di lembaga  keuangan  formal.  Berbeda  dengan  Singapura,  Malaysia,  dan Thailand  yang  lebih  dari  dua  pertiga  masyarakatnya  memiliki  akses terhadap jasa keuangan. Selain jumlah rekening, proporsi orang menabung di negara ASEAN lebih banyak dari jumlah proporsi orang meminjam kredit.
Sumber: World Bank, 2016 (diolah) Gambar  1 .  Tingkat  Pertumbuhan  Ekonomi  Negara  ASEAN  tahun  2011- 2015 (persen).
Menurut  gambar  2,  beberapa  masyarakat  di  negara  ASEAN  belum  dapat menjangkau  jasa  keuangan  formal,  khususnya  perbankan,  disebut  dengan unbankable  people .  Hal  ini  disebabkan  karena  banyak  hambatan  untuk mengaksesnya.  Menurut  Kunt  (2008),  pengetahuan  masyarakat  tentang fungsi  lembaga  keuangan  dan  ketidak  sesuaian  produk  yang  ditawarkan
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 87
87
oleh    lembaga    keuangan    dengan    kebutuhan    masyakat    berpendapatan rendah menjadi salah satu penyebab dari hambatan tersebut (Dienillah and Anggraeni  2016).  Selain  itu  hambatan  juga  berasal  dari  model  bisnis  bank itu  sendiri, seperti  posisi pasar, kondisi  makroekonomi,  tingkat  kompetisi, serta peraturan yang dijalankan.
Sumber: International Monetary Fund, 2016 (diolah) Gambar  2 .  Akses  terhadap  Jasa  Keuangan  di  beberapa  Negara  ASEAN tahun 2015.
Untuk  menghadapi  hambatan-hambatan  yang  dihadapi  maka  perlu dilakukan  peningkatan  terhadap  akses  jasa  keuangan  melalui  inklusi keuangan.  Program  inklusi  keuangan  di  Asia  mulai  gencar  dilakukan dengan  fokusnya  yaitu  meningkatkan  akses  masyarakat,  terutama masyarakat  yang  belum  menikmati  jasa  perbankan.  Hal  ini  menjadikan inklusi   keuangan   sebagai   salah   satu   fokus   pembangunan   di   sektor keuangan  diberbagai  negara  khususnya  negara  ASEAN,  karena  sistem keuangan  yang  baik  dapat mendorong  pertumbuhan  ekonomi  (Demirgüç- Kunt, Beck and Honohan 2008).
Paska  krisis  2008  istilah  inklusi  keuangan  menjadi  tren  terutama  berasal dari  dampak  krisis  kepada  kelompok  masyarakat in  the  bottom  of  the pyramid (masyarakat  pinggiran  berpendapatan  rendah,  tinggal  di  daerah terpencil  yang  mempunyai  identitas  illegal)  yang  umumnya unbankable yang  tercatat  sangat  tinggi  pada  negara  miskin  dan  berkembang  (Bank Indonesia   2016).   Menurut Reserve   Bank   of   India ,   inklusi   keuangan merupakan suatu proses dalam mengakses produk dan layanan keuangan
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 88
88
yang  tepat  yang  dibutuhkan  oleh  semua  lapisan  masyarakat  khususnya kelompok  masyarakat  berpenghasilan  rendah  dengan  biaya  terjangkau yang  diatur  secara  adil dan  trasnparan.  Definisi  ini  menekankan  beberapa dimensi  inklusi  keuangan,  yaitu  aksesibiliyas,  ketersediaan  dan  sistem kegunaan  (Demirgüç-Kunt,  Beck  and  Honohan  2008).  Dimensi  ini  secara bersama-sama membangun sistem keuangan yang inklusif.
Sistem  keuangan  merupakan  inti  dari  proses  pembangunan  (Demirgüç- Kunt, Beck and Honohan 2008). Sehingga dengan adanya inklusi keuangan mampu  memberikan  banyak  manfaat  yang  dapat  dinikmati  oleh masyarakat,  regulator,  pemerintah,  dan  pihak  swasta.  Beberapa  manfaat yang  akan  didapat  dengan  adanya  program  inklusi  keuangan  antara  lain, meningkatkan  efisiensi  ekonomi,  mendukung  stabilitas  sistem  keuangan, mendukung  peningkatan Human  Development  Index (HDI),  berkontribusi positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  lokal  dan  nasional  yang berkelanjutan,  serta mengruangi  kesenjangan sosial  yang berdampak  pada kesejahteraan  masyarakat  yang  pada  akhirnya  berujung  pada  penurunan kemiskinan.
Menurut   Sarma   (2012)   dalam   penelitiannya   IFI   merupakan   ukuran multidimensi  yang  dikembangkan  sejalan  dengan  indeks  pembangunan terkenal  seperti  IPM,  HPI,  GDI,  dan  GEM.  IFI  dapat  digunakan  untuk membandingkan  tingkat  inklusi  keuangan  di  negara  yang  berbeda  dan untuk  memantau  sejauh  mana  kemajuan  ekonomi  sehubungan  dengan indeks  inklusi  keuangan  dari  waktu  ke  waktu.  Selain  itu,  Sarma  mencari determinasi  indeks  inklusi  keuangan  dengan  indikator  pembangunan ekonomi, seperti variabel sosial ekonomi, variabel infrastruktur, dan variabel perbankan.  Sedangkan  dalam  penelitian  Sanjaya  dan  Nursechafia  (2015) menyebutkan bahwa inklusi keuangan di Indonesia utamanya dipengaruhi oleh   dimensi   aksesibilitas,   serta   dimensi   lain   seperti availibilitas dan penggunaan  yang  hanya  memiliki  proporsi  yang  cukup  kecil,  artinya kelompok  masyarakat  berpenghasilan  rendah  tidak  sepenuhnya  bisa mengakses jasa keuangan formal, khususnya dalam pengambilan kredit.
Mencermati  penelitian-penelitian  terdahulu  yang  ada  dan  beberapa fenomena  yang  telah  dijelaskan  membuat  peneliti  tertarik  untuk  meneliti lebih   lanjut   bagaimana   perbandingan   tingkat   inklusi   keuangan   dan variabel  sosial  ekonomi  yang  berpengaruh  terhadap  inklusi  keuangan  di
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 89
negara-negara ASEAN. Selain itu, pada penelitian ini mengadopsi variabel sosial ekonomi dalam penelitian Sarma (2012) yang dilakukan di India.

## METODE PENELITIAN
Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data  panel,  yaitu  gabungan  data cross section dan time  series .  Data  panel  tersebut  berupa  data cross  section yang terdiri  dari  sepuluh negara  di  ASEAN yaitu  Filipina, Indonesia,  Malaysia, Siangapura,  Thailand,  Brunei  Darussalam,  Laos,  Kamboja,  Vietnam,  dan Myanmar.   Data time  series tahunan  periode  tahun  2010-2015.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang  bersifat tahunan.  Data-data  ini  dikumpulkan  dari  sumber  seperti: World  Bank , International  Monetary  Fund (IMF), Trading  Economics ,  dan  sumber  data lainnya. Selanjutnya, untuk menunjang literatur serta pengetahuan, penulis menggunakan  literatur  rambahan  yang  didapat  dari  jurnal  dan  penelitian ilmiah  lainnya.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  bantuan software  Microsoft Excel 2013 dan Eviews 9.
Metode    analisis   yang   dilakukan    dalam   penelitian    ini   adalah   metode analisis  deskriptif  kuantitatif  yaitu  analisis Index  of  Financial  Inclusion (IFI) yang   dikembangkan   oleh   Sarma    (2008),    digunakan   untuk   mengukur tingkat  inklusi  keuangan  di  masing-masing  negara  ASEAN  dan  metode Ordinary  Least  Square (OLS)  dengan  menggunakan  teknik  estimasi  dengan pendekatan Random   Effects   Model akan   digunakan   untuk   menguji hubungan  antar  variabel  yang  bersifat  dependen  dan  memiliki  beberapa varian  (jenis)  sehingga  penulis  bisa  memiliki  bentuk  model  yang  paling sesuai  dengan  situasi  yang  dihadapinya.  Terakhir,  dengan  teknik  regresi penulis dapat melihat dampak perubahan nilai variabel-variabel independen terhadap  variabel  dependen.  Oleh  karena  itu  teknik  regresi  sangat membantu  penulis  yang  membutuhkan  alat  untuk  melakukan  proyeksi (peramalan) (Prof. Gudono 2012).

## a. Index of Financial Inclusion (IFI)
Menurut  Sarma  (2008)  variabel  keuangan  inklusi  dinilai  dari  tiga  dimensi, pertama,  penetrasi  perbankan  yang  digambarkan  oleh  jumlah  rekening depositu  di  bank  komersial  per  1000  populasi  dewasa.  Selanjutnya  adalah ketersediaan jasa keuangan yang digambarkan oleh jumlah mesin ATM per 100000   populasi   dewasa.   Terakhir,   kegunaan   yang   digambarkan   oleh
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 90
90
proporsi kredit terhadap GDP. Sehingga untuk menghitung setiap dimensi digunakan rumus berikut:
Di mana:
.............................................................................(1)
= nilai _able_ dari dimensi i
= nilai minimal dari dimensi i = nilai maksimum dari dimensi i
Persamaaan  (1)  menghasilkan  nilai,  dimana  semakin  tinggi  nilai , maka semakin tinggi pula perolehan _able_ di dimensi i. Jika terdapat n dimensi dari  inklusi  keuangan  yang  dihitung,  maka  perolehan  suatu  _able_  dari dimensi  tersebut  dipresentasikan  dengan  titik X =   ( pada  ruang  n-dimensi.  Dalam  ruang  n-dimensi,  titik  O  =  ( menunjukkan   titik   kondisi   inklusi   yang   buru,   sedangkan   titik   I   = (                         menunjukkan  kondisi  yang  ideal  dalam  setiap  dimensi. Indeks  inklusi  keuangan,  IFI,  untuk  _able_  pada  tahun  ke  i  yang  diukur dengan  normalisasi  terbalik  Euclidean  jarak  pada  titik  D.  Persamaannya adalah:.
..........(2)
Dalam  persamaan  (2),  nilai  IFI  berada  diantara  0  dan  1,  jika diasumsikan   seluruh   dimensi    memiliki    bobot  yang    sama   besar,   maka masing-masing dimensi  memiliki bobot sebesar 1, artinya dimensi  memiliki peranan yang sama dalam menentukan tingkat inklusi keuangan.
Dalam  perhitungan  IFI,  dibutuhkan  nilai  tetap  dari  M i (batas  atas)  dan  m i (batas  bawah)  untuk  setiap  dimensi.  Agar  dapat  membandingkan  IFI  antar tahun  pada   tiap   _able_,   maka   batas   atas   maupun  batas   bawah  harus dijadikan  nilai  tetap.  Berikut  ini  merupakan  data  sebaran  setiap  dimensi yang disajikan dalam table 1 .
Tabel 1 . Sebaran setiap dimensi
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 91 91 Dimensi Jumlah Rataan Standar Observasi                              Deviasi Minimum      Maximum Penetrasi perbankan 60              9.17815      6.115169573           1.49                 22.8 Ketersediaan Jasa 60 39.5037 32.04146757 0 113.54 Perbankan Kegunaan 60 57.859 42.35681958 0 156.43
Sumber : data penelitian (2016)
Berdasarkan  distribusi  data  di  atas,  penetrasi  perbankan  memiliki  nilai maksimum sebesar  22,8, sehingga  dibulatkan  menjadi  23, artinya  rata-rata setiap  orang  dewasa  memiliki  23  rekening).  Untuk  jumlah  mesin  ATM, batas atasnya  adalah 113,54,  artinya dari  100.000 populasi  dewasa  dilayani oleh  112  mesin  ATM).  Terakhir  adalah  kegunaan,  yaitu  sebesar  156,43, artinya rata-rata deposito sebesar 156 persen terhadap GDP. Berikut adalah rangkuman dari seluruh dimensi yang digunakan dalam penelitian ini
Tabel 2 . Dimensi dalam perhitungan IFI
Dimensi                 Penetrasi Perbankan
Jumlah            rekening depositu      di       bank Indikator komersial    (per    1000 populasi dewasa) Ketersediaan Jasa Perbankan Jumlah    mesin ATM           (per 100000 populasi dewasa) Kegunaan Proporsi kredit terhadap GDP
Bobot (w i ) 1                                           1                              1 Nilai Minimum (m i ) 0                                           0                              0 Nilai        Maksimum (M i ) 22.8                                      113.54                     156.43
Sumber : data penelitian (2016)
b . Model Regresi Ordinary Least Square (OLS)
Langkah awal dalam estimasi data panel adalah perumusan model. Setelah merumuskan  model  yang  akan  digunakan,  dilakukan  pemilihan  model pendekatan  terbaik  dengan  menggunakan  uji  Chow  dan  uji  Hausman. Selanjutnya  dilakukan  uji  statistik  (pengujian  hipotesis  individual  (uji  t), pengujian  hipotesis  berganda  (uji  f),  dan  uji  koefisien  determinasi  (uji  R 2 )) dan uji ekonometrika (uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokolerasi, dan uji heteroskedastisitas) guna memenuhi uji asumsi klasik.
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 92
92
Dalam menganalisis determinan inklusi keuangan terhadap indicator sosial ekonomi pada negara-negara ASEAN, maka digunakan  variabel dependen index of financial inclusion (IFI). Variabel independennya yaitu GDP perkapita, jumlah  penduduk  di  atas  15  tahun,  tingkat  pengangguran,  dan  jumlah penduduk di pedesaan. Sehingga persamaan regresinya yaitu:
……. (3)
Di mana:
: indeks inklusi keuangan negara i tahun ke t
: GDP per kapita negara i tahun ke t
: jumlah penduduk di atas 15 tahun negara i tahun ke t
: tingkat pengangguran negara i tahun ke t
: jumlah penduduk di pedesaan negara i tahun ke t
: konstanta
: keofisien arah garis regresi
: error term

## HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Perbandingan Indeks Inklusi Keuangan antar negara
Berikut ini akan dibahas ketiga dimensi dari indeks inklusi keuangan yang disajikan pada tabel 3. Tabel 2 menunjukkan statistik deskriptif IFI dengan tiga    dimensi   dari   10    negara   anggota   ASEAN   yang   telah    diestimasi. Hasilnya  menunjukkan  beberapa  indikator  seperti:  minimum  (Min), maksimum  (Max),  rata-rata  (Mean),  dan  Standar  Deviasi.  Secara  rata-rata, jumlah IFI negara ASEAN adalah 0,286 pada tahun 2010 dan 0,36 pada tahun 2015. IFI  cenderung  berubah  dengan  fluktuasi  kecil  selama  periode  waktu tersebut.
Dari  proporsi  IFI  tiga  dimensi,  dimensi  kegunaan  memiliki  nilai  yang paling  tinggi,  diikuti  dengan  ketersediaan  jasa  perbankan  dan  penetrasi perbankan. Hal  ini  mengindikasikan  bahwa inklusi  keuangan  pada negara ASEAN ditentukan oleh dimensi kegunaan serta dimensi lain (ketersediaan jasa  perbankan  dan  penetrasi  perbankan)  hanya  memiliki  proporsi  yang lebih  kecil.  Salah  satu  kegunaan  dari  sistem  keuangan  oleh  IMF diproporsikan  dalam  indikator  proporsi  kredit  yang  disalurkan  terhadap GDP.  Kredit/pinjaman  ini  digunakan  oleh  rumah  tangga  dan  pengusaha.
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 93
Menurut  Sarma  (2012)  jasa-jasa  keuangan  seperti  penyaluran  kredit,  tidak digunakan  dengan  baik,  walaupun  masyarakat  memiliki  akses  terhadap jasa keuangan.
Tabel 2 . Dimensi Pada Inklusi Keuangan
Stat. Tahun 2010              2011              2012              2013              2014              2015 Indeks Inklusi Keuangan Min 0 0.002341 0.017474 0.037892 0.055179 0.059744 Max 0.521089 0.545939 0.551949 0.573622 0.589567 0.593417 Avg 0.286302 0.303529 0.323482 0.338955 0.350135 0.360279 St. Dev 0.20437 0.200359 0.19954 0.194693 0.185589 0.180029 Indeks Penetrasi perbankan Min 0 0.007039 0.015016 0.055373 0.066166 0.067574 Max 1 0.991084 0.969029 0.979352 0.917879 0.900047 Avg 0.315204 0.350962 0.361145 0.375223 0.381178 0.380948 St. Dev 0.29314 0.304461 0.310829 0.309641 0.290239 0.284452 Indeks Ketersediaan Jasa Perbankan Min 0 0 0.000793 0.005196 0.014444 0.016734 Max 0.726792 0.774705 0.840673 0.907169 0.980359 1 Avg 0.296873 0.310287 0.348797 0.362559 0.379117 0.389933 St. Dev 0.283434 0.283658 0.300227 0.292002 0.299988 0.296879 Indeks Kegunaan Min 0 0 0.036949 0.053954 0.067123 0.080483 Max 0.698971 0.77645 0.867736 0.976987 1 0.952631 Avg 0.315662 0.331644 0.357272 0.387394 0.403983 0.423276 St. Dev 0.257279 0.266885 0.273164 0.294945 0.297189 0.288816 Sumber : data penelitian (2016)
Pada  dimensi  penetrasi  perbankan,  proporsi  orang  dewasa  miskin  dapat mencapai  aksesibilitas yang tinggi  dalam sistem keuangan, namun mereka tidak   menggunakan   proporsi   tersebut   dengan   baik   karena   adanya beberapa  kendala,  salah  satunya  berupa  kantor  cabang  yang  tidak  dapat dijangkau  dikarenakan  tempat  tinggal  yang  sangat  terpencil  sehingga mereka  tidak  bisa  menjangkau  akses  tersebut.  Proporsi  populasi  yang memiliki  rekening  bank  merupakan  sebuah  ukuran  dari  penetrasi perbankan.  Salah  satu  variabel  yang  digunakan  adalah  jumlah  rekening depositu di bank komersial (per 1000 populasi dewasa). Brunei Darussalam
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 94
94
dan  Indonesia  merupakan  dua  negara  yang  memiliki  tingkat  penetrasi perbankan tertinggi dibandingkan sepuluh negara ASEAN lainnya. Hal ini menunjukkan  bahwa  masyarakat  di  kedua  negara  tersebut  sedikit  lebih banyak  menggunakan  akses  perbanakan  khususnya  untuk  penggunaan rekening di bank umum.
Sumber: World Bank, 2016 (diolah) Gambar 3 . Rata-rata Jumlah Jumlah Rekening Depositu di Bank Komersial
(per 1000 populasi dewasa)
Pada  gambar  3,  rata-rata  jumlah  rekening  deposito  di  negara  ASEAN mengalami tren  peningkatan  khususnya negara Indonesia, namun  berbeda dengan  negara  Filipina  yang  memiliki  tren  negatif.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  rata-rata  negara  ASEAN  yang  sebagian  besar  merupakan  negara berkembang  terus  melakukan  perbaikan  dalam  pembangunan  sektor perbankan khususnya dalam meningkatkan inklusi keuangan.
Selain  penetrasi  perbankan,  dimensi  lain  dalam  sistem  inklusi  keuangan adalah  ketersediaan  jasa  perbankan.  Dimensi  ini  mengukur  sejauh  mana kemudahan jasa perbankan dalam meberikan pelayanan kepada masyarakat. Variabel yang digunakan untuk mengukur dimensi ini adalah jumlah mesin ATM  (per  100000  populasi  dewasa).  Dalam  dimensi  ini,  negara      Brunei Darussalam   tetap   memiliki   proporsi   terbesar   dalam memiliki  jumlah mesin  ATM,  disusul  Filipina  yang  memiliki  jumlah  dan
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 95
95
tren    peningkatan    terbesar    dibandingkan  negara    lainnya.  Hal    ini ditunjukkan oleh gambar 4.
Sumber: World Bank, 2016 (diolah)
Gambar 4 . Rata-rata Jumlah mesin ATM (per 100000 populasi dewasa)
Untuk negara ASEAN lainnya,  jumlah  mesin ATM  dari  bank komersial  di negara  tersebut  cenderung  konstan  dari  tahun  2010-2015.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  pembangunan  fisik  berupa  mesin  ATM  yang merupakan  akses  dari  sektor  perbankan  tidak  lagi  dilakukan.  Hal  ini  juga mencerminkan  terjadinya  penurunan  dalam  perkembangan  tekhnologi. Salah  satu  alternatif  untuk  mengganti  jumlah  mesin  ATM  dengan menggunakan  sistem mobile  banking dan internet  banking .  Sehingga  dapat mengurangi biaya produksi dari suatu perbankan dan nasabah tidak perlu datang ke bank terdekat dalam melakukan transaksi perbankan.
Dimensi  terakhir  dari  inklusi  keuangan  adalah  kegunaan.  Bank  sebagai pihak intermediasi seharusnya memiliki manfaat bagi masyarakat. Salah satu bentuk intermediasi perbankan berupa penyaluran kredit. Dalam penelitian ini,  kegunaan  dilihat  dari  proporsi  jumlah  kredit/pinjaman  oleh  rumah tangga  dan  perusahaan  terhadap  GDP.  Dalam  gambar  5,  Singapura  dan Malaysia  merupakan  dua  negara  yang  memiliki  jumlah  proporsi  kredit terbesar dibandingan negara lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa dengan semakin  besar  jumlah  proporsi  kredit  yang  disalurkan  maka  peningkatan GDP akan semakin besar dengan semakin meningkatnya jumlah konsumsi dari masyarakat.
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 96
96

## Sumber: World Bank, 2016 (diolah)
Gambar 5 . Rata- rata Proporsi Kredit terhadap GDP
Gambar  6  menyajikan  nilai  IFI  dari  negara  ASEAN  tahun  2010-2015. Hasilnya menunjukkan bahwa negara ASEAN memiliki tren indeks inklusi keuangan yang meningkat. Pada periode terakhir, Singapura memiliki nilai indeks  inklusi  keuangan yang paling  tinggi selama periode  tersebut,  yaitu sebesar 0,551, selanjutnya disusul oleh Kamboja (0,543) dan Filipina (0,513). Tingginya    indeks    inklusi    keuangan    di    negara    tersebut    menunjukkan adanya  kemudahan  bagi  masyarakat  dalam  mengakses  jasa  keuangan. Dimana  jasa  perbankan  telah  dan  sedang  menjangkau  mayoritas masyarakat,  khususnya  masyarakat  berpenghasilan  rendah.  Singapura, Kamboja,  dan  Filipina sudah  mampu  menghilangkan  hambatan-hambatan dalam  akses  jasa  keuangan,  sehingga  masyarakat  dapat  memanfaat  jasa- jasa  yang  diberikan  oleh  keuangan  formal,  khususnya  jasa  perbankan.  Di mana,  jasa  perbankan  yang  diberikan  telah  sesuai  dengan  kebutuhan masyarakat yang ideal.
Sumber: Data Penelitian, 2016 (diolah) Gambar 6 . Nilai IFI negara ASEAN tahun 2010-2015
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 97
97
Sedangkan  negara  dengan  indeks  inklusi  keuangan  terendah  dengan nilai sebesar  0,002  adalah  Malaysia.  Rendahnya  indeks  inklusi  keuangan  di negara  ini  menunjukkan  masih  sulitnya  akses  terhadap  jasa  perbankan. Namun    demikian,    negara    ini    memiliki    kecenderuangan    dalam memperbaiki  akses  sektor  perbankan  secara  annual.  Perbaikan  dalam usaha    untuk    menghilangkan    hambatan   askes   jasa    keuangan   tersebut seperti,  meningkatkan  jumlah  cabang  bank  khususnya  untuk  yang  berada di  wilayah  pedesaan,  pemberian  kredit  kepada  UMKM,  menambahkan produk-produk yang lebih sesuai dengan kebutuhan masyarakat pedesaan, dan lain sebagainya.
b. Pengaruh Variabel Sosial Ekonomi terhadap Inklusi Keuangan
Menurut  Sarma  (2012)  ada  beberapa  indikator  pembangunan  yang memperngaruhi  inklusi  keuangan  di  suatu  negara,  yaitu  seperti  indikator variabel  sosial  ekonomi,  variabel  infrastruktur,  dan  variabel  perbankan. Namun dalam penelitian ini indikator pembangunan yang dianalisis hanya dilihat dari variabel sosial ekonomi. Sehingga, untuk mengetahui pengaruh variabel social ekonomi terhadap indeks inklusi keuangan maka dilakukan estimasi dengan regresi data panel dengan hasil setimasi sebagai berikut:
Tabel 4 . Hasil Estimasi Regresi Data Panel
Variable                  Coefficient              Std. Error             t-Statistic           Prob.
GDP -0.001130 0.001861 -0.607087 0.5463 JP 0.022481 0.008844 2.541885 0.0139 TP -0.026532 0.013212 -2.008159 0.0495 JD -0.005959 0.002002 -2.977210 0.0043 C -0.815983 0.680469 -1.199147 0.2356 R-squared 0.779559  Mean dependent var 0.031671 Adjusted squared R-  0.741709  S.D. dependent var 0.041397 S.E. of regression 0.030932  Sum squared resid 0.052622 F-statistic 12.66991  Durbin-Watson stat 2.091073 Prob(F-statistic) 0.000000

## Sumber : data penelitian (2016)
Berdasarkan hasil estimasi pada  tabel 4  dengan α sebesar  5%,  didapatkan bahwa  variabel  GDP  perkapita  dapat  dipengaruhi  secara  tidak  signifikan
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 98
oleh  indeks  inklusi  keuangan.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  koefisien  GDP perkapita, di mana nilai koefisien sebesar 0.001130 di bawah nilai α.
Jumlah    penduduk    di    atas    15    tahun    signifikan    memengaruhi    positif terhadap indeks inklusi keuangan. Hal ini dapat dilihat dari koefisien jumlah penduduk  di  atas  15  tahun  yang  signifikan  pada α, yaitu  dengan  nilai koefisien sebesar 0.022481. Artinya, apabila Jumlah penduduk di atas 15  tahun  meningkat sebesar  1  persen, maka  indeks inklusi  keuangan  akan meningkat  sebesar  0.022481.  Jadi,  jumlah  penduduk  dapat  menjelaskan kondisi  inklusi  keuangan  pada  negara  ASEAN.  Dimana,  semakin  tinggi jumlah penduduk pada negara ASEAN, semakin tinggi pula tingkat inklusi keuangannya.  Pertumbuhan  penduduk  akan  mendorong  pertumbuhan ekonomi,  karena  penduduklah  yang  melakukan  kegiatan  ekonomi  seperti prduksi  dan  konsumsu.  Penduduk,  khususnya  penduduk  produktif, dipandang  sebagai  nasabah  yang  akan  melakukan  kegiatan  menabung. Menurut  Kasmir,  sumber  modal  utama  perbakan  berasal  dari  masyarakat yaitu berupa dana pihak ketiga. Sehingga semakin banyak jumlah penduduk makin tinggi pula dana pihak ketiga yang dihimpun oleh sektor perbankan (Kasmir  2004).  Hal  tersebut  menjadi  stimulus  dalam  penerapan  program inklusi  keuanagn.  Dengan  demikian,  semakin  banyak  jumlah  penduduk produktif   di   negara   ASEAN,   maka   semakin   besar   pula dorongan untuk mensukseskan program inklusi keuangan.
Tingkat  pengangguran  signifikan  memengaruhi  negatif  terhadap  indeks inklusi keuangan. Hal ini dapat dilihat dari koefisien jumlah penduduk di atas 15 tahun yang signifikan pada α, yaitu dengan nilai koefisien sebesar 0.026532.  Artinya,  apabila  tingkat  pengangguran  meningkat  sebesar  1 persen,  maka  indeks  inklusi  keuangan  akan  menurun  sebesar  0.026532. Jadi,  tingkat  pengangguran  dapat  menjelaskan  kondisi  inklusi  keuangan pada  negara  ASEAN.  Dimana,  semakin  tinggi  jumlah  penduduk  pada negara  ASEAN,  semakin  rendah  tingkat  inklusi  keuangannya.  Menurut Goodwin  (2000)  faktor  yang  dapat  dikaitkan  dengan  inklusi  keuangan adalah   angkatan   kerja.   Pengangguran   atau   mereka   yang   memiliki pekerjaan  tidak  tetap  dan  tidak  aman  cenderung  untuk  berpartisipasi dalam  sistem  keuangan.  Beberapa  studi  menemukan  bahwa  pembayaran upah melalui transfer tunai otomatis telah menjadi salah satu faktor utama yang mempengaruhi inklusi keuangan (Sarma and Pais, Financial Inclusion and  Development:  A  Cross  Country  Analysis  2012).  Selain  itu,  dengan
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 99
99
banyanyaknya angkatan kerja yang bekerja di lapangan kerja sektor formal bisa  menyiratkan  partisipasi  dalam  sistem  keuangan  formal  melalui penerimaan  upah  dan  gaji  dengan  sistem  transfer  tunai  tersebut.  Dengan demikian   proporsi   tenga   kerja   sektor   formal   akan    menjadi    indikator penting  dari  tingkat  inklusi  keuangan.  Sehingga,  semakin  kecil  jumlah pengangguran,  maka  semakin  besar  peluang  dalam  mengakses  jasa perbankan, hal ini akan meningkatkan tingkat inklusi keuangan pada negara ASEAN.
Jumlah  penduduk  di  pedesaan  signifikan  memengaruhi  negatif  terhadap indeks  inklusi  keuangan.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  koefisien  jumlah penduduk  di  atas  15  tahun  yang  signifikan  pada α, yaitu  dengan  nilai koefisien sebesar 0.005959.  Artinya,  apabila jumlah penduduk di  pedesaan meningkat sebesar  1 persen, maka indeks inklusi keuangan  akan menurun sebesar  0.005959.  Jadi,  jumlah  penduduk  di  pedesaan  dapat  menjelaskan kondisi  inklusi  keuangan  pada  negara  ASEAN.  Dimana,  semakin  tinggi jumlah  penduduk  pada  negara  ASEAN,  semakin  rendah  tingkat  inklusi keuangannya.  Menurut  Leyshon  (1995),  masyarakat  pedesaan  memiliki kecenderungan kecil dalam mengakses jasa keuangan. Kebanyakan daerah pedesaan  merupakan  daerah  dengan  infrastruktur  yang  buruk, menyebabkan  sulitnya  dalam  menyediakan  jasa  keuangan.  Jika  akses keuangan  terjangkaun,  hal  ini  akan  menimbulkan  biaya  transaksi  yang cuku besar bagi penyedia jasa keuangan, sehingga penyedia jasa keuangan sulit dalam merencanakan  dan  membuka akses keuangannya di  pedesaan. Selain  besarnya  biaya  transaksi,  produk-prduk  yang  ditawarkan  oleh  jasa keuangan  pun  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan  masyarakat  pedesaan. Dengan demikian, semakin sedikitnya jumlah masyarakat di pedesaan, maka akses jasa keuangan semakin mudah, sehingga meningatkan tingkat inklusi keuangan.
Pada   tabel   4   dapat   diketahui   pula   koefisien   determinasi   (R 2 )   sebesar 0.779559    atau  sebesar  77,9%.  Ini  berarti  bahwa  kontribusi  dari  variabel GDP  perkapita, jumlah penduduk di  atas 15 tahun, tingkat pengangguran, dan  jumlah  penduduk  di  pedesaan  dapat  menjelaskan  pengaruhnya terhadap variabel indeks inklusi keuangan sebesar 77,9%. Sedangkan sisanya yaitu  sebesar  22,1%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  diluar  persamaan  regresi pada penelitian ini.
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 100 100100
Uji  F  statistik  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  pengaruh  simultan  dari variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Berdasarkan  hasil didapatkan F hitung sebesar 12,66991, dengan Sig F (0,000) yang lebih kecil dari 5% (0,05) menunjukkan bahwa H 1 diterima dan H 0 ditolak yang berarti bahwa variabel variabel GDP perkapita, jumlah penduduk di atas 15 tahun, tingkat  pengangguran,  dan  jumlah  penduduk  di  pedesaan secara  bersama sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel indeks inklusi keuangan.

## SIMPULAN
Penelitian   ini   mencoba   untuk   menjadi   alat   penting   bagi   pengambil kebijakan  untuk  menggunakannnya  sebagai  perbandingan  dan  motivasi untuk  semakin  menganut  prinsip  inklusif  dalam  keuangan.  Artikel  ini memberikan  paling  tidak  dua  kesimpulan, pertama ,  perbandingan  indeks inklusi  keuangan  antar  negara  ASEAN  dengan  menggunakan  dimensi penetrasi  perbankan  ketersediaan jasa perbankan, dan  kegunaan. Hasilnya menunjukkan  bahwa  secara  umum  inklusi  keuangan  di  negara  ASEAN utamanya  dipengaruhi  oleh  dimensi  keguanaan. Salah  satu  kegunaan  dari sistem  keuangan  oleh  IMF  diproporsikan  dalam  indikator  proporsi  kredit yang disalurkan terhadap GDP. Kredit/pinjaman ini digunakan oleh rumah tangga dan pengusaha. Jasa-jasa keuangan seperti penyaluran kredit, tidak digunakan  dengan  baik,  walaupun  masyarakat  memiliki  akses  terhadap jasa keuangan.
Kedua ,  melihat  pengaruh  indikator  pembangunan  berupa  variabel  sosial ekonomi  terhadap  indeks  inklusi  keuangan  di  sepuluh  negara  ASEAN pada  periode  2010-2015.  Dapat  disimpulkan  bahwa  hanya  variabel  GDP perkapita  yang  tidak  signifikan  berpengaruh  secara  parsial.  Sedangkan variabel  lainnya,  yaitu  jumlah  penduduk  di  atas  15  tahun,  tingkat pengangguran,  dan  jumlah  penduduk  di  pedesaan  mempunyai  pengaruh yang  signifikan  terhadap  indeks  inklusi  keuangan.  Selanjutnya,  dapat diketahui   bahwa   dari   keempat   variabel   bebas   tersebut   yang   paling dominan  pengaruhnya  terhadap  indeks  inklusi  keuangan  adalah  jumlah penduduk di pedesaan karena memiliki nilai koefisien paling besar.
Mengacu  pada  kesimpulan  di  atas,  beberapa  implikasi  dan  saran  yang dapat  diberikan,  pertama  bagi  negara  ASEAN,  peningkatan  inklusi keuangan   harus   diikuti   oleh   penurunan   hambatan   dalam   mengakses
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 101
101101
layanan  jasa-jasa  keuangan  formal  serta  menambah  produk  perbankan yang  lebih  sesuai  khususunya  dengan  masyarakat  berpendapatan  rendah. Misalnya  kredit  mikro  untuk  usaha  kecil  dan  menengah  dan  menambah outlet  perbankan  yang  menjangkau  pedesaan.  Selain  itu,  perlu  dilakukan sosialisasi kepada masyarakat terkait dengan pentingnya inklusi keuangan, dengan  demikian  masyarakat  akan  merasa  bahwa  jasa  keuangan  sangat penting dan dekat dalam jangkauannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Bank   Indonesia.   2016. Keuangan   Inklusi. Accessed   Desember   17,   2016. http://www.bi.go.id/id/perbankan/keuanganinklusif/Indonesia/C ontents/Default.aspx.
Demirgüç-Kunt,  As lı, Thorsten  Beck,  and  Patrick  Honohan.  2008. Finance for  all?  Policies  and  Pitfalls  in  Expanding  Access. The  International Bank  for  Reconstruction  and  Development,  Washington  DC:  The World Bank.
Deputi  Bidang  Ekonomi  Kementrian  PPN/Bappenas  .  2015. Perkembangan Ekonomi  Indonesia  dan  Dunia. Laporan  Triwulan  IV  tahun  2015, Jakarta: Deputi Bidang Ekonomi Bappenas.
Dienillah, Azka Azifah, and Lukytawati Anggraeni. 2016. "Dampak Inklusi Keuangan  Terhadap  Stabilitas  Sistem  Keuangan  di  Asia." Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan Volume 18, Nomor 4.
Goodwin,  D.,  L.  Adelman,  S.  Middleton,  and  K.  Ashworth.  2000.  "Debt, Money  Management  and  Access  to  Financial  Services:  Evidence from the 1999 PSE Survey of Britain." 1999 PSE Survey Working Paper
8, Centre for Research in Social Policy (Loughborough University).
International  Monetary  Fund.  2016. IMF  Finance. International  Monetary Fund. http://www.imf.org/external/index.htm.
Kasmir.  2004. Dasar-dasar  Perbankan. Jakarta:  Pt.  Raja  Grafindo  Persada.
Leyshon,  A.,  and  Thrift  N.  1995.  "Geographies  of  Financial  Exclusion:
Financial   Abandonment   in   Britain   and   the   United   States." Transactions of the Institute of British Geographers .
QE Journal │ Vol.06 - No. 02 July 2017 - 102
102102
Organisation  for   Economic   Co-operation   and  Development.   2015. The OECD  Economic  Outlook. Economic  Outlook,  OECD  Development Centre. http://www.oecd.org/.
Prof.  Gudono,  Ph.D.,  CMA.  2012. Analisis  Data  Multivariat. Yogyakarta:
BPFE.
Sanjaya,  I  Made,  and  Nursechafia.  2015.  "INKLUSI  KEUANGAN  DAN PERTUMBUHAN  INKLUSIF:  ANALISIS  ANTAR  PROVINSI  DI INDONESIA." Buletin Ekonomi  Moneter dan Perbankan, Volume  18, Nomor 3.
Sarma,  Mandira.  2008.  "Index  of  Financial  Inclusion." Indian  Council  for Research on International Economic Relations.
Sarma, Mandira, and Jesim Pais. 2012. "Financial Inclusion and Development:
A  Cross  Country  Analysis  ." Indian  Council  for  Research  on International Economic Relations.
The World Bank. 2016. World Bank Open Data. Accessed Desember 15, 2016. http://data.worldbank.org/.
Trading  Economics.  2016. Loans  to  Bank. Accessed  Desember  15,  2016. www.tradingeconomics.com..