Jurnal Keuangan dan Perbankan, Vol.18, No.2 Mei 2014, hlm. 307–328 Terakreditasi SK. No. 040/P/2014 http://jurkubank.wordpress.com
Korespondensi Penulis: Syafaat Muhari: Telp./Fax. +62 21 747 115 37 E-mail: syafaatmuhari@ymail.com

## TINGKAT EFISIENSI BPRS DI INDONESIA: PERBANDINGAN METODE SFA DENGAN DEA DAN HUBUNGANNYA DENGAN CAMEL
Syafaat  Muhari

## Muhamad Nadratuzzaman Hosen
Fakultas Syariah dan Hukum UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Jl. Ir.H.Juanda No.95 Ciputat-Tangerang Selatan, 15412, Indonesia.

## Abstract
The magnitude of the potential banking market-micro made many banks and other financial institutions make profits in the segment of small and micro finance as a market for rural banks (BPR), especially Islamic rural banks (BPRS). Thus, the BPRS efficiency was required to survive amid the competitions. This study used parametric stochastic frontier approach (SFA) and the method of data envelopment analysis (DEA) to analyze the level of efficiency of BPRS operation during the period of 2nd Quarter June 2011–1st Quarter March 2013. The level of Bank efficiency could be integrated with the performance of banks which was adopted from Central Bank (BI) criterias, namely CAMEL (Capital, Asset Quality, Management, Earnings and liquidity). Based on the Spearman correlation, the results of this study indicated that the level of efficiency of BPRS using the SFA method had no real relationship with CAMEL, while the level of efficiency of BPRS using the DEA method had a real and weak relationship with CAMEL. Another result in this study showed that the level of efficiency using SFA method was statistically higher than the level of efficiency using DEA method.
Key words: CAMEL, Data Envelopment Analysis, efficiency, stochastic frontire approach
Bank Perkreditan Rakyat (BPR) merupakan bagian dari sistem perbankan yang mempunyai andil yang cukup  besar  bagi  perekonomian.  Sejalan  dengan pesatnya  perkembangan  BPR,  Bank  Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS) yang merupakan BPR yang beroperasi berdasarkan prinsip syariah juga menun- jukkan  indikasi  yang menggembirakan,  ditunjuk- kan  dari  perkembangannya  baik  dari  penyaluran pembiayaan, sumber dana, dan asetnya (Tabel 1).
Keberadaan  BPRS  juga  memiliki  tujuan khusus, yaitu menyediakan jasa dan produk per- bankan bagi masyarakat golongan ekonomi lemah dan usaha kecil dan mikro (UKM) baik di perkota- an maupun di pedesaan. Secara umum BPRS me- miliki  tujuan  dan  karakteristik  yang  relatif  sama dengan lembaga keuangan mikro (LKM) lainnya. LKM memiliki dua tujuan utama yang harus dicapai sekaligus,  yaitu  komersial  dan  pengembangan
Vol. 18, No.2, Mei 2014: 307–328
masyarakat. Komersial artinya LKM dalam menja- lankan usahanya harus memperoleh keuntungan agar aktivitasnya dapat terjaga (sustainable) dan ke- mampuan melayani nasabah semakin meningkat (outreach).  Hal  tersebut  erat  kaitannya  dengan tujuan  kedua  yaitu  pengembangan  masyarakat. Masyarakat yang menjadi target LKM adalah yang kurang  atau  tidak  terlayani  oleh  perbankan  ko- mersial. Untuk itu LKM memiliki misi untuk menu- runkan  tingkat  kemiskinan,  memberdayakan wanita  dan  kelompok  masyarakat  yang  terping- girkan,  menciptakan  lapangan  pekerjaan,  serta mengembangkan  usaha  nasabahnya  yaitu  UKM (Buchori, 2003).
Potensi pasar UKM yang bisa digarap oleh bank cukup besar, lantaran masih banyak pelaku usaha  mikro  yang  belum  tersentuh.  Berdasarkan data  Bank  Indonesia  (BI)  per  April  2013,  penya- luran  kredit  usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah (UMKM)  mencapai  Rp  569,89  triliun.  Jumlah  ini tumbuh 15,89% dari periode yang sama tahun sebe- lumnya,  yang  sebesar  Rp  491,71  triliun.  Adapun jumlah rekening kredit UMKM hingga triwulan I 2013 tercatat sebanyak 9,2 juta nasabah. Penyaluran terbesar  dilakukan  untuk  sektor  perdagangan, yaitu sebesar Rp 280 triliun atau 49,14% dari total UMKM.  Potensi  pembiayaan  UMKM  yang  besar ini  belum  mampu  digarap  secara  maksimal  oleh BPRS. BPRS baru mampu menggarap pembiayaan sebesar Rp 3,75 triliun pada triwulan I 2013, masih sangat kecil dibandingkan dengan kredit UMKM yang  diberikan  pada  periode  yang  sama  yakni
sebesar Rp 569,89 triliun atau hanya sekitar 0,66% nya saja.
Agar dapat bersaing dalam industri perban- kan khususnya pada pasar UMKM, BPRS dituntut untuk beroperasi seefisien dan seefektif mungkin. BPRS tidak  hanya bersaing  dengan sesama  LKM saja, akan tetapi juga harus bersaing dengan bank- bank umum yang mulai mengincar pasar UMKM yang selama ini menjadi target pasar BPRS. Selain itu, BPRS mendapat pesaing baru sejak disahkan- nya UU Koperasi yang memperkenankan koperasi untuk menerbitkan  Surat Modal  Koperasi (SMK) yang membuat persaingan di ranah mikro semakin ketat  (Infobank,  2012).
Persaingan di ranah mikro akan semakin ketat mengingat  pada  tahun  2013  BI  akan  mengeluar- kan aturan tentang peningkatan akses layanan pem- berian kredit atau pembiayaan UMKM oleh bank umum sebesar 20% dari portofolio bank. Direktur Humas BI, Difi A. Johansyah menyatakan bahwa kompetisi  untuk  menyalurkan  kredit  ke  UMKM akan  meningkat  dengan  keluarnya  aturan  ini (www.mediaindonesia.com,  2012).  Untuk  itu  di- perlukan  suatu  BPRS  yang  sehat,  kuat,  dan  ter- percaya dimana BPRS perlu meningkatkan kinerja perusahaannya agar dapat bersaing di segmentasi pasarnya.
Efisiensi dalam dunia perbankan adalah salah satu  parameter  kinerja  yang  cukup  populer.  Hal itu banyak digunakan karena merupakan jawaban atas kesulitan-kesulitan dalam menghitung ukuran- ukuran kinerja perbankan. Rasio biaya operasional
Tabel 1. Perkembangan BPRS di Indonesia (dalam Miliar Rupiah)
Sumber:  Statistik  Perbankan  Indonesia  (2013)
Keterangan Des 2008 Des 2009 Des 2010 Des 2011 Des 2012 Jun 2013 Penyaluran Dana 1,591 1,995 2,586 3,328 4,459 4,924 Sumber Dana 849 1,843 2,196 2,879 3,898 4,295 Aset 1,693 2,126 2,739 3,520 4,699 5,170 Pembiayaan 1,257 1,587 2,060 2,676 3,554 4,160 Jumlah BPRS (Unit) 131 139 150 155 158 159 Jumlah Kantor (Unit) 202 223 286 364 401 397

## Tingkat Efisiensi BPRS di Indonesia: Perbandingan Metode SFA dengan DEA dan Hubungannya dengan CAMEL
Syafaat Muhari & Muhamad Nadratuzzaman Hosen
terhadap pendapatan operasional selama ini sering dijadikan acuan untuk mengukur efisiensi. Rasio ini memiliki keunggulan karena mudah dalam per- hitungannya. Namun rasio biaya operasional juga memiliki kelemahan dalam mengukur efisiensi, di- antaranya adalah sulit untuk menyamaratakan apa- kah  suatu  rasio  baik  atau  buruk  dan  sulit  untuk menyatakan apakah perusahaan tersebut kuat atau lemah  dan  tidak  memperhitungkan  biaya  modal (Endri & Wakil, 2008). Selain itu rasio capital, asset, management ,  earning,  dan  liquidity  (CAMEL)  juga tidak terlalu memperhatikan faktor efisiensi, meng- ingat  bobot  dari  faktor  efisiensi  dalam  rasio CAMEL  yang  ditetapkan  oleh  BI  berada  pada kisaran  10%-15%.
Untuk mengatasi kekurangan yang ada pada analisis rasio dalam mengukur kinerja perusahaan, maka  pendekatan  frontier  dikembangkan  untuk menganalisis  efisiensi  perusahaan.  Berger  & Humphrey (1997) membagi pengukuran efisiensi menjadi  dua  pendekatan,  yaitu  pendekatan  non parametrik  dan  parametrik.  Hal  yang  termasuk dalam pendekatan non parametrik adalah data en- velopment  analysis (DEA)  dan  free  disposable  hull (FDH),  sedangkan  yang  termasuk  dalam  pende- katan parametrik adalah stochastic frontier approach (SFA) dan distribution free approach (DFA). Semen- tara berdasarkan konsepnya efisiensi dapat dibagi menjadi  tiga,  yaitu  cost  efficiency,  profit  efficiency, dan  alternative  profit  efficiency  (Berger  &  Mester, 1997).  Mengingat  tingginya  persaingan  di  ranah mikro,  maka  BPRS  harus  mencapai  tingkat  profit yang maksimal namun tetap harus mementingkan untuk  meminimalisasi  biaya  karena  persaingan kembali pada tingkat harga. Jika BPRS menambah profit dengan  cara  meningkatkan  margin,  maka BPRS kurang dapat bersaing dengan LKM lain dan bank  umum  yang  tidak  mengambil  keuntungan dengan  cara  menaikkan  margin  atau  tingkat  bagi hasil yang tentunya akan lebih diminati nasabah.
Kemampuan menghasilkan output yang mak- simal dengan input yang ada, merupakan ukuran
kinerja  yang  diharapkan.  Pada  saat  pengukuran efisiensi dilakukan, bank dihadapkan pada kondisi bagaimana mendapatkan tingkat output yang op- timal dengan tingkat input yang ada, atau menda- patkan tingkat input yang minimum dengan ting- kat  output  tertentu.  Dengan  diidentifikasikannya alokasi input dan output, dapat dianalisa lebih jauh untuk melihat penyebab ketidakefisiensian (Hadad et al. , 2003).
Menurut  Hadad  et  al.  (2003)  terdapat  tiga pendekatan yang digunakan dalam mendefinisikan hubungan  input  dan  output  dalam  tingkah  laku institusi finansial pada metode parametrik maupun nonparametrik,  yaitu:  (1)  pendekatan  produksi, yang  melihat  institusi  finansial  sebagai  produser dari akun deposit dan kredit pinjaman, mendefi- nisikan output sebagai jumlah dari akun-akun ter- sebut atau dari transaksi terkait. Input dalam kasus ini  dihitung  sebagai  jumlah  dari  tenaga  kerja, pengeluaran modal pada aset-aset tetap, dan ma- terial  lainnya;  (2)  pendekatan  intermediasi,  me- mandang sebuah institusi finansial sebagai inter- mediator.  Merubah  dan  mentransfer  aset-aset finansial dari unit-unit surplus menjadi unit-unit defisit. Dalam hal ini  input-input institusional  se- perti biaya tenaga kerja, modal, dan pembayaran bunga  pada  deposit,  dengan  output  yang  diukur dalam  bentuk  kredit  pinjaman  dan  investasi finansial;  dan  (3)  pendekatan  aset  yang  melihat fungsi primer sebuah institusi finansial sebagai pen- cipta kredit pinjaman. Pendekatan aset yang mem- visualisasikan  fungsi  primer  sebuah  institusi finansial sebagai pencipta kredit pinjaman, dekat sekali  dengan  pendekatan  intermediasi,  dimana output benar-benar  didefinisikan  dalam  bentuk aset-aset.
Pendekatan yang berbeda dikemukakan oleh Jemric  &  Vujcic  (2002)  yang  menyatakan  bahwa ada dua pendekatan yang dapat digunakan dalam menentukan  input  dan  output  bank  untuk  meng- ukur efisiensi, yaitu pendekatan intermediasi dan pendekatan operasional. Pendekatan intermediasi

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.2, Mei 2014: 307–328
lebih  pada  segi  mekanisme  bank  sebagai  entitas yang menggunakan tenaga kerja dan modal untuk mentransformasikan tabungan ke dalam pinjaman dan surat-surat berharga. Sedangkan pendekatan operasional  lebih  menekankan  pada  perspektif biaya atau pendapatan.
Penelitian  tentang  perbandingan  SFA  dan DEA  telah  banyak  dilakukan,  diantaranya  yang dilakukan  oleh  Delis  et  al.  (2009)  yang  meneliti bank-bank  di  Yunani  pada  periode  1993-2005 dengan menggunakan metode DEA dan SFA. Hasil penelitian ini menunjukkan tingkat efisiensi DEA dan SFA sebesar 63,9% dan 80,5% dengan standar deviasi  masing  masing  sebesar  25,4  dan  5,6%. Bauer  et  al.  (1998)  meneliti  tingkat  efisiensi  683 bank di Amerika Serikat pada tahun 1977-1988 de- ngan membandingkan model frontier seperti DEA, SFA, TFA (thick frontier approach), dan DFA. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata ting- kat efisiensi selama 12 tahun dengan mengguna- kan  metode  DEA  sebesar  21%,  SFA  87,9%,  TFA 80,08%, dan DFA sebesar 85,5%. Dalam penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat efisiensi SFA dan DEA  memiliki  korelasi  yang  lemah  (14%).  Hasil yang sama  juga didapatkan  oleh Fiorentino  et  al. (2006) dengan tingkat korelasi lemah (18,8%) yang meneliti 34.192 bank di Jerman pada tahun 1993- 2004 dengan membandingkan tingkat efisiensi SFA dan DEA. Tingkat efisiensi SFA dan DEA masing- masing sebesar 82,8% dan 13%.
Namun hasil yang berbeda ditunjukkan oleh penelitian Andries & Cocris (2010) pada bank-bank di Rumania, Ceko, dan Hungaria pada tahun 2000– 2006 yang menyatakan bahwa terdapat hubungan yang cukup kuat antara SFA dengan DEA (Kendall test 34,5% dan Spearman test 47,2%) pada efisiensi teknik dan efisiensi biaya (Kendall test 33,9% dan Spearman test 50,9%). Hasil yang lebih kuat ditun- jukkan  oleh  Bolli  & Thi  (2012)  yang  meneliti  796 LKM  di  88  negara  di  6  wilayah  2005-2009  yang menunjukkan  bahwa  SFA  dan  DEA  mempunyai korelasi  yang  sangat  kuat  (91%)  dengan  masing- masing nilai efisiensi sebesar 33% dan 15%.
Korelasi  yang  cukup kuat  antara  DEA  dan SFA juga ditunjukkan oleh Paramita (2008) dengan tingkat  korelasi  sebesar  32,82%.  Penelitian  ini mengukur tingkat efisiensi 1.701 BPR di Indonesia pada  tahun  2007  dengan  efisiensi  SFA  dan  DEA masing-masing  sebesar  81,2%  dan  8,9%  dengan standar  deviasi  masing-masing  sebesar  11%  dan 6,7%.
Sementara  itu,  penelitian  antara  hubungan tingkat  efisiensi  dengan  CAMEL  diantaranya dilakukan oleh Kusumawardani (2008) pada BPRS di Jawa Timur tahun 2005. Hasil penelitian ini me- nunjukkan bahwa komponen capital, earning, dan liquidity tidak memiliki hubungan yang nyata de- ngan analisis DEA. Sementara Paramita (2008) yang melakukan  penelitian  pada  1.701  BPRS  di  Indo- nesia, hasil penelitiannya menunjukkan bahwa efi- siensi dengan metode SFA dan DEA mempunyai hubungan  yang  lemah  dan  positif  terhadap CAMEL. Hosen & Muhari (2013) meneliti tingkat efisiensi  73  BPRS  di  Indonesia  kuartal  II  2011  – kuartal  I  2013 dengan  menggunakan  DEA.  Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat efi- siensi  BPRS  mempunyai  hubungan  positif  yang nyata tetapi lemah terhadap CAMEL.
Firdaus  &  Hosen  (2013)  meneliti  10  Bank Umum Syariah (BUS) di Indonesia kuartal II 2010– IV 2012 dengan two-stage DEA. Hasil penelitian ini menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  yang nyata antara analisis DEA dengan CAMEL. Hasil yang sama dengan menggunakan metode SFA juga ditemukan oleh Hosen & Muhari (2013) yang me- neliti tingkat efisiensi 59 BPRS di Indonesia kuartal II 2011–IV 2012, dimana terdapat perbedaan yang nyata antara tingkat  efisiensi dengan mengguna- kan metode SFA dengan CAMEL.
Dengan melihat latar belakang, maka tujuan penelitian adalah: (1) menganalisis tingkat efisiensi biaya BPRS di Indonesia periode Juni 2011-Maret 2013 berdasarkan pendekatan parametrik SFA dan pendekatan nonparametrik DEA; (2) menganalisis komponen apa yang mempengaruhi efisiensi biaya pada  BPRS  di  Indonesia  dengan  menggunakan
Syafaat Muhari & Muhamad Nadratuzzaman Hosen
SFA  dan  DEA;  dan  (3)  menganalisis  hubungan tingkat efisiensi biaya BPRS dengan tingkat kese- hatan BPRS yang tercermin dari CAMEL.

## METODE
Pada penelitian ini populasi yang dijadikan objek penelitian adalah seluruh BPRS yang tercatat selama  periode  Juni  2011–Maret  2013  dengan jumlah 159 BPRS. Data yang digunakan merupakan laporan  keuangan  kuartalan  (3  bulanan).  Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini dilakukan secara purposive sampling dengan kriteria BPRS yang laporan  keuangan  kuartalan  tersedia  secara lengkap selama 8 kuartal dari kuartal II–Juni 2011 sampai dengan kuartal I-Maret 2013. Kriteria yang digunakan  adalah  dimana  selama  periode  pene- litian, BPRS tersebut secara periodik mengeluarkan laporan keuangan selama 8 kuartal dari kuartal II– Juni 2011 sampai dengan kuartal I-Maret 2013 dan memiliki kelengkapan data selama periode peng- amatan.  Pemilihan  sampel  berdasarkan  pada  ke- lengkapan data yang dimiliki BPRS, terutama infor- masi  mengenai  total  biaya,  biaya  tenaga  kerja, biaya  dana,  total  pembiayaan,  penempatan  pada bank lain, non performing loan (NPL), modal, aset, beban  bagi  hasil,  penyusutan,  pendapatan  bagi hasil, dan pendapatan lain-lain.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder  berupa  laporan  keuangan BPRS  dari  kuartal  II–Juni  2011  sampai  dengan kuartal I–Maret 2013 yang diperoleh melalui website BI.  Berdasarkan  kriteria  tersebut  maka  yang  di- jadikan  sampel dalam  penelitian  ini sebanyak  73 BPRS. Pada penelitian ini, analisis SFA terdiri atas variabel input (price of fund dan price of labour), output (pembiayaan dan penempatan pada bank lain), dan environmental factors (equity over total assets dan NPL) dalam mempengaruhi total biaya yang dikeluarkan oleh BPRS. Hubungan input, output, environmental factors, dan  total  biaya  akan  menentukan  nilai efisiensi biaya perbankan, berdasarkan pendekatan yang  telah  digunakan  oleh  Nuryantono  et  al. (2012).
Kemudian penentuan komponen input dan output pada analisis DEA menggunakan pendekat- an operasional yang lebih menekankan pada pers- pektif biaya dan manajemen pendapatan. Variabel dalam penelitian ini terdiri atas variabel input (be- ban tenaga kerja, beban bagi hasil, beban lain-lain, penyusutan,  dan  amortisasi)  dan  output  (penda- patan bagi hasil dan pendapatan lain-lain), berda- sarkan  pendekatan  yang  telah  digunakan  oleh digunakan oleh Jemric & Vujcic (2002).
Metode parametrik sudah sangat dikenal da- lam mengukur efisiensi sektor perbankan. Dengan mengacu  pada  beberapa  penelitian  sebelumnya, penelitian  ini  akan  menggunakan  menggunakan metode  parametrik.  Metode  parametrik  yang digunakan adalah SFA. Untuk menyederhanakan pengukuran efisiensi, inefisiensi, dan random terms u C dan C , diasumsikan dipisahkan dari cost func- tion dan  persamaan  fungsi  efisiensi  biaya ditransformasi  dalam  bentuk  natural  logs  dapat ditulis  sebagai  berikut (Berger  &  Mester,  1997): ln C= f(w,y,z,v)  + ln u C + ln C . .........................(1) Keterangan:
f = notasi dari beberapa fungsi
ln u C + ln C = gabungan error term dan efisiensi X ln u C = random error term
ln C = efisiensi X
Secara matematis, efisiensi biaya BPRS dalam penelitian ini akan menggunakan rumus yang telah dikembangkan  oleh  Berger  &  Mester:
Efisiensi  biaya  berada  pada  range  antara  0 sampai  dengan 1.  Dengan  angka  1 (100%),  maka bank tersebut paling efisien.
Model regresi linear berganda dapat disebut baik  jika  model  tersebut  memenuhi  asumsi  nor- malitas data dan terbebas dari asumsi klasik yaitu multikolinearitas,  heteroskedastisitas,  dan  auto-
.................................  (2)

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.2, Mei 2014: 307–328
korelasi  (Sujianto,  2009).  Uji  normalitas  dalam penelitian ini menentukan apakah data yang ada dalam model regresi baik variabel terikat maupun bebas terdistribusi secara normal atau tidak. Model regresi  akan  baik  jika  data  regresi  yang  ada  nor- mal atau mendekati normal (Rahmawati & Hosen, 2012). Uji Kolmogorov-Smirnov digunakan untuk menguji  apakah  sampel-sampel  berasal  dari populasi-populasi yang terdistribusi secara normal (Sujianto,  2009).  Selain  uji  normalitas,  akan  dila- kukan  uji  multikolinearitas,  heteroskedastisitas, dan  autokorelasi.  Dengan  ketiga  asumsi  tersebut kita telah mengetahui bahwa pemerkira koefisien regresi  yang  diperoleh  merupakan  pemerkira linear terbaik tak bias (best linear unbiased estimator), dengan  asumsi  kenormalan,  pemerkira  tersebut mengikuti distribusi normal (Supranto, 2004).
Data panel merupakan gabungan antara data cross-section dan data time series. Pada data panel, unit cross-section yang sama disurvei pada beberapa periode waktu. Jadi data panel memiliki dimensi ruang dan waktu. Gujarati (2004) dalam Setiawati &  Setiawan  (2013)  menerangkan  bahwa  jika masing-masing unit cross-section memiliki jumlah pengamatan time series yang sama, maka data panel tersebut dinamakan data panel seimbang (balanced panel data ), sebaliknya jika jumlah pengamatan time series berbeda  pada  masing-masing  unit,  maka disebut data panel tidak seimbang (unbalanced panel data ).  Hsiao  (2003)  dalam  Setiawati  &  Setiawan (2013)  merumuskan  model  regresi  panel  secara umum dapat dinyatakan dalam bentuk berikut:
.......(3)
Keterangan: y it = unit  cross section  ke-i  untuk periode  waktu ke-t
 =  vektor  konstanta
X = vektor observasi pada variabel independen
 it = intersep objek ke-i wktu ke-t
 it = error regresi untuk grup ke-i, waktu ke-t  it ~ IIDN (0,  2 )
Setiawan  &  Dwi  (2010)  dalam  Setiawati  & Setiawan (2013) menerangkan bahwa common effect model (CEM) diasumsikan bahwa nilai intersep dan slope masing-masing variabel  adalah sama untuk semua unit cross section dan time series. Model pen- dekatan CEM yakni  sebagai berikut:
........(4)
Gujarati (2005) dalam Setiawati & Setiawan (2013) menjelaskan bahwa  pendekatan fixed  effect model (FEM) diasumsikan bahwa nilai slope masing- masing variabel adalah tetap, namun nilai intersep berbeda-beda  untuk  setiap  unit  cross  section  dan tetap untuk setiap unit time series. Model pendekat- an FEM yakni sebagai berikut:
.........(5)
Sementara random effect model (REM) menurut Gujarati (2005) dalam Setiawati & Setiawan (2013) adalah pendekatan yang diasumsikan bahwa inter- sep α i = α 0 + α i dengan mean α 0 dan α i disebut se- bagai  variabel  laten  merupakan  error  random  de- ngan  mean  0  dan  varians .  Model  pendekatan REM adalah sebagai berikut:
............................................................. (6)
Hausman  test  digunakan  untuk  memilih model mana yang cocok digunakan untuk peneli- tian ini. Model estimasi dengan pendekatan CEM tidak ikut diujikan dalam penelitian ini karena esti- masi dengan pendekatan ini memiliki keterbatasan dalam menjelaskan individualitas unit cross section. Pengujian  ini  didasarkan  pada  hipotesis  sebagai berikut:
H o = random effect model (REM)
H a = fixed effect model (FEM)
Dasar penolakan H o adalah dengan pertim- bangan nilai statistik chi-square. Jika chi-square sta-
Syafaat Muhari & Muhamad Nadratuzzaman Hosen
tistic > chi square table (p-value < α ) maka H o ditolak, maka model yang digunakan adalah FEM.
Analisis fungsi biaya dalam penelitian ini di- hitung dengan metode regresi berganda menggu- nakan jenis data panel. Analisis regresi dalam pene- litian  ini  digunakan  untuk  mengukur  pengaruh variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  dengan persamaan  regresi  sebagai  berikut:
lntc= α +  1 lnpl +  2 lnpf +  3 lntf +  4 lnpob +  5 lneota +  6 lnnpf + ln  i + ln  i. . ............  (7) Keterangan:
lntc = natural logarithm total biaya lnpl = natural  logarithm  price  of  labour  (beban tenaga  kerja/total  aktiva)
lnpf = natural logarithm price of fund (beban bagi hasil/total simpanan) lntf = natural logarithm total pembiayaan
lnpob = natural logarithm penempatan pada  bank lain
lneota = natural  logarithm  EOTA  (total  modal/to- tal  aktiva)
lnnpf = natural  logarithm  NPF  (non  performing  fi- nancing ) ln  i = noise ln  i = inefisiensi
Pembuktian hipotesis dilakukan dengan uji koefisien determinasi (R 2 ), uji simultan (Uji F-sta- tistik),  dan  uji  parsial  (uji  t-statistik).  Kemudian keputusan penggunaan model efek tetap ataupun acak ditentukan dengan menggunakan Hausman test .
DEA merupakan teknik pemrograman linear untuk  mengukur  bagaimana  Unit  Kegiatan  Eko- nomi (UKE) beroperasi relatif terhadap bank-bank lain  dalam  sampel.  Teknik  ini  membuat  sebuah garis frontier yang ditetapkan oleh bank efisien dan dibandingkan dengan  bank yang  inefisien untuk menghasilkan nilai efisiensi. Selanjutnya, skor efi- siensi bank berkisar antara angka 0 sampai dengan
1, dimana 1 merupakan nilai yang paling efisien. Dalam  analisis  DEA,  bank  yang  paling  efisien (dengan nilai efisiensi 1) tidak perlu menghasilkan tingkat output maksimal dari input yang ada. Lebih lanjut,  bank  ini  merupakan  bank  dengan  tingkat output best practice dibandingkan dengan bank lain dalam sampel (Yudistira, 2004).
Istilah  DEA  diperkenalkan oleh  Charnes  et al. (1978) berdasarkan penelitian dari Farrel (1957). Untuk  n  UKE-UKE  dalam  industri  perbankan, semua sampel output dan input masing-masing di- lambangkan  dengan  m  dan  n.  Tingkat  efisiensi masing-masing  bank  dihitung  sebagai  berikut (Yudistira,  2004):
........... (8)
Dimana  y is adalah  jumlah  output  ke-i  yang dihasilkan  dari  bank  ke-s,  x js adalah  jumlah  dari input ke-j yang dikeluarkan oleh bank ke-s,  i ada- lah bobot output, dan í j  ­ adalah bobot input. Rasio efisiensi (e s ) kemudian dimaksimalkan untuk me- milih bobot optimal bergantung pada:
....... (9)
Dimana pertidaksamaan pertama memasti- kan rasio efisiensi menjadi paling sedikit 1 dan per- tidaksamaan kedua memastikan bahwa bobot efi- siensi adalah positif.
Berdasarkan  Charnes  et  al.  (1978),  pemro- graman linear ini dapat ditransformasikan ke da- lam pemrograman linear biasa (Yudistira, 2004):
............................................ (10)
Dengan  cara  yang  sama,  pemrograman dapat dikonversi menjadi dua kendala:
Dimana  s adalah seluruh nilai efisiensi tek- nik dari bank ke-s, dimana nilai 1 mengindikasikan titik frontier .

## HASIL
Pendekatan Parametrik  Stochastic  Frontier

## Approach (SFA)

## Analisis efisiensi stochastic frontier approach
(SFA)
BPRS atau 26%. Adapun BPRS yang tidak efisien dengan nilai efisiensi dibawah 0,65 berjumlah 13 BPRS  atau  18%.  Sedangkan  BPRS  yang  memiliki nilai  efisiensi  lebih  dari  0,87  adalah  sebanyak  17 BPRS  atau  23%  yang  menunjukkan  bahwa  BPRS tersebut memiliki tingkat efisiensi biaya yang lebih baik dibandingkan kelompok lainnya.
BPRS Al Wasyliyah (ID 53) memiliki nilai efi- siensi  biaya  tertinggi  yaitu  sebesar  0,9757  atau 97,57%. Hal ini berarti bahwa BPRS Al Wasyliyah sangat efisien dalam menggunakan biaya. Nilai efi- siensi terendah pada BPRS Kota Juang (ID 73) de- ngan  nilai  efisiensi  biaya  sebesar  0,4998  atau 49,98%. Hal ini menunjukkan bahwa BPRS ini tidak efisien dalam menggunakan biaya.

## Model Prediksi  Tingkat Efisiensi  Bank Pembiayaan  Rakyat Syariah  (BPRS)
Dari uji  Hausman diketahui  bahwa  p-value sebesar 0,105576, karena p-value  > α maka H o di- terima yang berarti model yang digunakan adalah REM. Bentuk model prediksi tingkat efisiensi BPRS di Indonesia dapat ditulis sebagai berikut:
lntc= -2,911 + 0,737lnpl + 0,161lnpf + 0,849lntf + 0,164lnpob -0,103lneota + 0,024lnnpf
Dalam persamaan regresi tersebut, konstanta lntc adalah  sebesar -2,911. Hal ini  berarti apabila variabel input dan variabel output dianggap kons- tan,  maka  rata-rata  BPRS  di  Indonesia  akan mengeluarkan biaya minimum untuk tingkat out- put tertentu yaitu sebesar Rp 822,35 ribu dari total aktiva (e x -2,911= 822,35).
Pada  variabel  lnpl,  koefisien  0,737  menun- jukkan bahwa  jika eksponen  lnpf mengalami  pe- ningkatan  1%,  maka  total  cost  rata-rata  BPRS  di Indonesia  akan  meningkat  sebesar  0,737%.  Pada variabel lnpf koefisien regresi 0,160 menunjukkan bahwa jika eksponen lnpf mengalami peningkatan sebesar 1%, maka total cost rata-rata BPRS di Indo- nesia akan meningkat sebesar 0,160%.
................................. (11)
Diketahui  bahwa  rata-rata  tingkat  efisiensi BPRS  di  Indonesia  periode  kuartal  II  Juni  2011– kuartal I Maret 2013 yaitu sebesar 0,7728 atau se- besar 77,28%, yang artinya BPRS di Indonesia efi- sien menggunakan biayanya sebesar 77,28%, dan sisanya  sebesar  22,72%  biaya  yang  terbuang (Berger  &  Mester,  1997).  Berdasarkan  Grafik  1, BPRS dengan tingkat efisiensi berdasarkan analisis efisiensi SFA terbanyak berada pada kisaran nilai efisiensi dari 0,76–0,87 dengan presentase 33% atau sebanyak 24 BPRS. Sedangkan BPRS yang memiliki nilai efisiensi antara 0,65-0,76 adalah sebanyak 19
Grafik 1. Distribusi Nilai Efisiensi Bank Pembiayaan Rakyat  Syariah  (BPRS)  Berdasarkan  Analisis  Efisiensi Stochastic Frontier Approach (SFA)
(Sumber:  Laporan Keuangan  Publikasi Bank  2013–Bank  Indonesia)
Syafaat Muhari & Muhamad Nadratuzzaman Hosen
Pada variabel lntf, koefisien regresi 0,849 me- nunjukkan bahwa jika eksponen total pembiayaan mengalami peningkatan sebesar 1%, maka total cost rata-rata  BPRS  di  Indonesia  akan  meningkat  se- besar 0,849%.  Pada variabel lnpob,  0,164 menun- jukkan  bahwa  jika  eksponen  total  pembiayaan mengalami peningkatan sebesar 1%, maka total cost rata-rata  BPRS  di  Indonesia  akan  meningkat sebesar  0,164%.
Pada variabel lneota, koefisien regresi -0,103 menunjukkan bahwa jika eksponen EOTA menga- lami peningkatan sebesar 1%, maka total cost rata- rata BPRS di Indonesia akan turun sebesar 0,103%. Pada variabel lnnpf, 0,024 menunjukkan bahwa jika eksponen  NPF  mengalami  peningkatan  sebesar 1%, maka total cost rata-rata BPRS di Indonesia akan meningkat  sebesar  0,024%.

## Analisis Regresi

## Uji asumsi klasik

## Uji  normalitas
Dari  hasil  uji  normalitas  Kolmogorov- Smirnov diketahui bahwa variabel total biaya, price of labour , price of fund, penempatan pada bank lain, dan NPF terdistribusi secara normal karena asymp. sig. (2-tailed) > 0,05, sedangkan variabel pembiayaan dan EOTA tidak terdistribusi secara normal karena asymp. sig. (2-tailed) < 0,05.

## Uji  multikolinearitas
Berdasarkan  tes  multikolinearitas,  seluruh variabel memiliki nilai tolerance lebih dari 0,1 dan nilai VIF kurang dari 10. Maka dapat disimpulkan bahwa  model  regresi  pada  BPRS  di  Indonesia kuartal II Juni 2011–kuartal I Maret 2013 bebas dari gejala multikolinearitas.

## Uji heteroskedastisitas
Titik-titik sebaran data dalam penelitian ini menyebar secar acak (random) dan tidak memben- tuk  pola  tertentu  pada  grafik  scatterplot.  Dengan demikian  dapat  dikatakan  bahwa  model  regresi pada BPRS di Indonesia kuartal II Juni 2011–kuartal I Maret 2013 bebas dari gejala heteroskedastisitas.

## Uji  autokorelasi
Diketahui  bahwa  hasil  uji  Durbin-Watson adalah  2,200.  Dengan  demikian  dapat  dikatakan bahwa  model  regresi  pada  BPRS  di  Indonesia kuartal II Juni 2011–kuartal I Maret 2013 tidak ter- dapat autokorelasi karena nilai Durbin-Watson ber- ada pada rentang nilai 1,65-2,35.

## Uji  Statistik
Uji koefisien determinasi (R 2 )
Secara statistik untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel bebas (variabel independen) se- cara serentak terhadap variabel tidak bebas (varia- bel  dependen),  dapat  dilihat  dari  besarnya  koe- fisien dari korelasi ganda atau R 2 . Diketahui bahwa pada BPRS di Indonesia kuartal II Juni 2011–kuartal I Maret 2013, nilai koefisien determinasi dari model regresinya adalah 0,9655 atau 96,55% yang menun- jukkan bahwa variabel bebas (price of labour, price of fund , total pembiayaan, penempatan pada bank lain, EOTA, dan NPF) secara bersama-sama mem- pengaruhi  variabel  terikat  (total  biaya)  sebesar 96,55% dan sisanya 3,45% dipengaruhi variabel lain yang tidak dimasukkan dalam penelitian.

## Uji F
Untuk  mengetahui  signifikansi  pengaruh semua  variabel  independen  secara  simultan  ter- hadap variabel dependen, digunakan uji F. Analisa dari hasil uji F dimaksudkan untuk membuktikan dari penelitian yang  menyatakan bahwa variabel input , output, dan environmental factors mempunyai pengaruh terhadap total biaya BPRS di Indonesia kuartal II Juni 2011–kuartal I Maret 2013, yaitu de- ngan membandingkan F hitung yang dihasilkan oleh regresi  linear  berganda  dengan  F tabel pada  taraf signifikan sebesar 95% ( α = 5%).
Uji Anova menghasilkan angka F hitung sebesar 181,71,  sedangkan  F tabel 2,229.  Karena  F hitung >  F tabel maka H o ditolak dan H a diterima, sehingga dapat diartikan  bahwa  secara  simultan  variabel  input,

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.2, Mei 2014: 307–328
output, dan environmental factors (price of labour, price of fund , total pembiayaan, penempatan pada bank lain, EOTA, dan NPF) berpengaruh terhadap total biaya  yang  dikeluarkan  oleh  BPRS  di  Indonesia kuartal II Juni 2011–kuartal I Maret 2013.

## Uji t
Uji t digunakan untuk menguji kuatnya hu- bungan  masing-masing  variabel  independen  ter- hadap variabel dependen secara individu. Dengan membandingkan antara nilai t hitung dengan t tabel yang didapat  dari  masing-masing  variabel  dengan menggunakan taraf signifikansi 95% ( α = 5%).
Berdasarkan  Tabel  2, berikut  adalah  uji  se- cara individu terhadap variabel-variabel indepen- den pada BPRS di Indonesia periode kuartal II Juni 2011–kuartal I Maret 2013:

## Konstanta
Dengan menggunakan uji dua arah maka α / 2=  0,05/2=  0,025,  dimana  df=  n  –  2=  71,  maka didapat t tabel sebesar 1,964. Karena t hitung < t tabel (-16,36 <  1,964)  maka  konstanta  dalam  model  secara statistik tidak signifikan terhadap total cost.

## Price of labour / Lnpl
Dengan menggunakan uji dua arah maka α / 2=  0,05/2=  0,025,  dimana  df=  n  –  2=  71,  maka didapat t tabel sebesar 1,964. Karena t hitung > t tabel (44,49 > 1,964) maka variabel price of labour secara statistik signifikan terhadap total cost. Artinya price of labour berpengaruh secara nyata terhadap total cost pada BPRS  di  Indonesia  kuartal  II  Juni  2011–kuartal  I Maret  2013.

## Price of fund / Lnpf
Dengan menggunakan uji dua arah maka α / 2=  0,05/2=  0,025,  dimana  df=  n  –  2=  71,  maka
didapat t tabel sebesar 1,964. Karena t hitung > t tabel (15,00 >  1,964)  maka  variabel  beban  bagi  hasil  secara statistik signifikan terhadap total cost. Artinya price of fund berpengaruh secara nyata terhadap total cost pada BPRS di Indonesia kuartal II Juni 2011–kuartal I Maret 2013.

## Total  pembiayaan /  Lntf
Dengan menggunakan uji dua arah maka α / 2=  0,05/2=  0,025,  dimana  df=  n  –  2=  71,  maka didapat t tabel sebesar 1,964. Karena t hitung > t tabel (56,90 >  1,964)  maka  variabel  total  pembiayaan  secara statistik signifikan terhadap total cost. Artinya to- tal pembiayaan berpengaruh secara nyata terhadap total  cost pada  BPRS  di  Indonesia  kuartal  II  Juni 2011–kuartal I Maret 2013.

## Penempatan  pada bank  lain /  Lnpob
Dengan menggunakan uji dua arah maka α / 2=  0,05/2=  0,025,  dimana  df=  n  –  2=  71,  maka didapat t tabel sebesar 1,964. Karena t hitung > t tabel (13,20 > 1,964) maka variabel penempatan pada bank lain secara  statistik  signifikan  terhadap  total  cost. Artinya penempatan pada bank lain berpengaruh secara nyata terhadap total cost pada BPRS di In- donesia kuartal II Juni 2011–kuartal I Maret 2013.

## Equity over total asset / Lneota
Dengan menggunakan uji dua arah maka α / 2=  0,05/2=  0,025,  dimana  df=  n  –  2=  71,  maka didapat t tabel sebesar 1,964. Karena t hitung < t tabel (-6,674 < 1,964) maka variabel EOTA secara statistik tidak signifikan terhadap total cost. Artinya EOTA tidak berpengaruh secara nyata terhadap total cost pada BPRS  di  Indonesia  kuartal  II  Juni  2011–kuartal  I Maret  2013.

## Non  performing  financing  /Lnnpf
Dengan menggunakan uji dua arah maka α / 2=  0,05/2=  0,025,  dimana  df=  n  –  2=  71,  maka
Tabel 2. Uji t
Model Constant Lnpl Lnpf Lntf Lnpob Lneota Lnnpf T -16,36 44,49 15,00 56,90 13,20 -6,67 2,70
Syafaat Muhari & Muhamad Nadratuzzaman Hosen
didapat t tabel sebesar 1,964. Karena t hitung > t tabel (2,708 >  1,964)  maka  variabel  NPF  secara  statistik signifikan  terhadap  total  cost.  Artinya  NPF berpengaruh secara nyata terhadap total cost pada BPRS  di  Indonesia  kuartal  II  Juni  2011–kuartal  I Maret  2013.

## Pendekatan Non-Parametrik  Data

## Envelopment Analysis (DEA)
Tingkat efisiensi  BPRS dengan  menggunakan metode  DEA
jumlah output yang sama pada BPRS di Indonesia jika  beroperasi  secara  efisien  (Jemric  &  Vujcic, 2002).  Berdasarkan  Grafik  2,  BPRS  efisiensi  DEA pada  kisaran  nilai  efisiensi  0,76–0,87  sebesar  8% atau  sebanyak  6  BPRS.  Sedangkan  BPRS  yang memiliki  nilai  efisiensi  antara  0,65-0,76  adalah sebanyak 19 BPRS atau 26%. Adapun BPRS yang tidak  efisien  dengan  nilai  efisiensi  dibawah  0,65 berjumlah  39  BPRS  atau  54%.  Sedangkan  BPRS yang memiliki nilai efisiensi lebih dari 0,87 adalah sebanyak  9  BPRS  atau  12%  yang  menunjukkan bahwa  BPRS  tersebut  memiliki  tingkat  efisiensi biaya  yang  lebih  baik  dibandingkan  kelompok lainnya. BPRS Dinar Ashri (ID 43) memiliki nilai efisiensi  biaya tertinggi  yaitu  sebesar 0,9656  atau 96,56%.  Hal  ini  berarti  bahwa  BPRS  Dinar  Ashri sangat  efisien  dalam  menggunakan  biaya.  Nilai efisiensi terendah pada BPRS Unawi Barokah (ID 42) dengan nilai efisiensi biaya sebesar 0,3746 atau 37,46%. Hal ini menunjukkan bahwa BPRS ini tidak efisien dalam menggunakan biaya.

## Pencapaian Efisiensi  Masing-Masing  Variabel DEA BPRS
Tingkat pencapaian efisiensi input dan  out- put BPRS ditampilkan pada Grafik 3. Tingkat pen- capaian  rata-rata  input  penyusutan  mengalami fluktuasi selama periode penelitian dimana pada kuartal 1 2012 dan kuartal 1 2013 masing-masing hanya  mencapai  54%  dan  52,7%.  Sementara pendapatan bagi hasil yang merupakan salah satu
Grafik 2. Distribusi Nilai Efisiensi Bank Pembiayaan Rakyat  Syariah  (BPRS) Berdasarkan  Analisis Efisiensi Data Envelopment Analysis (DEA) (Sumber: Laporan Keuangan Publikasi  Bank  2013–Bank  Indonesia)
Grafik 3. Tingkat Pencapaian Efisiensi BPRS (Sumber:  Laporan  Keuangan  Publikasi  Bank  2013–Bank  Indonesia)
Dari  Grafik  2  diketahui  bahwa  rata-rata tingkat efisiensi BPRS di Indonesia periode kuartal II  Juni  2011–kuartal  I  Maret  2013  yaitu  sebesar 0,6523  atau  sebesar  65,23%,  yang  artinya  hanya dibutuhkan 65,23% dari input untuk memproduksi

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.2, Mei 2014: 307–328
komponen input, merupakan variabel yang paling tinggi tingkat pencapaian rata-ratanya pada seluruh periode  penelitian  dengan  rata-rata  tingkat pencapaian  efisiensi  sebesar  82,53%.  Kemudian beban  bagi  hasil,  beban  tenaga  kerja,  beban  lain- lain,  dan  pendapatan  lain  tingkat  pencapaian efisiensi  rata-ratanya  masing-masing  sebesar 74,53%, 74,11%, 76,35%, dan 72,92% pada periode penelitian.

## Bobot  Masing-Masing Variabel  terhadap  DEA BPRS
Dengan tingginya imbal hasil ini, maka pen- dapatan bagi hasil yang juga merupakan komponen dari output meyumbangkan bobot yang besar ter- hadap efisiensi DEA BPRS. Sementara komponen output lainnya,  pendapatan  lain-lain  menyum- bangkan output terkecil  yakni sebesar  5%, hal  ini mencerminkan bahwa BPRS belum maksimal dalam meningkatkan fee based incomenya.
Pada komponen input, beban lain-lain yang terdiri atas beban administrasi dan umum, penyi- sihan penghapusan aktiva, titipan wadiah, dan lain- nya menyumbangkan porsi terbesar dalam bobot nilai efisiensi sebesar 26%. Sementara beban tenaga kerja  menyumbangkan bobot  efisiensi kedua  ter- besar  dalam  komponen  input  yakni  sebesar  21%. Besarnya porsi kedua variabel ini dalam komponen input mengharuskan  BPRS  untuk  meningkatkan kualitas  SDM  dan  membenahi  manajemen  ope- rasional  agar  beroperasi  lebih  efektif.  Kemudian, dua  variabel  lain  dalam  komponen  input,  yakni beban bagi hasil dan penyusutan menyumbangkan bobot efisiensi masing-masing sebesar 8% dan 6%.

## Pemetaan Tingkat  Efisiensi BPRS  dengan
Menggunakan Metode  Parametrik SFA  dan Non-Parametrik  DEA
Grafik 4. Bobot Masing-Masing Variabel terhadap DEA BPRS (Sumber:  Laporan  Keuangan  Publikasi  Bank  2013–Bank  Indonesia)
Bobot  masing-masing  variabel  terhadap DEA BPRS ditampilkan pada Grafik 4. Pada Grafik 4  diketahui  bahwa  pendapatan  bagi  hasil merupakan  variabel  yang  paling  banyak memberikan bobot terhadap tingkat efisiensi BPRS dengan  presentase  sebesar  34%.  Besarnya  bobot efisiensi ini mengingat BPRS mematok tingkat imbal hasil  yang  lebih  tinggi  bagi  nasabah  yang mengajukan  pembiayaan  dibandingkan  dengan BUS dan Unit Usaha Syariah (UUS).
Pembiayaan Pembiayaan Jenis Margin (%) Jenis Margin (%) Mudharabah 14,93 Mudharabah 17,34 Musyarakah 12,32 Musyarakah 21,81 Murabahah 13,56 Murabahah 18,89 Istishna 14 Istishna 7,51 Ijarah 0,41  Ijarah 13,22

## Tabel 3. Perbandingan Margin Pembiayaan BUS dan BPRS
Per Juni 2013
Sumber:  Statistik  Perbankan Syariah  Indonesia,  Bank  Indonesia
Grafik 5. Mapping Tingkat Efisiensi BPRS Berdasarkan Kategori dengan Menggunakan Metode SFA dan DEA

## Tingkat Efisiensi BPRS di Indonesia: Perbandingan Metode SFA dengan DEA dan Hubungannya dengan CAMEL
Syafaat Muhari & Muhamad Nadratuzzaman Hosen
Keterangan*:
Komp. Kat. Besaran Komp. Kat. Besaran Komp. Kat. Besaran Aset 1 2 3 < 10.000.000 10.000.000–50.000.000 > 50.000.000 POF 1 2 3 > 7% 3%-7% < 3% EOTA 1 2 3 > 30% 20%-30% < 20% NPF 1 2 3 > 7% 3%-7% < 3% PBY 1 2 3 < 10.000.000 10.000.000–50.000.000 > 50.000.000 BGHSL 1 2 3 < 500.000 500.000–2.500.000 > 2.500.000 TC 1 2 3 < 1.000.000 1.000.000–5.000.000 > 5.000.000 PBL 1 2 3 < 1.000.000 1.000.000–5.000.000 > 5.000.000 POL 1 2 3 > 6% 3%-6% < 3%
* Dalam Ribuan Rupiah *Sumber Data: Bank Indonesia
Berdasarkan Grafik 5, tingkat efisiensi BPRS menggunakan SFA dan DEA berdasarkan kelom- pok aset, pembiayaan, dan penempatan pada bank lain (PBL) berbanding lurus dengan nilai efisiensi BPRS, artinya semakin besar nilai ketiga variabel ini maka semakin efisien pula BPRS tersebut. Hal ini mengindikasikan bahwa sebagian besar BPRS belum  mencapai  economies  of  scale.  Sama  halnya seperti total aset, besaran dana bagi hasil dan to- tal biaya/total cost (TC) juga menunjukkan penga- ruh yang berbanding lurus terhadap nilai efisiensi.

## Perbandingan Tingkat  Efisiensi
Menggunakan Metode  Parametrik SFA  dan Non Parametrik  DEA
Uji kolmogorov-smirnov  SFA dan  DEA
Jika asymp. sig. (2-tailed) >  (dalam penelitian ini  sebesar 0,05) maka H O diterima yang berarti data dalam populasi tersebut normal. Uji normali- tas Kolmogorov-Smirnov menyatakan bahwa nilai asymp. sig. (2-tailed) SFA sebesar 0,682, DEA sebesar 0,920  yang  berarti  asymp.  sig.  (2-tailed)  >  0,05 sehingga  H O diterima.  Secara  statistik  data  DEA dan SFA dalam penelitian ini terdistribusi secara normal. Jika data terdistribusi secara normal, maka uji beda yang digunakan adalah independent sample t-test .

## Independent sample t-test
Rata-rata  tingkat  efisiensi  BPRS  di  Indone- sia berdasarkan metode parametrik SFA dan non parametrik  DEA  masing-masing  sebesar  77,27% dan 65,23%. Standar Deviasi SFA dan DEA masing- masing sebesar  13,06 dan  14,7 yang  artinya jarak rata-rata  setiap unit  data  DEA terhadap  rata-rata hitung  tingkat  efisiensinya  lebih  besar  daripada jarak rata-rata setiap unit data SFA.
Nilai Efisiensi Equal Variances Assumed Equal Variances Not Assumed F 0,546 Sig. 0,461 T 5,233 5,233 Df 144 142,043 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 Mean Difference 12,04630 12,04630 Std. Error Difference 2,30203 2,30202 Lower 7,49619 7,49566 Upper 16,59642 16,59695
Tabel 4. Hasil Uji Independent Sample t-test SFA dan DEA
Uji-t  independen  menyajikan  dua  buah  uji statistik. Pertama adalah uji Levene’s untuk melihat apakah  ada  perbedaan  varians  antara  kedua kelompok  atau  tidak.  Kedua  adalah  uji-t  untuk melihat  apakah  ada  perbedaan  rata-rata  kedua kelompok atau tidak

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.2, Mei 2014: 307–328
Jika p-value (sig.) dari uji Levene’s >  (0,05), hal  ini  berarti  varians  kedua  kelompok  adalah sama, maka  signifikansi uji-t yang  dibaca adalah pada baris pertama (equal variances assumed). Tetapi jika p-value uji Levene’s <=  (0,05), hal ini berarti bahwa varians kedua kelompok adalah tidak sama, maka  signifikansi  uji-t  yang  dibaca  adalah  pada baris kedua (equal variance not assumed).

## Perbandingan Tingkat  Efisiensi Metode  SFA dengan DEA  dan Hubungannya  dengan Analisis Rasio CAMEL
Penilaian CAMEL dalam penelitian ini mi- nus  penilaian  manajemen  karena  memang  tidak mampu  untuk  melihatnya  dari  luar.  Maka  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis kesehatan bank dari sisi rasio keuangannya yang meliputi komponen  capital, assets,  earning, dan  li- quidity (CAEL).  Perhitungan  CAEL  terhadap  73 BPRS dalam penelitian ini berdasarkan perhitung- an  yang  disusun  Bank  Indonesia  sesuai  PBI  No. 9/17/PBI/2007  tentang  sistem  penilaian  tingkat kesehatan  BPRS.  Dalam  uji  kolinearitas  SFA  dan DEA  terhadap  CAEL  akan  digunakan  korelasi Spearman  karena  data  CAEL  yang  digunakan merupakan  data  ordinal  yang  merupakan  hasil kuantifikasi  data  kualitatif  seperti  nilai  1  untuk BPRS  yang  berkategori  sangat  baik,  2  untuk  ber- kategori  baik,  dan  seterusnya.
Nilai SFA memiliki hubungan yang negatif yang sangat lemah dengan analisis kesehatan bank CAEL  yakni  sebesar  -0,034.  Pada  tingkat signifikansi  0,05,  hubungan  nilai  efisiensi  SFA terhadap CAEL tidak nyata karena sig. >  (0,777 > 0,05).  Sementara  hubungan  nilai  efisiensi  DEA terhadap  analisis  kesehatan  bank  CAEL  adalah nyata  karena  sig.  <  (0,002  <  0,01).  Nilai  DEA dengan CAEL mempunyai hubungan yang negatif dan  lemah  yakni  sebesar  -0,353.  Korelasi  antara DEA dengan CAEL dapat diartikan bahwa makin besar nilai efisiensi DEA suatu BPRS maka hal ini akan  diikuti  oleh  makin  sehatnya  BPRS  yang ditunjukkan oleh turunnya angka CAEL (angka 1 adalah  angka  terkecil  yang  berkategori  sangat baik).
Berbeda dengan SFA yang tidak mempunyai korelasi  yang  nyata  dengan  CAEL,  metode  DEA mempunyai korelasi yang nyata dan linear dengan CAEL. Mengingat tingkat pengukuran kesehatan bank CAEL mengukur dari sisi rasio keuangannya yang meliputi komponen capital, assets, earning, dan liquidity yang  seluruhnya  merupakan  komponen dari internal bank bersangkutan. Sama halnya de- ngan DEA yang merupakan salah satu pemrogram- an linear yang digunakan untuk mengestimasi in- put dan output bank dimana input dan output-nya berhubungan dengan kondisi internal bank.
Hal  ini  jelas  berbeda  dengan  metode  SFA dimana pada metode ini,  selain memasukkan  in-
SFA DEA CAEL SFA Pearson Correlatian 1 0,052 - Sig. (2-tailed) 0,661 N 73 73 - DEA Pearson Correlatian 0,052 1 - Sig. (2-tailed) 0,661 N 73 73 - CAEL Spearman Correlatian -0,034 -0,353** 1 Sig. (2-tailed) 0,777 0,002 N 73 73 73

## Tabel 5. Korelasi Pearson SFA dengan DEA dan Korelasi Spearman SFA dan DEA terhadap CAEL
**Correlation is  significant at  the 0,01  level  (2-tailed)
put dan output, juga dimungkinkan untuk mema- sukkan faktor lain seperti enviromental factors dan fixed netput .  Selain  itu  pada  metode  SFA  juga  di- pertimbangkan  noise  pada  model  efisiensi  bank. Mengingat adanya faktor-faktor tersebut tidak ter- dapat dalam analisis CAEL, maka SFA tidak me- miliki  hubungan  yang  signifikan  dengan  CAEL BPRS.
Temuan  lain  dalam  penelitian  ini  adalah bahwa baik SFA maupun DEA memiliki korelasi yang lemah terhadap CAEL. Lemahnya hubungan antara  SFA  dan  DEA  terhadap  CAEL  ini  terjadi karena  pengukuran  tingkat  kesehatan  bank dengan  analisis  rasio  CAEL  tidak  mempertim- bangkan  efisiensi  sebagai  faktor  yang  utama (hanya 10% dari keseluruhan rasio), sehingga da- pat  dilihat  bahwa  banyak  BPRS  yang  ternyata kurang  efisien  memiliki  skor  CAEL  yang  lebih tinggi dibandingkan BPRS yang lebih efisien.

## Distribusi Tingkat Efisiensi SFA dan DEA
terhadap Kriteria  CAEL
kurang efisien dan 17 BPRS tidak efisien. Semen- tara  berdasarkan  perhitungan  DEA,  19  BPRS tergolong kurang efisien dan 39 BPRS tidak efisien. Hal ini menimbulkan pertanyaan, apakah analisis rasio CAEL sudah mencerminkankan tingkat efi- siensi yang sesungguhnya.
Grafik 6. Distribusi SFA terhadap CAEL 8 22 3 6 0 11 6 2 0 0 1 4 1 0 0 4 4 1 0 0
Sangat Baik Baik Cukup Baik
Lemah Sangat Lemah Tidak Efisien Kurang Efisien Cukup Efisien Efisien
1 6 3 0 0 10 6 0 1 0 8 14 2 2 0 3 12 2 3
0 Sangat Baik Baik Cukup Baik Lemah Sangat Lemah Tidak Efisien Kurang Efisien Cukup Efisien Efisien
Grafik 7. Distribusi DEA terhadap CAEL
Perhitungan CAEL terhadap 73 BPRS berda- sarkan  PBI No.  9/17/PBI/2007  (CAEL Model  1– lihat  Tabel  5)  menunjukkan  bahwa  sebanyak  22 BPRS tergolong kedalam kategori sangat baik, 38 BPRS  dalam  kategori  baik,  7  cukup  baik,  dan  6 BPRS  lemah.  Padahal  pada  saat  yang  sama berdasarkan perhitungan SFA, 24 BPRS tergolong
Berdasarkan Grafik 6 terdapat 10 BPRS yang tidak efisien berdasarkan penghitungan SFA dan 3 diantaranya dikategorikan cukup baik menurut analisis CAEL, 6 baik dengan tingkat efisiensi yang sama, dan 1 BPRS sangat baik. Untuk BPRS yang kurang efisien berdasarkan  penghitungan SFA, 1 BPRS dikategorikan lemah, 6 BPRS cukup baik, dan 10  BPRS  dikategorikan  sangat  baik.  BPRS  yang cukup efisien berdasarkan penghitungan SFA ber- jumlah  20  BPRS  dengan  2  BPRS  dikategorikan lemah,  2  BPRS  cukup  baik,  14  BPRS  berkategori baik, dan sisanya 8 BPRS berkategori sangat baik. Kemudian terdapat 20 BPRS yang efisien berdasar- kan penghitungan SFA dan  3 diantaranya berka- tegori lemah, 2 BPRS cukup baik, 12 BPRS berka- tegori baik, dan sisanya 3 berkategori sangat baik.
Berdasarkan Grafik 7, terdapat 39 BPRS yang tidak efisien berdasarkan penghitungan DEA dan 6  diantaranya  dikategorikan  lemah  menurut analisis CAEL, 3 cukup baik dengan tingkat efisiensi yang sama, 22 BPRS berkategori baik, dan sisanya 8  BPRS  sangat  baik.  Untuk  BPRS  yang  kurang efisien  berdasarkan  penghitungan  DEA,  2  BPRS dikategorikan  cukup  baik,  6  BPRS  baik,  dan  11 BPRS dikategorikan sangat baik. BPRS yang cukup

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.2, Mei 2014: 307–328
perlu ditinjau kembali, terutama pada penentuan bobot  komponennya.  Dalam  penentuan  bobot CAEL pada BPRS menurut PBI No. 9/17/PBI/2007 tentang  sistem  penilaian  tingkat  kesehatan  bank perkreditan  rakyat  berdasarkan  prinsip  syariah komponen efisiensi yang dicerminkan oleh BOPO hanya mendapat porsi yang kecil yakni pada kisar- an 10%-15%. Untuk itu pembobotan dalam CAEL perlu  ditinjau  kembali  agar  mempertimbangkan tingkat  efisiensi.
Untuk memaksimalkan penghitungan ting- kat efisiensi pada analisis CAEL, komponen BOPO yang  mencerminkan  faktor  efisiensi  akan  digan- tikan dengan pendekatan frontier pada pembobotan CAEL  yang  baru.  Digantikannya  BOPO  dengan pendekatan  frontier  ini  dilakukan  mengingat keterbatasan  yang  dimiliki  oleh  rasio  BOPO. Dalam penelitian ini pendekatan frontier yang akan digunakan  adalah  metode  SFA  dan  DEA.  Untuk itu  peneliti  mencoba  untuk  membuat  5  model CAEL tambahan dengan desripsi sebagai berikut:
efisien berdasarkan penghitungan DEA berjumlah 6 BPRS dengan 1 BPRS dikategorikan cukup baik, 4 BPRS baik, dan sisanya 1 BPRS berkategori sangat baik.  Kemudian  terdapat  9  BPRS  yang  efisien berdasarkan penghitungan DEA dan 1 diantaranya berkategori cukup  baik, 4 BPRS  berkategori baik, dan sisanya 4 berkategori sangat baik.
Hasil perbandingan tersebut cukup menarik mengingat pada tingkat efisiensi BPRS yang efisien berdasarkan  pendekatan  SFA,  terdapat  3  BPRS yang  berkategori  lemah  berdasarkan  analisis CAEL. Kemudian pada tingkat efisiensi BPRS yang tidak efisien berdasarkan pendekatan SFA, terda- pat  1  BPRS  yang  berkategori  sangat  baik  dan  6 berkategori  baik  berdasarkan  analisis  CAEL. Sementara pada tingkat efisiensi BPRS yang tidak efisien  berdasarkan  pendekatan  DEA,  terdapat  8 BPRS  yang  berkategori  sangat  baik  dan  22  ber- kategori  baik  berdasarkan  analisis  CAEL.  Perhi- tungan  sehat  atau  tidak  sehatnya  BPRS  oleh  BI hanya  didasarkan  pada  perhitungan  CAEL  se- hingga kriteria tersebut masih dirasa kurang relev- an untuk kasus BPRS di Indonesia yang notabene adalah bank kecil.

## Alternatif Analisis  CAEL Sebagai  Solusi Pengukuran  Tingkat  Kesehatan  Bank
Analisis  CAEL  yang  selama  ini  menjadi patokan untuk mengukur tingkat kesehatan bank
Faktor Komponen
Model 1* Model 2** Model 3 & 5*** Model 4 & 6**** Capital CAR 25% 20% 25% 20% Assets KAP 35% 30% 35% 30% NPF 10% 5% 10% 5% Earning Efisiensi 10% 25% 10% 25% ROA 2,5% 2,5% 2.5% 2,5% ROE 2,5% 2,5% 2.5% 2,5% Liquidity CR 15% 15% 15% 15%

## Tabel 4. Perbedaan Bobot Beberapa Model CAEL
* Berdasarkan  PBI No.  9/17/PBI/2007
** Merubah  bobot
***
Mengganti BOPO  dengan perhitungan  frontier (Model  3  untuk  SFA dan  Model 5  untuk DEA) **** Mengganti BOPO  dengan perhitungan  frontier dan  merubah bobot  (Model 4  untuk SFA  dan Model  6 untuk  DEA) 0 20 40 60 80 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Turun Tetap
Naik
Grafik 8. Hasil Perbandingan Nilai CAEL

## Tingkat Efisiensi BPRS di Indonesia: Perbandingan Metode SFA dengan DEA dan Hubungannya dengan CAMEL
Syafaat Muhari & Muhamad Nadratuzzaman Hosen
bunga, mempekerjakan karyawan, menggunakan teknologi dan lain-lain.
Berdasarkan Grafik 2, 73 BPRS di Indonesia berdasarkan  analisis  efisiensi  data  envelopment analysis (DEA) mempunyai nilai efisiensi biaya ber- variasi  mulai  0,3746  sampai  dengan  0,9656. Keadaan seperti ini cukup memberi bukti bahwa setiap BPRS mempunyai strategi manajemen yang cukup  berbeda  antara  satu  BPRS  dengan  BPRS lainnya  dalam  segi  menekan  biaya  bunga,  mem- pekerjakan  karyawan,  menggunakan  teknologi dan lain-lain.
Berdasarkan Grafik 5, tingkat efisiensi BPRS menggunakan SFA dan DEA berdasarkan kelom- pok aset, pembiayaan, dan penempatan pada bank lain (PBL) berbanding lurus dengan nilai efisiensi BPRS, artinya semakin besar nilai ketiga variabel ini maka semakin efisien pula BPRS tersebut. Hal ini mengindikasikan bahwa sebagian besar BPRS belum  mencapai  economies  of  scale.  Sama  halnya seperti total aset, besaran dana bagi hasil dan to- tal  biaya/total  cost  (TC)  juga  menunjukkan pengaruh  yang  berbanding  lurus  terhadap  nilai efisiensi.
Belum  tercapainya  economies  of  scale  BPRS dapat disebabkan antara lain oleh teknologi yang kurang memadai, manajemen yang kurang efektif, dan  SDM  yang  kurang  kompeten  (Rahardja  & Manurung, 2006). Agar BPRS dapat mengeksploi- tasi skala ekonomisnya, maka dibutuhkan kondisi permodalan  yang  cukup.  Modal  selain  dapat digunakan  untuk  berinvestasi  pada  peningkatan sumber daya manusia (SDM) dan teknologi infor- masi  (TI),  juga  dapat  digunakan  BPRS  sebagai acuan  untuk  memperbesar  batas  maksimal  pem- berian kredit (BMPK) sehingga mampu melayani nasabah lebih luas.
Berdasarkan  Grafik  5  dapat  dilihat  bahwa BPRS berdasarkan tingkat nilai tenaga kerja/price of  labour (POL)  baik  dari  kategori  satu,  dua,  dan tiga, tak ada satu pun kelompok BPRS yang tingkat
Grafik 8 merupakan perbandingan terhadap perubahan  nilai  CAEL  model  1  dengan  CAEL model  2,  3,  4,  5,  dan  6.  Pada  model  2  (dengan mengubah bobot nilai masing-masing komponen) menunjukkan  perubahan  dengan  5  BPRS  yang kriteria  CAELnya  naik,  66  BPRS  yang  kriteria CAELnya tetap, dan 2 BPRS yang kriteria CAELnya turun. Nilai  CAEL pada  model 3  (mengganti  rasio BOPO  dengan  SFA  tanpa  mengubah  bobot  nilai masing-masing  komponen)  tidak  menunjukkan perubahan yang besar dibanding model 1 dengan 2  BPRS  naik  kriterianya,  61  BPRS  tetap,  dan  10 BPRS  kriteria  CAELnya  turun.  Sementara  CAEL model 4 (dengan mengganti nilai SFA dan meng- ubah bobot  nilai masing-masing  komponen) me- nunjukkan tidak ada satupun BPRS yang kriteria CAELnya  naik,  sebanyak  57  kriteria  BPRS  pada model  CAEL  ini  kriterianya  tetap  dibandingkan dengan  model  1  dan  sisanya  16  BPRS  nilai CAELnya turun.
CAEL model 5 (mengganti rasio BOPO de- ngan  DEA  tanpa  mengubah  bobot  nilai  masing- masing komponen) menunjukkan perubahan yang lebih besar dibanding model 3 yang menggunakan SFA dimana tidak ada BPRS yang kriterianya naik, 57  BPRS  kriterianya  tetap,  dan  16  BPRS  kriteria CAELnya  turun.  CAEL  model  6  (dengan  meng- ganti  nilai  BOPO  dan  mengubah  bobot  nilai masing-masing komponen) menunjukkan bahwa tidak  ada BPRS  yang kriteria  CAELnya naik  dan 29  BPRS  kriteria  CAELnya  tetap.  Sementara sisanya sebanyak 44 BPRS kriteria CAELnya turun.

## PEMBAHASAN
Berdasarkan Grafik 1, 73 BPRS di Indonesia berdasarkan analisis efisiensi SFA mempunyai nilai efisiensi  biaya  bervariasi  mulai  0,4998  sampai dengan 0,9757. Keadaan seperti ini cukup memberi bukti  bahwa  setiap  BPRS  mempunyai  strategi manajemen yang cukup berbeda antara satu BPRS dengan BPRS  lainnya dalam segi  menekan biaya

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.2, Mei 2014: 307–328
efisiensinya diatas 85% untuk metode SFA dan 75% untuk metode DEA. Hal ini membuktikan bahwa SDM BPRS di Indonesia belum maksimal dan tek- nologi yang digunakan oleh BPRS masih konven- sional.  Untuk  itu  BPRS  dapat  memaksimalkan tingkat  efisiensinya  jika  SDM  dan  peningkatan teknologi di BPRS dapat ditingkatkan.
Untuk  itu  BI  dan  Otoritas  Jasa  Keuangan (OJK)  harus  mampu  membina  dan  mengawasi BPRS agar dapat meningkatkan kualitas dan inte- gritas pengurus BPRS, termasuk mendorong BPRS untuk menerapkan good corporate governance (GCG) di BPRS bersangkutan. Selain itu, revitalisasi tek- nologi  juga  sangat  dibutuhkan  agar  BPRS  dapat beroperasi lebih efisien sehingga mampu menekan biaya  operasional  serta  dapat  memberikan  pela- yanan yang kompetitif kepada nasabah.
Jika dibandingkan dengan lima bank umum syariah  (dalam  penelitian  ini  diambil  5  bank syariah  terbesar  Bank  Syariah  Mandiri,  Bank Muamalat,  BRI  Syariah,  BNI  Syariah,  dan  Bank Mega  Syariah),  rata-rata  nilai  efisiensi  BPRS berdasarkan perhitungan SFA dan DEA jauh lebih rendah  yaitu  masing-masing  sebesar  78,33%  dan 69,43%,  sedangkan  untuk  bank  umum  syariah masing-masing  mencapai  94,61%  dan  71,64%. Dengan tingkat efisiensi yang cukup jauh ini, BPRS bisa  kalah  bersaing  dengan  bank  umum  syariah yang turun di pasar mikro perbankan.
BI  dan  OJK  harus  dapat  menjamin  bahwa persaingan di pasar mikro perbankan berjalan tetap adil. Secara umum, bank-bank umum lebih unggul dari  BPRS  baik  dari  sisi  permodalan,  teknologi, maupun SDM. BI dan OJK perlu untuk lebih men- dorong agar bank umum untuk menyalurkan pem- biayaannya  dengan  mediasi  BPRS.  Mediasi  ini dapat dilakukan dengan program linkage baik me- lalui executing (BPRS mendapatkan dana dari bank umum untuk kemudian di salurkan pada nasabah), channeling (BPRS  bertindak  sebagai  agen  bank umum),  dan  joint  financing  antara  BPRS  dengan bank umum. Menjadikan bank umum sebagai mitra
BPRS merupakan salah satu solusi agar BPRS dapat bertahan di pasar mikro perbankan.
Namun program linkage antara bank umum dengan  BPRS  akan  sulit  untuk  berjalan  karena masih tingginya risiko yang dimiliki BPRS. Hal ini tercermin dari rasio non performing financing (NPF) rata-rata  BPRS  yang  cukup  tinggi  pada  periode 2007-2012  yaitu  sekitar  7,56%  yang  mengindi- kasikan  bahwa  aktiva  yang  kurang  produktif masih cukup tinggi. Dengan demikian BI dan OJK harus dapat membina dan mengawasi BPRS untuk menerapkan prinsip kehati-hatian (prudential bank- ing ) dalam hal BPRS menjalankan fungsinya sebagai lembaga intermediasi keuangan.
Perbandingan tingkat efisiensi BPRS berda- sarkan SFA dan DEA pada Tabel 4, signifikansi uji Levene’s adalah 0,461 yang berarti varians kedua kelompok adalah sama, maka hasil uji-t pada kolom pertama memperlihatkan p-value (sig.) adalah 0,000 untuk uji  2-sisi. Maka  dapat disimpulkan  bahwa secara statistik rata-rata tingkat efisiensi BPRS ber- dasarkan pendekatan parametrik SFA lebih tinggi dari tingkat efisiensi berdasarkan pendekatan non- parametrik DEA. Hasil dari penelitian ini sejalan dengan Bauer et al. (1998), Fiorentino et al. (2006), Paramita (2008), Delis et al. (2009), dan Bolli & Vo (2012).
Bogetoft  &  Otto  (2011)  menyatakan  bahwa dalam  pendekatan  parametrik,  ada  tiga  proses utama  yang  dianjurkan.  Pertama  adalah  mem- pertimbangkan  beberapa  deviasi  sebagai  peng- ganggu  (noise)  dalam  model  regresi.  Kemudian, mempertimbangkan beberapa deviasi yang meru- pakan gambaran dari inefisiensi, pada pendekatan DEA disebut sebagai deterministic frontier. Terakhir, kita  bisa  mengasumsikan  bahwa  deviasi-deviasi merupakan  hasil-hasil  dari  adanya  noise  dan inefisiensi.
Dapat disimpulkan  bahwa pendekatan  sto- chastic pada metode SFA telah mengestimasi noise yang ada pada model sebagaimana model regresi selain  mengestimasi  inefisiensi.  Sedangkan  pada

## Tingkat Efisiensi BPRS di Indonesia: Perbandingan Metode SFA dengan DEA dan Hubungannya dengan CAMEL
Syafaat Muhari & Muhamad Nadratuzzaman Hosen
pendekatan  deterministic  pada  metode  DEA  noise yang ada pada model regresi diganti dengan esti- masi  inefisiensi.  Maka  perbedaan  hasil  SFA  dan DEA ini disebabkan oleh perbedaan metode dalam mengestimasi tingkat efisiensi BPRS, yakni metode SFA yang  berdasarkan pendekatan  stochastic  dan DEA yang deterministic.
Kemudian pada Tabel 5 menunjukkan kore- lasi antara SFA dengan DEA yang tidak signifikan karena sig. >  (0,661 > 0,05). Hubungan SFA dan DEA adalah positif dan sangat lemah, hal ini sejalan dengan penelitian Bauer et al. (1998) dan Fiorentino et  al. (2006),  namun  berbeda  dengan  Paramita (2008),  Andries  &  Cocris  (2010),  serta  Bolli  &  Vo (2012).
Konsep tingkat kesehatan bank CAEL meru- pakan  alat  analisis  yang  diciptakan  berdasarkan risk  focus dan  menjangkau  kondisi  yang  akan datang  (forward  looking)  (Bank  Indonesia,  2004). Maka dari itu bank dituntut harus meminimalisir risiko yang ada untuk menghindari kerugian dan menjamin adanya sustainibility. Dengan demikian, sebagian  besar  rasionya  sangat  mempertimbang- kan kualitas aktiva (45% dari bobot keseluruhan) dan  kecukupan  modal  (25%  dari  bobot  keselu- ruhan) yang kedua komponen ini digunakan untuk mengantisipasi risiko yang akan muncul.
Komponen efisiensi yang juga masuk dalam perhitungan  CAEL  hanya  mendapat  bobot  yang sedikit di kisaran 10%-15%. Komponen kecukupan modal  dan  kualitas  aset  memang  penting  untuk menjaga  kualitas  pembiayaan  dan  menjaga  agar bank tetap sehat, namun komponen efisiensi yang kurang diperhitungkan dalam CAEL dapat meng- ganggu kesehatan bank. Dalam perhitungan CAEL BPRS pada periode Maret 2013, BPRS yang memi- liki  tingkat  efisiensi  rendah  berdasarkan  perhi- tungan  SFA  dan  DEA  tergolong  ke  dalam  bank yang sehat dalam perhitungan CAEL.
Tingkat  efisiensi  suatu  bank  yang  rendah akan  mengganggu  profitabilitas  yang  nantinya akan mengganggu kesehatan bank bersangkutan.
Jika  bank  terus  mengalami  inefisiensi  maka  laba yang diperoleh akan turun. Jika profit yang diper- oleh menurun sementara bank harus menanggung dana  syirkah  temporer  dari  nasabah,  maka  ke- untungan yang diperoleh bank akan semakin sempit dan  lama-kelamaan  bisa  mengalami  kerugian. Kerugian  nantinya  akan  ditutupi  oleh  modal. Berkurangnya  jumlah  modal  ini  nantinya  akan berpengaruh terhadap CAR sehingga menghambat perkembangan BPRS.
Pengaruh efisiensi terhadap kesehatan mem- punyai hubungan yang erat meskipun tak langsung. Untuk  itu  komponen  efisiensi  perlu  dipertim- bangkan  dalam  analisis  CAEL.  Pertimbangan efisiensi dalam analisis CAEL dapat dilakukan de- ngan merubah BOPO yang ada, mengganti perhi- tungan  rasio  BOPO  dengan  perhitungan  frontier atau  dengan  melakukan  kombinasi  antar  ke- duanya.
Dengan  demikian,  BPRS  dapat  beroperasi lebih efisien, lebih mengedepankan prinsip kehati- hatian (prudential banking), serta menjaga penguatan permodalan  secara  berkesinambungan.  Keberpi- hakan pemerintah terhadap BPRS sangat dibutuh- kan agar persaingan di pasar mikro perbankan ber- jalan seimbang.

## KESIMPULAN DAN  SARAN

## Kesimpulan
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat  efisiensi  biaya  BPRS  di  Indonesia  ber- dasarkan  pendekatan  parametrik  SFA  dan pendekatan  nonparametrik  DEA.  Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang telah diuraikan mengenai tingkat efisiensi BPRS di Indonesia pada kuartal  II  Juni  2011–kuartal  I  Maret  2013, berdasarkan metode SFA dan DEA yang kemudian dihubungkan  dengan  analisis  tingkat  kesehatan bank CAEL, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa secara  statistik  rata-rata  tingkat  efisiensi  BPRS berdasarkan  pendekatan  parametrik  SFA  lebih

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.2, Mei 2014: 307–328
tinggi  dari  tingkat  efisiensi  berdasarkan  pende- katan  non-parametrik  DEA.  Hal  ini  disebabkan karena  pendekatan  stochastic  pada  metode  SFA telah mengestimasi noise yang ada pada model seba- gaimana  model  regresi  selain  mengestimasi  ine- fisiensi. Sedangkan pada pendekatan deterministic pada  metode  DEA  noise  yang  ada  pada  model regresi diganti  dengan estimasi  inefisiensi. Maka perbedaan hasil SFA dan DEA ini disebabkan oleh perbedaan  metode  dalam  mengestimasi  tingkat efisiensi  BPRS,  yakni  metode  SFA  yang  berda- sarkan pendekatan stochastic dan DEA yang deter- ministic .
Pada metode SFA,  komponen biaya tenaga kerja, biaya dana,  total pembiayaan, penempatan pada bank lain, dan NPF berpengaruh secara nyata terhadap  efisiensi  biaya  BPRS  di  Indonesia, sedangkan EOTA tidak berpengaruh secara nyata. Total simpanan dan biaya tenaga kerja merupakan komponen  yang  memberikan  andil  besar  dalam efisiensi  biaya  BPRS  berdasarkan  metode  SFA. Sedangkan  pada  metode  DEA,  pendapatan  bagi hasil yang  merupakan salah  satu komponen  out- put memberikan  bobot  terbesar  pada  efisiensi BPRS. Variabel lain yang memberikan bobot yang cukup besar terhadap tingkat efisiensi BPRS dengan menggunakan metode DEA adalah beban lain-lain (di  luar  bagi  hasil  dan  tenaga  kerja)  dan  beban tenaga kerja pada komponen input.
Berdasarkan  korelasi  Spearman,  tingkat efisiensi BPRS dengan menggunakan metode SFA tidak  mempunyai  hubungan  yang  nyata  dengan analisis kesehatan bank CAMEL. Sedangkan ting- kat efisiensi BPRS dengan menggunakan metode DEA  mempunyai  keterkaitan  yang  lemah  dan nyata  dengan  analisis  kesehatan  bank  CAMEL. Adanya perbedaan ini disebabkan karena analisis CAMEL  diestimasi  berdasarkan  kondisi  internal yang  menggambarkan  kesehatan  bank  bersang- kutan.  Sama  halnya  dengan  DEA  dimana  kom- ponen input dan output berhubungan dengan kon- disi  internal  bank.  Hal  ini  berbeda  dengan  SFA
yang  memungkinkan  untuk  memasukkan  kom- ponen selain input dan output, serta adanya faktor noise dalam mengestimasi efisiensi.

## Saran
Bagi  pihak  manajemen  BPRS,  diharapkan untuk terus meningkatkan efisiensi biaya, karena dari biaya yang dikeluarkan masih ada dana yang tidak digunakan secara efisien. Mengingat besar- nya  biaya  tenaga  kerja,  pihak  manajemen  BPRS harus meningkatkan teknologinya untuk menekan biaya  yang  dikeluarkan  agar  lebih  efisien  dan membenahi  manajemen  operasional  agar  ber- operasi  lebih  efektif.
Selain  itu,  BPRS  diharapkan  untuk  terus meningkatkan  pembiayaannya  serta  meningkat- kan  kualitasnya  dengan  menurunkan  NPF  agar dapat beroperasi lebih efisien. Hal ini karena kom- ponen  pembiayaan  merupakan  penyumbang  efi- siensi yang cukup besar. Kemudian BPRS juga diha- rapkan untuk meningkatkan pendapatan fee based income karena masih kecilnya peranannya di BPRS. BI  dan  OJK  perlu  untuk  lebih  mendorong bank-bank umum agar menyalurkan pembiayaan- nya melalui mediasi BPRS dengan program linkage daripada  harus  menyalurkannya  sendiri  ke nasabah.  Selain  itu,  mengingat  persaingan  yang makin ketat pada perbankan mikro, sebaiknya di- atur kebijakan mengenai pembatasan wilayah ope- rasi agar satu BPRS tidak saling bersaing dengan BPRS lainnya. Selama ini PBI No. 11/23/PBI/2009 memang membatasi wilayah operasi BPRS hanya dalam satu provinsi namun tidak mengatur menge- nai pembatasan jumlah BPRS dalam satu wilayah. Pembatasan harus dilakukan dengan mewajibkan satu  kabupaten/kota  hanya  memiliki  satu  BPRS saja, jika dalam satu kabupaten/kota telah terdapat beberapa  BPRS  sebaiknya  BPRS  tersebut  merger. Implikasi lainnya, BPRS akan memiliki modal yang lebih  kuat  sehingga  dapat  melakukan  ekspansi usaha.

## Tingkat Efisiensi BPRS di Indonesia: Perbandingan Metode SFA dengan DEA dan Hubungannya dengan CAMEL
Syafaat Muhari & Muhamad Nadratuzzaman Hosen
Dengan kondisi BPRS yang masih dis-econo- mies of scale , maka merger antar BPRS yang berde- katan akan menjadi solusi untuk memperkuat per- modalan sehingga BPRS mencapai taraf economies of scale. Merger ini juga dapat mencegah agar tidak terjadi persaingan  yang tidak  sehat antar  sesama BPRS yang masih dalam satu wilayah.
Analisis  rasio  CAEL  sebagai  alat  untuk mengukur  kesehatan  bank  perlu  ditinjau  ulang terutama  pada  bobot  penentuan  komponen. Pertimbangan efisiensi dalam analisis CAEL dapat dilakukan  dengan  merubah  BOPO  yang  ada, mengganti  perhitungan  rasio  BOPO  dengan perhitungan frontier (SFA atau DEA), atau dengan melakukan  kombinasi  antar  keduanya.  Bagi penelitian selanjutnya, tingkat efisiensi BPRS agar dibandingkan  dengan  tingkat  efisiensi  bank umum untuk mengukur seberapa jauh persaingan di segmen mikro dengan bank yang lebih besar.

## DAFTAR  PUSTAKA
Andries, A.M. & Cocris, V. 2010. A Comparative Analy- sis  of the  Efficiency  Romanian  Banks.  Romanian Journal of Economic Forecasting, 4: 54-75.
Bank Indonesia. BI Wajibkan Bank Umum Salurkan Kredit
UMKM 20 Persen . http:// www.mediaindonesia.com/read/2012/11/26/ 365603/20/2/BI-Wajibkan Bank-Umum-
Salurkan-Kredit-UMKM-20-Persen.  Diakses Tanggal  25 Desember 2012.
Bauer, P.W., Berger, A.N., Ferrier, G.D., & Humphrey, D.B. 1998.  Consistency  Conditions  for  Regulatory Analysis of Financial Institutions: A Comparison of Frontier Efficiency Methods. Working Paper Se- ries of Federal Reserve Cleveland , 97(2): 1-43.
Berger, A.N. & Humphrey, D.B. 1997. Efficiency of Finan- cial Institutions: International Survey  and Directions for Future Research. Working Paper Se- ries the Wharton  School University of Pennsylvania , 97(5):  1-51.
Berger, A.N.  & Mester,  L.J.  1997. Inside  the  Black  Box: What Explain Differences in the Efficiencies of Fi-
nancial  Institution?  Working  Paper  Series  the Wharton School University of Pennsylvania , 97(4): 4- 43.
Bogetoft, P. & Otto, L. 2011. Benchmarking with DEA, SFA, and  R .  Denmark:  Springer  Science  &  Business Media.
Bolli, T. & Thi, A.V. 2012. On the Estimation of Efficiency and  Economies  of  Scale  in  Microfinance Intitutions. KOF Working Papers Swiss Federal Insti- tute of Technology Zurich , 12(296): 2-11.
Buchori, A. 2003. Kajian Kinerja Industri BPRS  di Indo- nesia. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, 5(4): 64-123.
Charnes, A., Cooper, W.W. and Rhodes, E. 1978. Measur- ing the Efficiency of Decision Making Units. Euro- pean Journal of Operational Research , 2: 429–44.
Delis,  M.D.,  Koutsomanoli,  F.A.,  Staikouras,  C.,  & Gerogiannaki,  K. 2009. Evaluating  Cost  and
Profit Efficiency: A Comparison of Parametric and Non-Parametric Methodologies. Applied Financial Economics , 19(9):  191-202.
Endri  &  Wakil,  A.  2008.  Analisis  Kinerja  Keuangan dengan  Menggunakan  Rasio-Rasio  Keuangan dan  Economic  Value  Added  (Studi  Kasus:  PT. Bank Syariah Mandiri). Jurnal Ekonomi, 1(13): 123- 140.
Fiorentino, E., Karmann, A., & Koetter, M. 2006. The Cost Efficiency of German Banks: A Comparison of SFA dan DEA. Discussion  Paper  Series 2:  Banking  and Financial Studies Deutche Bundesbank, 6(10): 1-18.
Firdaus, M.F. & Hosen, M.N. 2013. Efisiensi Bank Umum Syariah  Menggunakan  Pendekatan  Two-Stage Data  Envelopment  Analysis.  Buletin  Ekonomi Moneter dan Perbankan (BEMP) , 16(2): 168-186.
Hadad, M.D., Santoso, W., Mardanugraha, E., & Ilyas, D. 2003.  Pendekatan  Parametrik  untuk  Efisiensi Perbankan Indonesia . http://www.bi.go.id. Diakses Tanggal 3 April 2013.
Hadad, M.D., Santoso, W., Mardanugraha, E., & Ilyas, D.
2003. Analisis Efisiensi Industri Perbankan Indonesia: Penggunaan Metode Nonparametrik Data Envelopment Analysis  (DEA) .  http://www.bi.go.id.  Diakses Tanggal 30 Agustus 2013.

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.2, Mei 2014: 307–328
Hosen, M.N. & Muhari, S. 2013. Efficiency of the Sharia Rural  Bank  in  Indonesia  Lead  to  Modified CAMEL. International Journal of Academic Research in Economics and Management Sciences , 2(5): 34-53.
Infobank.  Duh,  Ribuan  Pesaing  Dihadapi  BPR.  http:// www.infobanknews.com.  Diakses  Tanggal  18 Desember  2012.
Jemric, I. & Vujcic, B. 2002. Efficiency of Banks in Croatia: A DEA  Approach.  Working  Paper  Series Croatian National  Bank, 44(10):  169-193.
Direktorat  Perbankan  Syariah  Bank  Indonesia.  2004. Kajian tentang Tingkat Kesehatan bagi Bank Syariah .
Kusumawardani,  D.  2008.  Tingkat  Kesehatan  dan Efisiensi  Bank  Perkreditan  Rakyat  Jawa  Timur. Majalah Ekonomi Universitas Airlangga, 18(2): 114–
132.
Nuryantono,  N.,  Anggraenie, T.,  &  Firdaus,  R.S.  2012. Efficiency Level of BPR: Study of Stochastic Fron- tier Analysis with an Approach of Time Varying Decay. International  Research Journal of Finance and Economics, 4(85): 6-13.
Paramita, D.P.R. 2008. Efisiensi Bank Perkreditan Rakyat (BPR)  di Indonesia:  Pendekatan Stochastic  Fron-
tier Analysis (SFA) dan Data Envelopment Analy- sis (DEA). Skripsi. Departemen  Ilmu  Ekonomi Fakultas  Ekonomi  dan  Manajemen  Institut Pertanian Bogor.
Rahardja, P. & Manurung, M. 2006. Teori Ekonomi Makro: Suatu Pengantar. Jakarta: LPFE UI.
Rahmawati, R. & Hosen, M.N. 2012. Efficiency of Fund Management  of  Sharia  Banking  in  Indonesia (Based on Parametric Approach). International Jour- nal of Academic Research in Economics and Manage- ment Sciencies , 1(2): 144–157.
Setiawati, A.K. & Setiawan. 2013. Permodelan Persentase Penduduk Miskin di Jawa Timur dengan Pende- katan Ekonometrika Panel Spasial. Jurnal Sains dan Seni ITS , 1(1): 25-33.
Sujianto,  A.E.  2009.  Aplikasi  Statistik  dengan  SPSS 16.0.
Jakarta: Prestasi  Pustaka Publisher.
Supranto, J. 2004. Ekonometri Buku Kedua. Bogor: Ghalia Indonesia.
Yudistira,  D.  2004.  Efficiency  in  Islamic  Banking:  An Empirical Analysis of Eighteen Banks. Islamic Eco- nomic Studies, 12(1): 1-19.