148
Copyright Author 2022 Rahmat Mulyana 1 , Noer Azam Achsani 2 , Trias Andati 3 , Tubagus Nur Ahmad Maulana 4 , Alfin Yoga Pratama 5
Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0)

## Estimasi Efisiensi Teknis Perbankan Indonesia Berbasis Stochastic Frontier Analysis
Rahmat Mulyana 1
Noer Azam Achsani 2
Trias Andati 3
Tubagus Nur Ahmad Maulana 4
Alfin Yoga Pratama 5 Institut Tazkia 1
School of Business IPB University 2,3,4
Universitas Raharja 5
City, Jl. Ir. H. Djuanda No. 78 Sentul, Citaringgul, Kec. Babakan Madang, Kota Bogor, Jawa Barat, Indonesia 1
Gedung SB-IPB Kampus IPB Gunung Gede, Jl. Raya Pajajaran, Babakan, Kecamatan Bogor Tengah, Kota Bogor, Jawa Barat, Indonesia 2,3,4
Modern, Jl. Jenderal Sudirman No.40, Cikokol, Kec. Tangerang, Kota Tangerang, Banten, Indonesia 5
E-mail: rahmatmulyana@tazkia.ac.id 1 ; achsani@yahoo.com 2 ; trias_andati@yahoo.com 3 amet2001uk@yahoo.co.uk 4 ; alfin.yoga@raharja.info 5
Mulyana, R., Achsani, N. A., Andati, T. ., Maulana, T. N. A. ., & Pratama, A. Y. (2022). Estimasi Efisiensi  Teknis  Perbankan  Indonesia  Berbasis  Stochastic  Frontier  Analysis. Technomedia Journal , 7 (2 Oktober), 148–167.
https://doi.org/10.33050/tmj.v7i2.1897

## ABSTRAK
Efisiensi  perbankan  Indonesia  masih  menjadi  perhatian  banyak  pihak  terlebih  lagi  dengan adanya  tantangan  untuk  bersaing  di  era  Masyarakat  Ekonomi  ASEAN.  Penelitian  ini mengeksplorasi nilai efisiensi teknis perbankan menggunakan Analisis Stochastic Frontier dan menunjukkan bahwa angkanya belum membaik dalam sepuluh tahun terakhir. Dari model SFA (time-varrying)  tampak  terlihat  bahwa  industri  perbankan  nasional  mengalami  penurunan efisiensi,  kemungkinan  besar  karena  dampak  krisis  keuangan  dunia  tetapi  pelan  pelan berangsur membaik.  Hasil uji Hausman dari tiga model SFA menunjukkan bahwa model time- invariant  secara  statistik  lebih  baik  sehingga  bisa  disimpulkan  bahwa  efisiensi  perbankan memang  stagnan.  Hasil  pengukuran  efisiensi  teknis  perbankan  Indonesia  dalam  periode tersebut memiliki nilai rata-rata 0,677.
Kata Kunci: efisiensi teknis, efisiensi perbankan, stochastic frontier analysis

## ABSTRACT
The  efficiency  of  Indonesian  banking  is  still  a  concern  of  many  parties,  especially  with  the challenges to compete in the era of the ASEAN Economic Community. This study explores the value  of  banking  technical  efficiency  using  Stochastic  Frontier  Analysis  and  shows  that  the numbers have not improved in the last ten years. From the SFA (time-varrying) model, it can be seen that the national banking industry has experienced a decline in efficiency, most likely due to the impact of the world financial crisis but is slowly improving. Hausman test results from the three SFA models show that the time-invariant model is statistically better, so it can be concluded that banking efficiency is indeed stagnant. The result of measuring the technical efficiency of Indonesian banking in that period has an average value of 0.677.

## Keywords: technical efficiency, banking efficiency, stochastic frontier analysis

## PENDAHULUAN
Bank-bank  komersial  berperan  penting  dalam  sistem  keuangan  dan  perkembangan ekonomi suatu negara, sehingga sistem perbankan yang efisien dan menguntungkan menjadi kondisi  yang  sangat  diperlukan  bagi  pertumbuhan  ekonomi.  Kegagalan  di  sektor  ini  dapat menimbulkan  ketidakstabilan  keuangan  dan  mengganggu  perekonomian  nasional[1]. Penilaian kinerja bank telah menjadi perhatian yang besar dalam literatur ilmu ekonomi dan keuangan  karena  peranannya  yang  sangat  penting  tersebut  dengan  berbagai  pendekatan diantaranya yang terpenting adalah efisiensi, produktivitas serta profitabilitas[2].
Apabila  kinerja  perbankan  Indonesia  dibandingkan  dalam  kelompok  negara  negara yang  disebut  sebagai  ASEAN-5  yaitu  Singapura,  Malaysia,  Thailand,  dan  Philipina  serta Indonesia,  dilihat  dari  profitabilitas  memang  lebih  baik.  Kekhawatiran  mengemuka  ketika melihat kinerja dari efisiensi baik di tingkat bank dengan ukuran Cost to Income Ratio (CIR) maupun di tingkat industri yang biasa diukur dengan Net Interest Margin (NIM). Dapat dilihat pada Gambar 1 dimana posisi CIR perbankan Indonesia berada pada posisi tertinggi, demikian pula dengan posisi NIM. Demikian pula jika efisiensi diukur dengan pendekatan parametrik Stochastic Frontier Analysis seperti yang dilakukan oleh Apriyana. Hasilnya adalah Thailand memiliki  nilai  efisiensi  tertinggi  (77,7%)  diikuti  Singapura  (73,6%),  Malaysia  (66,9%), Indonesia  (66,3%),  dan  Filipina  (61,9%).  Dalam  pada  itu  Indonesia  masih  berada  di  posisi kurang efisien jika dibandingkan dengan negara-negara ASEAN-5[3].
Efisiensi merupakan faktor yang sangat penting bagi kelangsungan hidup  organisasi, termasuk di dalamnya institusi perbankan. Dari sisi makro terkait dengan fungsinya sebagai lembaga intermediasi, perbankan yang efisien sangat diperlukan untuk menunjang tercapainya stabilitas  harga  dan  akan  memberikan  dampak  positif  terhadap  berbagai  sektor  yang  lain. Sedangkan dari sisi mikro tingkat efisiensi menggambarkan kemampuan bank untuk mengelola input  dan  output.    Bank  yang  efisien  pada  umumnya  dapat  memberikan  pricing  yang  lebih kompetitif kepada nasabah sehingga memungkinkan pangsa pasar bank menjadi bertumbuh[4].

## PERMASALAHAN
Berger dan Humphrey telah mengkaji inefisiensi bank dengan pendekatan parametrik menyimpulkan  bahwa  inefisiensi  lebih  merupakan  penggunaan  yang  berlebihan  atas  faktor input  yang  bersifat  sumberdaya  non  keuangan  seperti  SDM,  teknologi,  dan  pembelanjaan barang dan jasa sehingga upaya efisiensi seharusnya lebih difokuskan pada pengendalian biaya dibandingkan dengan peningkatan ukuran bank (economies of scale) ataupun bauran produk (economies of scope)[5]. Studi lanjutannya yaitu Berger dan Humphrey menyimpulkan bahwa x-efficiency  atau  kemampuan  manajerial  mengelola  biaya  memiliki  magnitude  yang  lebih besar,  paling  tidak  20%  dari  biaya  perbankan.    Kwan  dan  Eisenbeis  memakai  pendekatan persamaan  simultan  untuk  melihat  hubungan  antar  3  variabel  :  risiko,  kapitalisasi  dan
inefisiensi  dengan  sampel  254  induk  perusahaan  perbankan  di  seluruh  dunia  antara  tahun. Selain  membuktikan  bahwa  ketiga  variabel  tersebut  saling  mempengaruhi  secara  simultan, penelitian  tersebut  juga  menunjukkan  bahwa  kualitas  manajerial  menjadi  faktor  yang signifikan  bagi  ketiganya.  menelaah  apa  saja  yang  menjadi  faktor  terpenting  bagi  efisiensi bank,  juga  telah  sampai  pada  kesimpulan  yang  sama  bahwa  kemampuan  manajerial  atau  x- efficiency merupakan faktor yang dominan[6].
Chen  memakai  pendekatan  two-stage  DEA  untuk  melihat  faktor  efisiensi  mikro  dan makro  di  Taiwan,  mengestimasi  variabel-  variabel  independen  yang  merefleksikan  siklus bisnis  ekonomi  dan  kondisi  kebijakan  ekonomi  yang  memengaruhi  kinerja  bank.  Chen memperoleh  kesimpulan  bahwa  faktor-faktor  makroekonomi  dan  industri  perbankan mempunyai pengaruh yang kecil terhadap efisiensi di bank-bank besar. Bank-bank besar lebih independen  terhadap  faktor-  faktor  makroekonomi  karena  mereka  mempunyai  lebih  banyak portofolio yang terdiversifikasi[7].
Studi  efisiensi  perbankan  Indonesia  terkini  diantaranya  dilaksanakan  oleh  Hadad dengan  pendekatan  parametrik,  dengan  pendekatan  non  parametrik  (DEA),  untuk perbandingan efisiensi perbankan syariah Indonesia dan Malaysia mempergunakan parametrik dan non parametrik, serta untuk studi efisiensi perbankan di tingkat ASEAN. Berikut ini adalah studi  pengukuran  efisiensi  di  Indonesia  yang  sangat  terkait  dengan  penelitian  ini  yang terangkum dalam Tabel 1 berikut :

## Tabel 1. Rangkuman Studi Efisiensi Perbankan Indonesia Terkait

## JUDUL & PENELITI  METODA
KETERANGAN & HASIL Pendekatan Parametrik Untuk Efisiensi Perbankan Indonesia, Hadad SFA dan DFA Rataan nilai efisiensi perbankan 2003 dengan SFA 76% dan DFA 67%. Merger sedikit (hanya 1 dari 6) membuat bank menjadi lebih efisien. Analisis Efisiensi Biaya Industri Perbankan Indonesia, Hartono SFA Rataan efisiensi bank sebesar 62,6%. Kelompok BUSN Non Devisa selama Tahun 2004–2007 menghasilkan efisiensi yang paling tinggi kemudian BUSN Devisa dan BUMN menunjukkanefisiensi yang paling rendah. Efficiency in Indonesian Banking: Recent Evidence ; Hadad DEA Rataan efisiensi bank 62% – 67%; bank BUMN paling efisien 90%, bank BPD paling tidak efisien diantara 45% and 58%; listed banks berkinerja lebih baik dan efisiensi bank syariah terletak antara 54% and 74%. Efficiency measurement and its determinants of Indonesian bank, Viverita dan Ariff DEA dan SFA Perbankan Indonesia tidak efisien sebanyak dua kali dibanding bank di negara maju karena telah secara berlebihan dalam penggunaan input, itulah tantangan yg terbesar bagi para manajer bank. Faktor-faktor Penentu Efisiensi Perbankan Serta Dampaknya Thdp SBDK, Muljawan Two Stage DEA Mengidentifikasi interaksi antara suku bunga kredit dan efisiensi operasional, menunjukan bahwa semakin efisien suatu bank akan menyebabkan semakin rendahnya suku bunga kredit yang ditawarkan. Studi ini juga mengelaborasi faktor makro, industri dan mikro yang berpengaruh pada efisiensi bank.
Faktor-Faktor yang Memengaruhi Efisiensi Biaya Perbankan di Kawasan ASEAN-5, SFA Bank-bank di kawasan ASEAN-5 beroperasi cukup efisien dengan  rata-rata  nilai  efisiensi  71.84%.  dalam  penelitian ini  bank-bank  Thailand  memiliki  nilai  efisiensi  tertinggi (77,7%)  diikuti  Singapura  (73,6%),  Malaysia  (66,9%)  ,
Indonesia (66,3%), dan Filipina (61,9%).

## METODOLOGI PENELITIAN
Pertama kali fungsi produksi frontier dikembangkan oleh Aigner, Lovell, dan Schmidt. Kemudian Meeusen  dan  Van  den  Broeek  yang  secara terpisah  mengemukakan  fungsi produksi Stochastic  Frontier merupakan  perluasan  dari  model  asli  deterministik  untuk mengukur  efek-efek  yang  tak  terduga  (Stochastic  Frontier)  di  dalam  batas  produksi. Karakteristik dari fungsi produksi frontier adalah adanya pemisahan dampak dari goncangan peubah eksogen terhadap keluaran melalui  kontribusi ragam  yang menggambarkan  efisiensi teknis.  Hal  tersebut  dimungkinkan  untuk  menduga  ketidakefisienan  suatu  proses  produksi tanpa mengabaikan galat dari modelnya[8].
Model stochastic frontier ini memperbolehkan estimasi dari standar error dan pengujian hipotesis dengan menggunakan metode maximum likelihood, yang tidak dilakukan pada model deterministik[9]. Data panel populasi perbankan Indonesia yang memenuhi persyaratan adalah 88  bank  dari  total  116  bank  umum  yang  beroperasi  di  Indonesia,  sehingga  total  series  data adalah 880. Semua jenis  bank umum yang ada di  Indonesia dikelompokkan ke dalam enam kategori  kepemilikan  yaitu  :    (1)  bank  persero,  (2)  bank  asing  (3)  bank  campuran  (4)  bank swasta devisa (5) bank swasta non devisa (6) BPD serta dalam kelompok (0) bank konvensional dan  (1)  bank  syariah.  Seluruh  bank  juga  dikelompokkan  menurut  Bank  Umum  Kelompok Usaha  (BUKU)  sesuai  aturan  yang  membagi  perbankan  dari  jumlah  modal  yang dimilikinya[10].
Variabel-variabel yang dipergunakan dalam penelitian ini merupakan modifikasi dari model  Yildirim  dan  Philippatos  multiproduct  translog  mempergunakan  3  input  (X)  dan  3 output  (Y)  dengan  harga  input  (W)  serta  Z  berupa  ekuitas.  Dalam  penelitian  ini  akan dimasukkan 3 variabel eksogen yaitu : BUKU, Kepemilikan dan Syariah/Konven[11]. Variabel X1  adalah  biaya  operasi  yang  didefinisikan  sebagai  biaya  overhead  (OHC)  dikurangi  biaya tenaga kerja, hal ini dimaksudkan untuk menangkap pengaruh biaya non tenaga kerja yang ada dalam  OHC  yang  bisa  disebut  sebagai  biaya  penyelenggaraan  kantor  bank  yang  terdiri  atas biaya umum dan administrasi, biaya penghapusan aktiva produktif, biaya penurunan nilai surat berharga, biaya transaksi valas, biaya promosi, biaya operasional lainnya.
Hal  ini  penting  mengingat  bahwa  strategi  peningkatan  efisiensi  akan  melibatkan seluruh biaya overhead baik biaya tenaga kerja yang tercakup dalam X2 maupun biaya operasi yang dicapture dalam X1.
Variabel  X3  adalah  aktiva  tetap  yang  merepresentasikan  investasi  teknologi  dan  jaringan kantor. Ketiga variabel tersebut kemudian dipadankan dengan variabel harganya, yang secara proxy dibagi semuanya dengan total aset. Jadi W1 adalah X1 dibagi total aset, W2 adalah X2 dibagi total aset, demikian juga W3 adalah X3 dibagi total aset. Idealnya harga tenaga kerja atau W2 adalah biaya tenaga kerja dibagi jumlah tenaga kerja, namun data jumlah tenaga kerja sebuah bank jarang sekali bisa diperoleh secara kolektif.
Tabel 2. Definisi Operasional Variabel Yang Digunakan Dalam Penelitian
C Total biaya (beban bunga, operasional dan non operasional) y1 Pinjaman/Pembiayaan diberikan y2 Surat berharga, investasi ekuitas, surat berharga lain
y3 Dana pihak ketiga x1 Biaya Operasional x2 Biaya Tenaga kerja x3 Aktiva tetap w1 x1/Total Aset, proxy untuk harga operasi bank w2 x2/Total Aset, proxy untuk harga tenaga kerja w3 x3/Total Aset, proxy untuk harga aktiva tetap z Ekuitas 𝑢 𝑐 Faktor inefisiensi yang meningkatkan biaya di atas tingkat operasi terbaik 𝜀 𝑐 Random error BUKU Kelompok BUKU bank : 1,2,3 atau 4 Kepemilikan Kategori kepemilikan bank : bank persero, BPD, dll
Syariah/Konven  Syariah atau konvensional
Pengukuran  efisiensi  biaya  diturunkan  dari  fungsi  biaya  dimana  biaya  variabel tergantung dari input variabel kuantitas dari output, faktor inefisiensi serta random error.  Kita kembali  ke  fungsi  persamaan  di  bawah  ini  dimana  inefisiensi  dan  random  error  dapat dipisahkan  dari  biaya  inti  (Berger  dan  Mester,  1997),  inefisiensi 𝑢 dan  error  term 𝜀 diasumsikan  membentuk  fungsi  biaya  secara  multiplikatif  Sehingga  persamaan  umumnya dapat dituliskan dalam bentuk logaritma natural sebagai berikut
𝑙𝑛𝐶 = 𝑓(𝑦, 𝑤, 𝑧) + 𝑙𝑛𝑢 + 𝑙𝑛𝜀
Efisiensi biaya dari sebuah bank, katakanlah bank i didefinisikan sebagai estimasi biaya yang  dibutuhkan  untuk  memproduksi  output  jika  bank  yang  paling  efisien  dalam  contoh mempergunakan  variabel  eksogen  yang  sama  (w,y,z,v),  kemudian  hasilnya  dibagi  dengan biaya aktual bank i. Secara matematis dapat dituliskan dalam bentuk :
𝐶𝑜𝑠𝑡𝐸𝐹𝐹 𝑖 = 𝐶 𝑚𝑖𝑛 𝐶 𝑖 = 𝑒𝑥𝑝[𝑓(𝑤 𝑖 , 𝑦 𝑖 , 𝑧 𝑖 )] . exp (𝑙𝑛𝑢 𝑚𝑖𝑛 ) 𝑒𝑥𝑝[𝑓(𝑤 𝑖 , 𝑦 𝑖 , 𝑧 𝑖 )] . exp (𝑙𝑛𝑢 𝑖 ) = 𝑢 𝑚𝑖𝑛 𝑢 𝑖
Keterangan :
C Total biaya (beban bunga, operasional dan non operasional) yi Faktor output ke-i wi Faktor harga input ke-i zi Ekuitas ke-i 𝑢 𝑖 Faktor inefisiensi yang meningkatkan biaya bank-i
Efisiensi biaya berkisar dalam interval [0,1] dan sama dengan satu untuk bank dengan kinerja terbaik.
Langkah pertama yang dilakukan dalam penelitian ini adalah memperkirakan struktur biaya  dengan  menggunakan  fungsi  Translog  Multiproduct.  Fungsi  translog  berbeda  halnya dengan  fungsi  produksi  secara  umum  misalnya  fungsi  Cobb-Douglas  (CD).  Fungsi  CD memiliki  asumsi  bahwa  perusahaan  mengalami  skala  ekonomi  yang  konstan  dan  nilai elastisitas  yang  dihasilkan  dari  fungsi  ini  akan  selalu  sama  dengan  satu.    Sedangkan  fungsi translog  tidaklah  memerlukan  asumsi  yang  ketat  seperti  itu.  Bentuk  fungsi  biaya  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  model  Yildirim  dan  Philippatos  (2007)  Multiproduct Translog sebagai berikut :
ln(𝐶/𝑤 3 𝑧) = 𝛼 0 + ∑ 𝛼 𝑙 ln(𝑤 𝑖 /𝑤 3 ) + 2 𝑙=1 1 2 ∑ ∑ ω lh ln(𝑤 𝑙 /𝑤 3 ) ln(𝑤 𝑖 /𝑤 3 ) 2 ℎ=1 2 l=1
+ ∑ 𝛽 𝑘 ln(𝑦 𝑘 /𝑧) + 3 𝑘=1
1 2 ∑ ∑ 𝛽 𝑘𝑗 ln(𝑦 𝑘 /𝑧) ln(𝑦 𝑗 /𝑧) 3 𝑗=1 3 k=1 + ∑ ∑ 𝛿 𝑙𝑘 ln(𝑦 𝑘 /𝑧) ln(𝑤 𝑖 /𝑤 3 ) 2 𝑙=1 3 k=1=1 + 𝜑 𝑙 ln𝑍 + 1 2 𝜑 2 (ln𝑍) 2 + + ∑ 𝜏 𝑘 ln(𝑦 𝑘 /𝑧)ln𝑍 + 3 𝑘=1 ∑ σ ln(𝑤 𝑙 /𝑤 3 ) ln 𝑍 2 l=1
+ ln ɛ 𝑡𝑖 + ln 𝑢 𝑖𝑡 Keterangan : C Total biaya (beban bunga, operasional dan non operasional) yi Faktor output ke-i wi Faktor harga input ke-i z Ekuitas 𝑢 𝑖𝑡 Faktor inefisiensi yang meningkatkan biaya bank-i pada tahun t di atas tingkat operasi terbaik 𝜀 𝑡𝑖
Random error ke-i pada waktu-t
Model SFA Data Panel dari Batesse dan Coelli (1988) atau BC88 menjadi basis bagi estimasi uit dimana inefisiensi diasumsikan merupakan fungsi dari sekelompok eksplanatori variabel  yang  menyebabkan  inefisiensi  sebuah  unit  sepanjang  periode  pengamatan.  Model BC88 mengasumsikan bahwa term inefisiensi memiliki distribusi normal . Fitur utama model ini  adalah  dimungkinkannya  perlakuan  berdasarkan  kondisi  lingkungan  tertentu  dan menganalisis efek dari variabel tersebut terhadap skor inefisiensi yang diestimasi.
Stochastic Frontier Production Function dalam penelitian ini bisa dituliskan sebagai berikut :
𝑙𝑛𝐶 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 ln ⁡ ( 𝑋 1 𝑖𝑡 ) + 𝛽 2 ln ⁡ ( 𝑋 2) 𝑖𝑡 + 𝛽 3 ln ⁡ ( 𝑋 3) 𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝑊 1 𝑖𝑡 + 𝛽 5 𝑊 2 𝑖𝑡 + 𝛽 6 𝑊 3 𝑖𝑡 + 𝑣 𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 Dimana,
C = Total Biaya X1 = Biaya Operasional X2 = Biaya Tenaga Kerja
X3 = Aktiva Tetap
W1
= Harga X1 = X1 per Total Aset
W2 = Harga X2 = X1 per Total Aset W3 = Harga X3 = X1 per Total Aset uit = Karakteristik spesifik bank berhubungan dengan inefisiensi vit = Statistical disturbance term
Berbagai  model  efisiensi  sesungguhnya  telah  banyak  dikembangkan  dengan  asumsi tertentu dalam memodelkan faktor inefisiensi (uit). Berikut ini pada Tabel 2 adalah ringkasan berbagai  model  dimaksud  beserta  rujukan  yang  relevan  untuk  itu[12].  Dalam  pembahasan dalam  Bab  berikutnya  nanti  akan  diaplikasikan  kombinasi  model  time-varying  dan  time- invariant  dan  pemilihannya  dilakukan  melalui  uji  Hausman  untuk  memilih  persamaan  yang lebih robust.
Tabel 3. Ringkasan Berbagai Model SFA NO  MODEL ESTIMASI F (u*) SUMBER 1 SFA als77 Maximum Likelihood Half Normal Aigner, D.J., Lovell, C.A.K., Schmidt, P. 2 SFA mvb77 Maximum Likelihood Exponential Meeusen, W., Van de Broeck, J. 3 SFA stev80 Maximum Likelihood Truncated Normal Stevensen, R.E. 4 SFA mlti Maximum Likelihood Half Normal Pitt, M., L. Lee. 5 SFA fe Within Group - Schmidt, P., Sickles, R.C. 6 SFA regls Generalized Least Square - Schmidt, P., Sickles, R.C. 7 SFA mlti Maximum Likelihood Truncated Normal Battese, G.E., Coelli, T.J. 8 SFA fecss Modified Within Group - Cornwell, C., Schmidt, P., Sickles, R.C. 9 SFA kumb90 Maximum Likelihood Half Normal Kumbhakar, S.C. 10 SFA bc92 Maximum Likelihood Truncated Normal Batesse, G.E., and Coelli, T.J. 11 SFA fels Iterative Least Square - Lee, Y., and P, Schmidt. 12 SFA bc95 Maximum Likelihood Truncated Normal Batesse, G.E., and Coelli, T.J. 13 SFA gre03 Simulated Maximum Likelihood Gamma Greene, W. 14 SFA tfe Maximum Likelihood Dummy Var (MLDV) Exponential Greene, W. 15 SFA tfe MLDV Half Normal Greene, W. 16 SFA tfe MLDV Truncated Normal Greene, W. 17 SFA tre SML Exponential  Greene, W. 18 SFA tre SML Half Normal Greene, W.
19 SFA tre SML Truncated Normal Greene, W.
Karakteristik  berbagai  model  SFA  tersebut  telah  bisa  diakses  dalam  paket  analisis  software Stata versi 14.0 lebih lanjut dapat dilihat pada Lampiran

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Deskriptif Data Efisiensi Perbankan Indonesia
Data untuk penelitian ini dalam model SFA adalah populasi perbankan Indonesia, yang diperoleh dari laporan publikasi bank umum yang terdapat pada laman Bank Indonesia (BI) dan Otoritas Jasa Keuangan (OJK). Bank umum yang dijadikan objek penelitian adalah yang tidak memiliki modal negatif serta tidak tergolong dalam bank yang berada dalam pengawasan khusus[13]. Juga dikeluarkan dari data adalah bank yang tidak konsisten menyajikan laporan keuangan dalam rentang waktu penelitian, bisa jadi karena baru masuk atau baru keluar dari sistem  perbankan  atau  mengalami  masa  konsolidasi  yang  menyulitkan  mereka  melaporkan kondisi keuangannya. Dalam pada itu jumlah bank yang memenuhi persyaratan adalah 88 dari total 116 bank umum yang beroperasi di Indonesia, sehingga total data adalah 880.  Gambaran deskriptif dari variabel yang diteliti disajikan pada Tabel 3 berikut ini[14].
Tabel 4. Statistik Deskriptif Variabel Dalam Model SFA (Rp Juta)
Sebagaimana diketahui bahwa biaya overhead (OHC) sebagai fokus efisiensi dalam studi ini memiliki dua komponen yaitu biaya operasional (X1) serta biaya tenaga kerja (X2).

## Model SFA
Sebagaimana telah dijelaskan dalam bab sebelumnya bahwa estimasi efisiensi dalam penelitian  ini  akan  mempergunakan  model  Stochastic  Frontier  Analysis  (SFA).  Untuk kepentingan menjawab tujuan penelitian, maka dalam kajian ini dicoba tiga model SFA Data Panel yang dalam pengolahannya memakai perangkat lunak Stata 14.0 dengan referensi Belotti yang rinciannya terdapat pada Lampiran yaitu :
• Model Pitt dan Lee atau PL81 yang merupakan model fixed-effect dengan distribusi inefisiensi half-normal
• Model  Battese  Coelli  atau  BC88  yang  juga  merupakan  model  fixed-effect  dengan distribusi inefisiensi truncated-normal
N Mean Median Max Min Keterangan C 880 3.193.542 588.488 74.138.310 3.312 Total biaya (beban bunga dan OHC) Y1 880 24.751.458 4.316.701 635.304.499 1.229 Pinjaman/Pembiayaan diberikan Y2 880 13.365.562 1.977.488 308.295.138 100 Surat berharga, investasi ekuitas, surat berharga lain Y3 880 29.789.377 5.116.960 723.845.458 3.555 Dana pihak ketiga X1 880 1.310.810 171.498 37.532.375 661 Biaya operasional X2 880 599.414 123.031 17.071.256 1.561 Biaya tenaga kerja X3 880 383.526 73.013 21.536.052 895 Aktiva tetap W1 880 3,12% 2,29% 49,04% 0,04% X1/Total Aset W2 880 1,90% 1,74% 10,85% 0,16% X2/Total Aset W3 880 1,28% 1,03% 31,45% 0,11% X3/Total Aset Z 880 4.837.861 966.129 145.457.718 21.983 Ekuitas
• Model Battese dan Coelli atau BC95 dengan model time varying atau random effect dimana efek inefisiensi diasumsikan bervariasi mengikuti distribusi truncated normal.
Perbedaan antara half-normal dengan truncated-normal meski memiliki distribusi peluang yang sama adalah bahwa dalam half-normal nilai mean sama dengan nol (ui ~ N+ (0, σ2u)) sedangkan  untuk  truncated-normal  nilai  mean  tidak  sama  dengan  nol  (ui  ~  N+  (µ,  σ2u)). Metoda  estimasi  tidak  dilakukan  dengan  Least-Square  (LS)  namun  dengan  Maximum Likelihood (ML) sehingga nantinya dalam pemilihan model menyangkut uji data panel yang berhubungan dengan pilihan LS seperti Chow-test dan LM-test tidak diperlukan lagi namun cukup dengan melakukan uji Hausman[15].
Hasil estimasi parameter dari ketiga model tersebut disajikan di Tabel 4. Perbandingan hasil estimasi  untuk  seluruh  model  menunjukkan  adanya  konsistensi  yang  kuat  atas  karakteristik variabel-variabel  dari  segi  signifikansi,  magnitude  dan  arah  atau  tanda  positif-negatif  dari koefisien yang dihasilkan. Seluruh variabel input dan output berpengaruh sangat signifikan di semua model karena memenuhi standar uji pada tingkat signifikansi α=1%, sedangkan proxy harga signifikan pada tingkat yang bervariasi[16]. W1 selalu signifikan di semua model pada tingkat signifikansi α=1% sementara W3 signifikan pada α=1% pada model BC88 dan PL81 atau yang merupakan model fixed effect sementara signifikansinya pada α=10% untuk model BC95 (random effect). W2 signifikan pada α=5%  pada model BC88 dan PL81 serta signifikan pada α=10% untuk model BC95 (random effect).
Tabel 5. Hasil Estimasi Stochastic Frontier Production Function
Model BC88 Model PL81 Model BC95 Coeff.  z * Coeff.  z * Coeff.  z * Y1 0,061 2,870 ***  0,060 2,840 ***  0,074 3,480 *** Y2 0,013 2,530 ***  0,013 2,620 ***  0,015 0,135 *** Y3 0,288 10,970  ***  0,292 11,140  ***  0,307 11,400  *** X1 0,310 22,180  ***  0,310 22,160  ***  0,311 21,510  *** X2 0,256 9,500 ***  0,251 9,400 ***  0,240 0,381 *** X3 0,051 3,350 ***  0,051 3,380 ***  0,057 0,191 *** W1 2,586 9,260 ***  2,558 9,200 ***  2,838 0,426 *** W2 -3,016  -2,110  ** - 2,894 -2,050  ** -2,291  -1,530  * W3 0,823 3,060 ***  0,829 3,110 ***  0,545 0,091 * Z -0,036  -2,300  ** - 0,034 -2,140  ** -0,056  -4,060  *** Size 0,010 0,530 0,008 0,420 0,002 0,150 Type -0,090  -2,960  *** - 0,089 -2,870  ***  -0,125  -5,240  *** Owner  -0,016  -2,570  *** - 0,017 -2,530  ***  -0,019  -4,120  *** _cons 0,870 6,480 ***  0,836 6,210 ***  0,775 0,275 ***
*** : signifikan pada taraf nyata 1%
** : signifikan pada taraf nyata 5%
* : signifikan pada taraf nyata 10%
Variabel eksogen TYPE yang menunjukkan tipe bank konvensional atau syariah serta OWNER yang menunjukkan kepemilikan bank berpengaruh pada tingkat signifikansi α=1%.
Satu-satunya  yang  tidak  signifikan  adalah  variabel  SIZE  yang  dicerminkan  dari  kelompok BUKU  bank  yang  dalam  hal  ini  merupakan  pengelompokkan  bank  berdasarkan  besarnya ekuitas[17]. Hal tersebut juga konsisten di semua model bahwa SIZE memang tidak signifikan.
Sebelum  dilakukan  pemilihan  model  terbaik,  untuk  melihat  efek  waktu  terhadap efisiensi  perbankan  Indonesia  maka  dengan  ini  dilakukan  perhitungan  nilai  efisiensi berdasarkan  model  time-variant,  yakni  BC95  dengan  hasil  estimasi  selengkapnya  pada Lampiran.
Gambar 2 dan 3 berikut  ini memberikan ilustrasi  bagaimana perkembangan rata-rata efisiensi  perbankan  Indonesia.  Khusus  pada  Gambar  2  diplotkan  juga  perkembangan  nilai efisiensi maksimum dan minimum dari data time series efisiensi yang dihasilkan.  Gambar 3 menjelaskan perkembangan nilai efisiensi secara lebih detil agar dapat diperoleh kesimpulan yang  lebih  terang  dari  perkembangan  estimasi  nilai  efisiensi  perbankan  Indonesia  selama sepuluh tahun terakhir[18].
Gambar 1. Perkembangan Efisiensi Perbankan Indonesia Berdasarkan Model BC95
Gambar 2. Perkembangan Mean Efisiensi Perbankan Indonesia Tahun 2013-2022 Berdasarkan Model BC95
Dari  Gambar  3  di  atas  terlihat  bahwa  efisiensi  perbankan  Indonesia  selama  sepuluh tahun  terakhir  berfluktuasi  di  sekitar  nilai  tertentu.  Pada  periode  2013-2015  terlihat  bahwa efisiensi menurun cukup signifikan[19]. Besar kemungkinan imbas krisis keuangan dunia yang dipicu  kejatuhan  sub-prime  mortgage  di  Amerika  Serikat  turut  mempengaruhi  kinerja perbankan Indonesia, sehingga bisa diduga bahwa faktor industri dan makro yang mengalami tekanan  mempengaruhi  nilai  efisiensi  sebuah  bank.  Tahun  berikutnya  yaitu  pada  2020  nilai efisiensi membaik cukup tajam namun turun lagi sejak tahun 2022 pada rataan nilai efisiensi di sekitar angka 0,7 atau 70%. Artinya secara rata-rata perbankan Indonesia selama satu dekade ini  masih  underperform  sekitar  30%  dalam  aspek  efisiensi  dibanding  potensi maksimumnya[20].
Kemudian  untuk  memilih  model  terbaik,  berdasarkan  kriteria  analisis  panel  data dilakukan pengujian dengan tes Hausman. Hipotesis nol dari pengujian ini bahwa model yang disukai adalah efek random; Hipotesis alternatifnya adalah bahwa model terpilih berefek tetap. Intinya, tes dilakukan untuk melihat apakah ada korelasi antara unique errors dan regresor pada model atau dengan kata lain tes Hausman dilakukan untuk menguji apakah ada efek random dari  waktu  terhadap  inefisiensi[21].  Hipotesis  nol  adalah  bahwa  tidak  ada  korelasi  antara keduanya. Menafsirkan hasil dari tes Hausman adalah jika nilai p kecil (kurang dari 0,05), tolak hipotesis nol. Tes Hausman dilakukan dua kali untuk menguji BC88 dengan BC95 serta PL81 dengan BC95 sebagai berikut :
Tabel 6. Uji Hausman Model SFA BC88, PL81 dan BC95
• Uji  Hausman  antara  model  BC88  dengan  BC95  menunjukkan  bahwa  model  fixed-
Test BC88 (fixed) dengan BC95 (random) Test PL81 (fixed) dengan BC95 (random)
H0 : random effect, jika p<0,05 tolak H0 H0 : random effect, jika p<0,05 tolak H0 Chi-square = 88,21 Chi-square = 23,40 Probability > Chi-square = 0,000 Probability > Chi-square = 0,0371 Tolak H0 => pilih fixed effect model Tolak H0 => pilih fixed effect model
effect lebih baik.
• Uji Hausman antara model PL81 dengan BC95 menunjukkan bahwa model fixed effect lebih baik.
Karena dalam kedua pengujian p<0,05 maka H0 ditolak sehingga bisa disimpulkan bahwa dalam penelitian ini model fixed effect atau time invariant lebih cocok atau memenuhi kriteria pengujian.   Selanjutnya karena Chi-square model BC88 lebih besar dari model PL81 maka selanjutnya  model  yang  dipilih  adalah  BC88.  Uji  lainnya  tidak  dilakukan  karena  estimasi model  dilakukan  dengan  Maximum  Likelihood  (ML)[22].  Hasil  uji  Hausman  di  atas memperkuat temuan bahwa nilai efisiensi perbankan Indonesia memang relatif tetap selama 10 tahun terakhir ini sebagaimana dijelaskan dalam Gambar 2 dan Gambar 3.
Setelah pemilihan model berdasarkan BC88 maka fungsi Stochastic Frontier Production bisa dituliskan sebagai berikut :
𝑙𝑛𝐶 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 ln ⁡ ( 𝑋 1 𝑖𝑡 ) + 𝛽 2 ln ⁡ ( 𝑋 2) 𝑖𝑡 + 𝛽 3 ln ⁡ ( 𝑋 3) 𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝑊 1 𝑖𝑡 + 𝛽 5 𝑊 2 𝑖𝑡 + 𝛽 6 𝑊 3 𝑖𝑡 + 𝑣 𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 C = Total Biaya X1 = Biaya Operasional
X2 = Biaya Tenaga Kerja
X3 = Aktiva Tetap W1 = Harga X1 = X1 per Total Aset W2 = Harga X2 = X1 per Total Aset
W3 = Harga X3 = X1 per Total Aset
uit = Karakteristik spesifik bank berhubungan dengan inefisiensi
vit = Statistical disturbance term
Dengan memasukkan parameter yang sudah diestimasi maka persamaannya menjadi sebagai berikut :
Ln Cit =
0,87 + 0,31 ln (Biaya Operasional) + 0,26 ln (Biaya Tenaga Kerja)
(6,48)   (22,18)                                                (9,50) + 0,05 ln (Aktiva Tetap) + 2,59  (Biaya Operasional per Aset) (3,35)                                      (9,26) -3,02 (Biaya TK per aset) + 0,82 (Aktiva tetap per Aset) + Vit - Uit (2,11)                                         (3,06) Model Inefisiensi adalah :
Uit = c – 0,01 (Owner) – 0,08 (Type) + 0,01 (Size) (2,57)                     (2,96)                   (0,53)
Log (likelihood) = 188,18 Wald Chi-square = 46409
Terlihat bahwa dalam fungsi biaya tersebut variabel seluruh X (input)  dan Y (output) sangat  signifikan,  demikian  pula  dengan  variabel  W  yang  merupakan  variabel  harga  input, meski dicantumkan dalam bentuk proxy-nya. Hipotesis nol pertama, yang menentukan bahwa efek  inefisiensi  tidak  ada  dalam  model,  ditolak.  Hipotesis  nol  berikutnya  yang menspesifikasikan  bahwa  efek  inefisiensi  bukanlah  fungsi  linier  dari  syariah/konven  dan kepemilikan. Hipotesis nol ini juga ditolak pada tingkat signifikansi α=5%. Ini menunjukkan bahwa efek gabungan ketiga variabel penjelas ini pada inefisiensi produksi adalah signifikan meskipun  efek  individual  dari  satu  atau  lebih  dari  variabel  mungkin  tidak  signifikan  secara statistik[23].
Terkait  dengan  nilai  efisiensi  yang  dihasilkan  terlihat  bahwa  distribusi  skor  efisiensi berkisar  dari  40,1%  sampai  yang  terbaik  93,3%.  Artinya  bank  yang  terbaik  mampu memanfaatkan hampir seluruh sumber dayanya sedangkan bank yang paling tidak efisien tidak mampu mengoptimalkan sumber dayanya sekitar 60% dari kapasitas penuhnya[24].
Setelah melalui uji Hausman untuk pemilihan model data panel maka telah diputuskan bahwa Model  BC88 merupakan model terbaik.  Model  tersebut  hasil pengembangan Battese dan Coelli (1988) yang menurut Belotti (2013) memiliki karakteristik fixed-effect dengan nilai Ui yang tetap, dalam hal ini selama 10 tahun.   Dengan demikian bisa kita tuliskan kembali koefisien dari model yang terpilih dalam Tabel 6 sebagai berikut :
Tabel 7. Model SFA Terpilih (BC88)
*** : signifikan pada taraf nyata 1% ** : signifikan pada taraf nyata 5%
Terlihat bahwa semua variabel signifikan kecuali ukuran bank (size).  Dalam hal ini baik input (Y),  output  (X)  ,  mapun  proxy  harga  (W)  semuanya  signifikan.  Kemudian  jika  melihat koefisien  sebagai  elastisitas  perubahan  variabel  terhadap  Y  atau  total  biaya,  kita  bisa memaknainya sebagai magnitude variabel Y3 (29,7%) , X1 (31,0%), X2 (25,6%) relatif sangat besar dibanding variabel yang lainnya.
Artinya  variabel  input  dana  pihak  ketiga,  biaya  overhead  non  tenaga  kerja  (biaya operasional)  dan  biaya  tenaga  kerja  sangat  berpengaruh  terhadap  efisiensi  perbankan Indonesia. Magnitude biaya operasional yang lebih besar dibanding dengan biaya tenaga kerja memang  sesuai  dengan  kondisi  dalam  praktek  dimana  penyesuaian  pada  biaya  operasional
Coeff. z * Y1 0,061 2,870 *** Y2 0,013 2,530 *** Y3 0,288 10,970 *** X1 0,310 22,180 *** X2 0,256 9,500 *** X3 0,051 3,350 *** W1 2,586 9,260 *** W2 -3,016 -2,110 ** W3 0,823 3,060 *** Z -0,036 -2,300 ** Size 0,010 0,530 Type -0,090 -2,960 *** Owner -0,016 -2,570 *** _cons 0,870 6,480 ***
yang sifatnya pengadaan barang dan jasa serta biaya non tenaga kerja memang lebih mudah dilaksanakan  dibandingkan  dengan  misalnya  mengubah  sistem  penggajian  atau  melakukan layoff. Meskipun sulit diubah atau disesuaikan, namun dengan komposisi biaya tenaga kerja yang mencapai 46% dari biaya overhead pebankan maka magnitudenya tetap penting sehingga berada dalam posisi kedua[25].
W1  yang  merupakan  biaya  operasi  per  aset  menunjukkan  peran  pentingnya  dengan posisinya yang signifikan serta magnitudenya yang besar. Dengan signifikan pada taraf nyata 1%  dan  koefisien  sebesar  2,6  menunjukkan  bahwa  W1    memang  merupakan  variabel  yang berpengaruh besar dalam model SFA. W3 signifikan pada taraf nyata 1% dengan koefisien 0,8. Variabel  W3  tersebut  mewakili  modal  aktiva  tetap  dimana  komponen  utamanya  berupa peralatan teknologi serta jaringan kantor. Ini menunjukkan bahwa investasi teknologi dalam perbankan Indonesia berpengaruh besar dampaknya pada efisiensi perbankan.  Hal ini sesuai dengan  studi  Efendi  yang  menyatakan  bahwa  investasi  teknologi  perbankan  Indonesia meningkatkan efisiensinya.
Variabel  W2 signifikan pada taraf nyata 1% namun bertanda negatif terhadap fungsi biaya. Tanda W2 yang negatif kemungkinan karena ukuran biaya tenaga kerja per aset kurang merepresentasikan biaya yang sesungguhnya karena ukuran biaya yang lebih riil adalah biaya tenaga kerja per jumlah tenaga kerja. Hal ini menjadi masukan bagi kajian berikutnya, dengan melihat  realita  bahwa  data  jumlah  karyawan  bank  itu  sangat  sulit  diperoleh  secara  kolektif melainkan harus diambil dari laporan bank satu persatu. Belum lagi adanya kemungkinan bias karena banyak pekerjaan perbankan sekarang sudah dilakukan dengan cara outsourcing dimana jumlah  tenaga  kerja  yang  terlibat  dalam  skema  tersebut  seringkali  juga  tidak  dicantumkan secara jelas mengingat berbagai pertimbangan dalam aturan ketenagakerjaan. Kondisi ini juga sesuai dengan pengamatan dalam studi Apriadi.
Dalam analisis hubungan antara model SFA dengan model kualitatif berupa Strategy Map  pada  bahasan  berikutnya,  akan  dapat  dilihat  bahwa  dalam  membangun  strategi peningkatan efisiensi biaya overhead, maka unsur biaya tenaga kerja serta biaya operasional akan menjadi bagian yang penting untuk dikelola lebih baik.
Dari variabel endogenous terlihat bahwa aspek OWNERSHIP atau kepemilikan bank serta TYPE (Syariah/Konvensional) signifikan mempengaruhi fungsi biaya dan dalam hal ini mempengaruhi nilai  skor efisiensi  bank. Artinya,  bank Persero lebih efisien dibanding bank yang  lain,  demikian  seterusnya  sehingga  kelompok  bank  BPD  menjadi  yang  paling  kurang efisien.  Hal  tersebut  dikarenakan  dalam  urutan  penomoran  variabel  dummy  adalah  sebagai berikut : (1) bank persero, (2) bank asing (3) bank campuran (4) bank swasta devisa (5) bank swasta non devisa (6) BPD. Perbedaan kepemilikan tentunya akan mempengaruhi konstruksi governance,  serta  struktur  dan  budaya  organisasi.  Dalam  Perspektif  Proses  Internal  dalam Strategy  Map  nantinya  akan  terlihat  keterkaitannya,  dimana  unsur  organisasi  dan efektivitasnya menjadi unsur strategi terpenting dalam perspektif tersebut.
Pada  Gambar  4  dapat  dilihat  rataan  efisiensi  berdasarkan  kepemilikan  bank.  Dua kelompok  kepemilikan  yang  paling  tidak  efisien  disini  adalah  bank  swasta  non-devisa  serta BPD.  Bank swasta non devisa biasanya dikelola lebih secara bisnis keluarga atau kelompok (meski  banyak  aturan  perbankan  yang  membatasinya)  serta  belum  go  public.  Hal  ini  tentu mempengaruhi  aspek  governance  dan  manajemen  organisasinya.  Sementara  itu  bank-bank milik  pemerintah  daerah  (BPD)  dalam  hal  ini  menempati  posisi  terbawah  dalam  efisiensi. Diantara  pemicu  ketidakefisienan  di  BPD  adalah  :  posisi  daya  saing  dalam  pasar  dana  di daerah, konsentrasi pada kredit konsumsi, banyaknya kegiatan non bisnis di BPD (dianggap sebagai bagian dari unsur pemimpin daerah-muspida). Kondisi tersebut telah menjadi concern dan sudah dalam tahap implementasi dari sebuah program yang disebut sebagai Transformasi BPD[26].
Gambar 3. Efisiensi Berdasarkan Kepemilikan
Demikian juga terlihat  pada Gambar 4 bahwa efisiensi  bank konvensional  secara signifikan lebih baik dari bank syariah, karena variabel dummy untuk bank konvensional adalah 0 dan bank syariah adalah 1.
Gambar  4. Efisiensi Bank Syariah vs Konvensional
Rendahnya  efisiensi  bank  syariah  dibanding  bank-bank  konvensional  tentu  harus menjadi  perhatian  bagi  pegiat  dan  masyarakat  yang  selama  aktif  mempromosikan  dan mengembangkan bank syariah. Menurut Sadikin salah satu permasalahan yang belum tuntas di bank-bank syariah adalah soal model bisnis yang terlalu seragam dengan bank konvensional. Ini  fenomena yang bisa dipahami mengingat  hampir semua bank syariah adalah anak usaha dari bank konvensional yang menjadi induknya. Bank-bank syariah harus lebih berani masuk ke  model  bisnis  dan  sektor  usaha  yang  selama  ini  belum  banyak  digarap  oleh  bank konvensional. Sebuah studi dari Bank Indonesia tentang model bisnis alternatif bagi perbankan syariah  Indonesia sudah  membahas  hal  ini secara panjang lebar. Keseragaman model bisnis bank syariah dalah hal ini kurang memenuhi ekspektasi nasabah yang mengharapkan adanya diferensiasi layanan[27].
Aspek  SIZE  yakni  ukuran  bank  berdasarkan  kelompok  BUKU  tidak  signifikan berpengaruh. Ini menguatkan beberapa kajian sebelumnya tentang tidak signifikannya ukuran bank  terhadap  kinerja  maupun  efisiensi  bank  seperti  studi  Sastrosuwito  dan  Suzuki    dan Muljawan yang mempergunakan aset sebagai proxy ukuran sedang dalam penelitian ini ukuran dicerminkan oleh ekuitas.Hal ini diperkuat dalam data realisasi kinerja bank tahun 2022 dimana bank BUKU 3 justru memiliki nilai rata-rata BOPO yang lebih besar dibanding bank BUKU 2 dan BUKU 1. Hal ini menunjukkan kontradiksi dengan persepsi umum di kalangan perbankan
0,81 0,70 0,67 0,70 0,71 0,60 0,55 0,60 0,65 0,70 0,75 0,80 0,85 Persero 1 Bank Asing 2 Bank Campuran 3 Swasta Devisa 4 Swasta Non Devisa 5 BPD 6

## EFISIENSI PER OWNERSHIP
0,64 0,68 0,62 0,64 0,66 0,68 0,70 Syariah 1 Konvensional 0 EFISIENSI BANK SYARIAH VS

## KONVENSIONAL
bahwa  ukuran  bank  yang  besar  akan  membuat  bank  tersebut  lebih  efisien.  Dalam  konteks strategi bersaing  menuju ABIF ini berarti bahwa dalam pengembangan perbankan ke depan tidaklah cukup hanya menitikberatkan peningkatan modal dan ukuran bank saja namun harus dibuat  strategi  peningkatan  efisiensi  secara  komprehensif  karena  besarnya  modal  ataupun ukuran bank tidaklah otomatis membuat bank menjadi lebih efisien.
Perkembangan  lima  tahun  terakhir  perbankan  Indonesia  pada  Tabel  7  menunjukkan bahwa dengan NIM yang relatif tetap ternyata profitabilitas makin menurun dan BOPO makin membesar. Sesuai dengan data penghapusan piutang yang meningkat beberapa tahun terakhir kemungkinan hal itu terkait dengan penurunan kualitas kredit[28].
Tabel 8. Perkembangan Perbankan Nasional Lima Tahun Terakhir

## (Sumber : OJK, diolah)
Berikutnya  adalah  terkait  nilai  efisiensi  yang  dihasilkan  dari  persamaan  SFA  yang  telah dibahas di atas. Seperti diketahui bahwa pengujian model data panel menunjukkan keunggulan model  time-invariant  dibanding  time-varying  sehingga  bisa  dikatakan  bahwa  nilai  efisiensi perbankan  Indonesia  selama  10  tahun  terakhir  ini  relatif  tidak  berubah  banyak.    Bahkan sebagaimana  diketahui  bahwa  nilai  BOPO  perbankan  selama  lima  tahun terakhir  cenderung memburuk. Namun, harus dicermati bahwa angka BOPO selain tidak mencerminkan bentuk kurva biaya rill sebagaimana model SFA juga mengandung unsur pendapatan sebagai pembagi. Nilai  BOPO  yang  memburuk  berarti  bahwa  aspek  biaya  tidak  membaik,  namun  aspek pendapatan  malah  relatif  menurun  dibanding  pergerakan  biayanya  sehingga  dihasilkan  nilai BOPO yang lebih tinggi atau makin tidak efisien[1].
Jika  kita  simak  Gambar  6  berikut  ini  maka  bisa  disimpulkan  bahwa  rata-rata  skor efisiensi  perbankan  di  Indonesia  adalah  67,7%  yang  artinya  ada  potensi  32,3  %  dari sumberdayanya yang belum dioptimalkan dengan sebaik-baiknya.
2012 2013 2014 2015 2016 Total Aset 4.262.587 4.954.467 5.615.150 6.095.908 6.729.799 Kredit 2.725.674 3.319.842 3.706.501 4.092.104 4.377.195 Dana 3.225.198 3.663.968 4.114.420 4.413.056 4.836.758 - Giro 767.070 846.781 889.586 987.532 1.124.235 - Tabungan 1.076.830 1.212.707 1.284.458 1.396.011 1.551.809 - Deposito 1.381.298 1.604.480 1.940.376 2.029.513 2.160.714 CAR (%) 17,43 18,13 19,57 21,39 22,69 ROA (%) 3,11 3,08 2,85 2,32 2,17 NIM (%) 5,49 4,89 4,23 5,39 5,47 BOPO (%) 74,10 74,08 76,29 81,49 82,85 LDR (%) 83,58 89,70 89,42 92,11 90,50
Gambar 5. Distribusi Nilai Efisiensi Perbankan Indonesia 2013-2022
Dari  Gambar  5  di  atas  terlihat  bahwa  bisa  skor  efisiensi  bank-bank  di  Indonesia terdistribusi secara normal dengan standar deviasi 0,128. Dengan demikian jika kita melakukan klasifikasi  berdasarkan  simpangan  baku  dari  nilai  Rataan,  maka  kategori  bank  berdasarkan efisiensinya disampaikan pada Tabel 8 adalah sebagai berikut :
Tabel 9. Pengkategorian Bank Berdasarkan Nilai Efisiensinya
KATEGORI STANDAR PENILAIAN BATAS NILAI JUMLAH BANK Bank tidak efisien < Rataan–1 σ < 0,677 16 Bank efisiensi rata-rata –1 σ < Rataan<+1 σ 0,677 – 0,750 55 Bank dengan efisiensi di atas Rata-rata >Rataan+1 σ >0,805 17
Dalam hal ini rekomendasi strategi peningkatan efisiensi yang akan dihasilkan dari kajian ini seharusnya bisa diimplementasikan paling tidak kepada 72 bank yang tergolong Tidak Efisien maupun  Rata-Rata.  Namun  bank  yang  dinilai  sudah  bisa  efisien  tetap  dapat  menerapkan strategi untuk kinerjanya yang lebih baik lagi.

## KESIMPULAN
Data untuk penelitian ini dalam model SFA adalah populasi perbankan Indonesia, yang diperoleh dari laporan publikasi bank umum yang terdapat pada laman Bank Indonesia (BI)
dan Otoritas Jasa Keuangan (OJK). Bank umum yang dijadikan objek penelitian adalah yang tidak memiliki modal negatif serta tidak tergolong dalam bank yang berada dalam pengawasan khusus.  Perbandingan  hasil  estimasi  untuk  seluruh  model  menunjukkan  adanya  konsistensi yang kuat atas karakteristik variabel-variabel dari segi signifikansi, magnitude dan arah atau tanda positif-negatif dari koefisien yang dihasilkan.

## SARAN
Penelitian  ini  seharusnya  bisa  berguna  bagi  Indonesia  untuk  mengetahui  unsur perbankang Indonesia asal model yang di gunakan lebih baru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. N. Koriah, “Pengaruh Keamanan, Kemudahan Dan Minat Beli Terhadap Keputusan Pembelian Melalui Aplikasi Shopee (Studi Kasus Mahasiswa Jurusan Perbankan Syariah Angkatan Tahun 2017-2019 IAIN Syekh Nurjati Cirebon).” IAIN Syekh Nurjati Cirebon, 2021.
[2] S. SASKIA, “Analisis Perbandingan kinerja keuangan perbankan Syariah dengan perbankan Konvensional.” Institut agama islam Negeri (IAIN Palopo), 2020.
[3] D. Matricano, “The influence of gender on technology transfer processes managed in Italian Young Innovative Companies: A stochastic frontier analysis,” Technovation , vol. 111, p. 102383, 2022.
[4] M. SETIANA, “Pengaruh corporate governance terhadap manajemen laba di industri perbankan Indonesia.” Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, 2009.
[5] V. Holý and T. Evan, “The role of a nation’s culture in the country’s governance: Stochastic frontier analysis,” Cent. Eur. J. Oper. Res. , vol. 30, no. 2, pp. 507–520, 2022.
[6] J. Coupet and Y. Ba, “Benchmarking university technology transfer performance with external research funding: a stochastic frontier analysis,” J. Technol. Transf. , vol. 47, no. 2, pp. 605–620, 2022.
[7] H. B. Simatupang, “Peranan perbankan dalam meningkatkan perekonomian indonesia,” JRAM (Jurnal Ris. Akunt. Multiparadigma) , vol. 6, no. 2, pp. 136–146, 2019.
[8] G. K. Jha, V. Palanisamy, B. Sen, and A. Kumar, “Explaining Rice and Wheat Yield Gaps in Eastern Indian States: Insights from Stochastic Frontier Analysis,” Agric. Res. , pp. 1–13, 2022.
[9] M. Afif, T. Mariyanti, N. Septiani, and E. Dolan, “Factor Affecting Employee Motivation to Increase Performance of Sharia Bank in Indonesia on Islamic Perspective,” APTISI Trans. Manag. , vol. 7, no. 2, pp. 131–142, 2023.
[10]  I. Hidayat and F. O. S. Dewi, “The Effect of Liquidity, Leverage, and Working Capital Turn on Profitability,” APTISI Trans. Manag. , vol. 7, no. 1, pp. 60–68, 2023.
[11]  Y. Z. Basri and W. Arafah, “Determinant of Interest in Paying Zakat with Age as a Moderating Variable (Study on Minang Society),” APTISI Trans. Manag. , vol. 7, no. 2, pp. 92–104, 2023.
[12]  Y. R. C. Pujiharto, T. Mariyanti, A. R. Jayaprawira, and Y. A. Terah, “Financial Management of Indonesian Hajj Against the Yield by Using a Dynamics System Model,” APTISI Trans. Manag. , vol. 7, no. 1, pp. 69–78, 2023.
[13]  I. M. Nasution, B. P. K. Bintaro, C. S. Kesumawati, M. Zahruddin, and E. A. Nabila, “Implementation Technology for Development of a Brand Communication in Company PT. XYZ,” Aptisi Trans. Technopreneursh , vol. 4, no. 1, pp. 17–25, 2022.
[14]  J. Heikal, V. Rialialie, D. Rivelino, and I. A. Supriyono, “Hybrid Model Of Structural Equation Modeling Pls And Rfm (Recency, Frequency And Monetary) Model To Improve Bank Average Balance,” Aptisi Trans. Technopreneursh. , vol. 4, no. 1, pp. 1– 8, 2022.
[15]  E. N. Pratama, E. Suwarni, and M. A. Handayani, “The Effect Of Job Satisfaction And Organizational Commitment On Turnover Intention With Person Organization Fit As Moderator Variable,” APTISI Trans. Manag. , vol. 6, no. 1, pp. 74–82, 2022.
[16]  P. Rashi, A. S. Bist, A. Asmawati, M. Budiarto, and W. Y. Prihastiwi, “Influence Of Post Covid Change In Consumer Behaviour Of Millennials On Advertising Techniques And Practices,” Aptisi Trans. Technopreneursh. , vol. 3, no. 2, pp. 201– 208, 2021.
[17]  A. A. Saputra, “Pengaruh Kompensasi, Lingkungan Kerja Dan Beban Kerja Terhadap Kepuasan Kerja Karyawan,” Technomedia J. , vol. 7, no. 1 Juni, pp. 68–77, 2022.
[18]  D. Sapitri and R. Pancasasti, “Efek Moderasi Budaya Organisasi Untuk Peningkatan Kinerja Karyawan,” Technomedia J. , vol. 6, no. 2 Februari, pp. 252–262, 2022.
[19]  R. Yunita, M. S. Shihab, D. Jonas, H. Haryani, and Y. A. Terah, “Analysis of The Effect of Servicescape and Service Quality on Customer Satisfaction at Post Shop Coffee Tofee in Bogor City,” Aptisi Trans. Technopreneursh. , vol. 4, no. 1, pp. 68–76, 2022.
[20]  E. S. Pramono, D. Rudianto, F. Siboro, M. P. A. Baqi, and D. Julianingsih, “Analysis Investor Index Indonesia with Capital Asset Pricing Model (CAPM),” Aptisi Trans. Technopreneursh. , vol. 4, no. 1, pp. 35–46, 2022.
[21]  L. Sunarya, M. I. Septiani, and A. Setiawan, “Media Video Sebagai Sarana Informasi Pada Direktorat Jenderal Hak Asasi Manusia,” Technomedia J. , vol. 7, no. 1 Juni, pp. 53–67, 2022.
[22]  U. Khairat, B. Basri, and W. A. Fakhrurrozi, “Monitoring Suhu Ruang Budidaya Jamur Tiram Menggunakan Android Berbasis Arduino,” Technomedia J. , vol. 7, no. 1 Juni, pp. 1–10, 2022.
[23]  M. M. Sari, D. Apriani, Y. Supriatna, and A. Ariyansyah, “Penggunaan Media Digital (Website) Dalam Pengolahan Data Cuti Karyawan,” Technomedia J. , vol. 7, no. 1 Juni, pp. 126–135, 2022.
[24]  N. P. A. Mentayani, I. P. Satwika, I. G. A. P. D. Putri, A. A. I. I. Paramitha, and T. Tiawan, “Analisis Dan Perancangan User Interface Sistem Informasi Pembayaran Mahasiswa STMIK Primakara Berbasis Web,” Technomedia J. , vol. 7, no. 1 Juni, pp. 78–89, 2022.
[25]  M. Mastur, “Dampak Efektivitas Pelatihan Kompetensi Terhadap Kinerja Pegawai, Komitmen Pegawai Sebagai Variabel Intervening Pada Pondok Pesantren,”
Technomedia J. , vol. 7, no. 1 Juni, pp. 111–125, 2022.
[26]  I. Ruhiyat, L. Meria, and D. Julianingsih, “Peran Pelatihan Dan Keterikatan Kerja Untuk Meningkatkan Kinerja Karyawan Pada Industri Telekomunikasi,” Technomedia J. , vol. 7, no. 1 Juni, pp. 90–110, 2022.
[27]  A. L. Muktiana and Y. Nurfaizal, “Animasi 3D Arsitektural Mix Dengan Motion Grafik Sebagai Media Promosi Perumahan Bhumi Nirwana,” Technomedia J. , vol. 7, no. 1 Juni, pp. 40–52, 2022.
[28]  R. Fatmawati, R. Asmara, Y. R. Prayogi, and R. Y. Hakkun, “Aplikasi Pembelajaran Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI) Berbasis Voice Menggunakan OpenSIBI,” Technomedia J. , vol. 7, no. 1 Juni, pp. 22–39, 2022.
[29]  F. Muhammad Ridwan, “ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA SYARIAH BANK UMUM SYARIAH INDONESIA DAN BANK UMUM SYARIAH MALAYSIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAQASHID SYARIAH INDEX.” Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Indonesia Jakarta, 2021.
[30]   T. Van Binh, A. Mulatu, and B. Xu, “Corporate social responsibility & firm efficiency: evidence from endogenous cost inefficiency stochastic frontier analysis,” Appl. Econ. , pp. 1–13, 2022.