Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan                                                                         p-ISSN 2548 – 298X Akreditasi No. 32a/E/KPT/2017                                                                                          e-ISSN 2548 – 5024 DOI: 10.24034/j25485024.y2019.v3.i1.3998

## HUBUNGAN INDEKS HARGA PROPERTI RESIDENSIAL, PRODUK DOMESTIK BRUTO, SUKU BUNGA KPR DAN KREDIT PERBANKAN
Njo Anastasia anas@petra.ac.id Fabian Hidayat
Program Manajemen Keuangan, Fakultas Bisnis dan Ekonomi, Universitas Kristen Petra, Surabaya

## ABSTRACT
Demand and supply in housing market depends on macroeconomic conditions such as Gross Domestic Product, interest  rates,  and  housing  prices.  Changes  to  these  variables  are  related  to  changes  in  housing  market.  This study  aims  to  examine  the  relationship  of  housing  prices,  Gross  Domestic  Product,  mortgage  interest  rate  to Banking  Credit.  Knowing  the  relationship  will  be  useful  in  making  strategic  decisions  related  to  property investment and portfolio management. Housing price using Residential Price Index in primary market will be grouped into three parts based on land area of  residential property consist of small house type, medium house type, and big house type. Data processing using Auto Regressive Distribution Lag (ARDL) bound test model to test  the  relationship  between  variables.  The  result  of  the  research  shows  that  there  is  a  significant  long  run cointegration on the variable of housing price, Gross Domestic Product, and mortgage interest to banking credit. Furthermore,  in  testing  each  housing  price  group,  the  test  results  also  show  the  relationship  between  these variables.
Key words:  housing price index; gross domestic product; mortgage interest rate; banking credit

## ABSTRAK
Permintaan  dan  penawaran  di  pasar  perumahan  bergantung  pada  kondisi  ekonomi  makro  seperti Produk  Domestik  Bruto,  suku  bunga,  dan  harga  rumah.  Perubahan  pada  variabel  tersebut  ber- hubungan  dengan  perubahan  pasar  perumahan.  Dengan demikian  penelitian ini bertujuan  menguji hubungan harga rumah, Produk Domestik Bruto, suku bunga Kredit Pemilikan Rumah dengan Kredit Perbankan. Dengan mengetahui hubungan tersebut akan bermanfaat dalam pengambilan keputusan strategis  terkait  investasi  properti  dan  manajemen  portfolio.  Harga  rumah  dengan  menggunakan Indeks  Harga  Properti  Residensial  di  pasar  primer  akan  dikelompokkan  menjadi  tiga  bagian berdasarkan luas tanah dari properti residensial, yaitu tipe rumah kecil, tipe rumah sedang, dan tipe rumah besar. Pengolahan data menggunakan metode Auto Regressive Distributin Lag (ARDL) bound test model  untuk  menguji  hubungan  antar  variabel.  Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  hubungan yang  signifikan  pada  variabel  harga rumah, Produk  Domestik  Bruto, dan  suku  bunga  KPR  dengan kredit  perbankan.  Lebih  lanjut  pada  pengujian  masing-masing  kelompok  harga  rumah,  hasil pengujian juga menunjukkan hubungan antar variabel tersebut.
Kata kunci :  indeks harga properti residensial; produk domestik bruto; suku bunga kredit pemilikan rumah; kredit perbankan.

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  sektor  perbankan  di Indonesia  paska  krisis  ekonomi  di  tahun 1997  memiliki  interaksi  antara  kredit  dan harga properti, terutama harga perumahan.
Sektor  perbankan  telah  melakukan  bebe- rapa  restrukturisasi  melalui  merger  mau- pun kebijakan sistem perbankan yang lebih bijaksana  dalam  rangka  peningkatan  stabi- litas  keuangan.  Pada  sisi  lain,  perkemba-
96 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 95 – 111
ngan  kredit  perbankan  selain  tertuju  pada sektor  bisnis  juga  mengarah  ke  sektor rumah tangga, khususnya Kredit Pemilikan Rumah (KPR). Porsi pembelian rumah yang tinggi  melalui  KPR  tidak  terlepas  dari kondisi  ekonomi  sosial.  76,42%  konsumen masih memilih KPR sebagai fasilitas utama untuk  melakukan  transaksi  pembelian  pro- perti  residensial  dibanding  triwulan  lalu sebesar  75,54%,  dimana  besarnya  suku bunga  KPR  berada  pada  tingkat  9,69%- 13,02%.  Namun,  proporsi  konsumen  yang memilih  menggunakan  skema  pembayaran tunai  bertahap  adalah  17,13%,  menunjuk- kan  peningkatan  lebih  tinggi  dari  periode triwulan  sebelumnya  yang  menunjukkan proporsi  17,07%  (Bank  Indonesia,  2017). Hutang rumah tangga yang meningkat dan keterlibatan  sektor  properti  yang  besar terhadap  bank  menjadi  perhatian  bagi  per- ekonomian  Indonesia  serta  ketahanan  sek- tor keuangan.
Pendapatan  masyarakat  yang  mening- kat  akan  mendorong  kebutuhan  konsumsi, salah  satunya  adalah  kebutuhan  properti. Kondisi  ini  berdampak  pada  peningkatan harga  properti  dari  tahun  ke  tahun.  Data pada  Indeks  Harga  Properti  Residensial (IHPR)  selama  lima  tahun  terakhir,  dari triwulan  ketiga  tahun  2012  (147.94)  sampai dengan triwulan  ketiga tahun 2017 (200.26) menunjukkan  pertumbuhan  rata-rata  se- besar  35,37%  (yoy),  sedangkan  secara  tri- wulan  masih tumbuh 0,50% (qtq) meskipun melambat  dibandingkan  1,18%  (qtq)  pada triwulan  sebelumnya  (Bank  Indonesia, 2017).  Peningkatan  harga  properti  dari tahun  ke  tahun  merupakan  indikasi  pe- ningkatan kebutuhan kredit perbankan sek- tor  perumahan.  Hal  ini  disebabkan  bank merupakan  salah  satu  lembaga  keuangan pemberi  kredit  sesuai  kebutuhan  masya- rakat.  Pada  bulan  Juni  2017,  penyaluran kredit oleh perbankan mencapai Rp. 4.518,1 triliun  per  Juni  2017.  Data  tersebut  me- nunjukkan tren yang melambat, sebab ting- kat  pertumbuhan  hanya  sebesar  7,06%  per tahun  (yoy)  dibandingkan  bulan  Mei  2017 yang  mencatat  pertumbuhan  sebesar  8.6%
per  tahun  (yoy)  (Setiawan,  2017).  Gerlach dan  Peng  (2005)  menunjukkan  hasil  pe- nelitiannya di Hong Kong bahwa ada hubu- ngan positif antara Produk Domestik Bruto (PDB)  dan  kredit  perbankan.  Sedangkan penelitian  lain  di  beberapa  negara,  antara lain  Hong  Kong,  Korea  Selatan,  dan  Thai- land  (Collyns  dan  Senhadji,  2002),  di Taiwan  (Chen,  Tsai,  dan  Chang,  2007),  di Irlandia (McQuinn dan O’Reilly, 2008), dan di  Malaysia  (Inoguchi,  2011)  menyatakan variabel  lain  seperti    harga  properti,  PDB, suku  bunga  berhubungan  positif  dengan kredit  perbankan.  Kredit  perbankan  yaitu KPR  dapat  menjadi  penyebab  meningkat- nya  permintaan  rumah  sehingga  terjadi peningkatan  harga  rumah,  namun  kredit perbankan juga  mempunyai hubungan dua arah.  Di  satu  sisi,  harga  rumah  mempe- ngaruhi  permintaan  dan  kesediaan  kredit perbankan  melalui  efek  kekayaan  rumah tangga.  Di  sisi  lain,  kondisi  kredit  juga mempengaruhi  valuasi  aset,  sebab  ber- tumbuhnya ketersediaan kredit dapat mem- perluas  permintaan  (Gerlach  dan  Peng. 2005).
Perubahan  suku  bunga  berhubungan dengan  perubahan  harga  barang  yang dikonsumsi  masyarakat.  Suku  bunga  men- ciptakan  profitabilitas  bagi  perbankan  dan perekonomian  suatu  negara.  Namun,  fluk- tuasi suku bunga kredit akan memengaruhi permintaan  kredit,  seperti  tingginya  suku bunga KPR akan menjadi beban bagi rumah tangga.  Kondisi  tersebut  akan  mengurangi permintaan  kredit  KPR  pada  pihak  per- bankan,  karena  dana  yang  ditawarkan  sa- ngat mahal. Pada sisi lain, saat suku bunga KPR  rendah  akan  memberikan  gambaran tentang  kondisi  ekonomi  baik  serta adanya kemudahan  likuiditas  bagi  rumah  tangga (Oikarinen,  2009).  Harga  rumah  yang  me- ningkat turut mendorong penyaluran kredit perbankan,  sehingga  terjadi  penambahan permintaan  kredit  dengan  cara  mendorong pasokan  atau  permintaan  kredit  (Goodhart dan  Hofmann,  2008).  Lebih  lanjut,  pening- katan  harga  rumah  juga  merupakan  sinyal peningkatan kekayaan rumah tangga. Inter-
Hubungan Indeks Harga Properti Residensial – Njo, Hidayat 97
aksi pasar properti dan kredit memiliki arti penting  bagi  perekonomian.  Hubungan kedua  faktor  dapat  digunakan  untuk  me- lihat  perkembangan  ekonomi  suatu  negara untuk  masa  yang  akan  datang,  atau  ke- mungkinan  terjadinya  penurunan  ekonomi di negara tersebut secara agregat. Berdasar- kan  indikasi  tersebut,  kredit  yang  terlalu banyak  disalurkan  serta  peningkatan  harga properti secara tajam merupakan salah satu faktor  utama yang  mengakibatkan krisis  di Asia  pada  tahun  1997/1998  (Collyns  dan Senhadji, 2002; Inoguchi 2011); juga subprime mortgage di  Amerika  Serikat  pada  tahun 2008.  Peran  otoritas  moneter  dapat  meme- ngaruhi  naik  atau  turunnya  kredit  perban- kan  yang  dikeluarkan  bank  umum  melalui kebijakan  moneter.  Oleh  sebab  itu,  pihak otoritas  moneter  perlu  waspada  terhadap perubahan-perubahan  yang  terjadi  secara agregat akibat kebijakan yang telah dibuat.
Kondisi  pasar  residensial  di  Indonesia diindikasikan pada peningkatan harga yang dapat  diukur  melalui  IHPR.  Selanjutnya, kondisi penawaran dan permintaan di pasar perumahan terefleksi melalui interaksi anta- ra  suku  bunga,  hutang  KPR  dan  harga rumah  pada  jangka  pendek  dan  jangka panjang.  Dengan  demikian  penelitian  ini bertujuan  menguji  hubungan  IHPR,  PDB, suku bunga KPR dengan Kredit Perbankan. Penelitian ini juga akan menguji lebih lanjut hubungan  IHPR  tipe  rumah  kecil,  tipe rumah  sedang,  dan  tipe  rumah  besar dengan Kredit Perbankan.

## TINJAUAN TEORETIS Pasar Perumahan
Kegiatan  pada  pasar  perumahan  ber- beda secara signifikan dengan pasar barang dan  jasa.  Rumah  selain  dapat  dikonsumsi oleh  rumah  tangga  sebagai  barang  atau layanan  lainnya,  juga  secara  bersamaan merupakan  bagian  dari  kekayaan  rumah tangga  (sebagai  produk  investasi).  Rumah adalah  suatu  bangunan  yang  difungsikan sebagai tempat tinggal untuk jangka waktu tertentu.  Rumah  dibedakan  menjadi  tiga jenis,  yaitu  rumah  tipe  kecil,  rumah  tipe
sedang, dan rumah tipe besar. Rumah yang termasuk  tipe  kecil  adalah  rumah  dengan luas  bangunan  sampai  dengan  ukuran  36 m 2 ,  tipe  rumah  sedang  adalah  rumah dengan  luas  bangunan    lebih  besar  36  m 2 sampai  70  m 2 ,  tipe  rumah  besar  adalah rumah  dengan  luas  bangunan  lebih  besar dari 70 m 2 (Bank Indonesia, 2012).
Laakso dan Loikkanen (2004) mengulas beberapa  karakteristik  pasar  perumahan. Pertama, rumah merupakan kebutuhan dan lokasinya  bersifat  tetap.  Kedua,  rumah merupakan  barang  yang  sangat  mahal. Ketiga,  rumah  merupakan  produk  hetero- gen,  sebab  merupakan  gabungan  antara karakteristik  struktural,  kuantitatif  dan kualitatif.  Sebagai  contoh,  lingkungan  se- kitar  rumah  sangat  penting  saat  memilih tempat  tinggal.  Selain  itu,  rumah  tangga menuntut  layanan  yang  bervariasi  dalam karakteristik,  pendapatan  dan  preferensi konsumen.  Karakteristik  lain  dari  pasar perumahan  adalah  biaya  transaksi  yang tinggi  terkait  dengan  pencarian,  perpinda- han,  perpajakan  dan  biaya  lainnya.  Ting- ginya biaya transaksi  menyebabkan tingkat perpindahan dari satu rumah ke rumah lain relatif  jarang  terjadi.  Asimetri  informasi yang  tinggi  juga  merupakan  ciri  pasar perumahan.  Penjual  mungkin  lebih  me- nyadari karakteristik sebenarnya dari huni- an  daripada  pembeli.  Pembeli  yang  poten- sial sebaiknya mengevaluasi nilai pasar dari hunian  tertentu  terkait  penjualan  yang  di- lakukan di daerah yang heterogen.
Berdasarkan uraian di atas maka rumah tangga  yang  menempati  tempat  tinggal dikatakan mengkonsumsi layanan. Namun, pada kasus hunian pemilik, rumah merupa- kan  bagian  dari  kekayaan.  Pemilik  mene- rima  pengembalian  dari  kepemilikan  na- mun  menanggung  biaya  atas  kepemilikan tersebut  dan  risiko  dari  kemungkinan fluktuasi  biaya  di  masa  depan.  Pada  kasus hunian  sewa,  penyewa  hanya  menerima layanan  perumahan  dan  membayar  kom- pensasi kepada pemilik dalam bentuk uang sewa. Pemilik tetap menanggung risiko dan biaya  lainnya  seperti  pada  kasus  kepemili-
98 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 95 – 111
kan  rumah  tinggal.  Pada  akhirnya,  rumah merupakan  barang  konsumsi  jangka  pan- jang.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  me- lakukan  perencanaan  sampai  pada  tahap konstruksi rumah baru diperkirakan paling singkat  lebih  kurang  dua  tahun.  Selain  itu terjadi  perbedaan  pada  tingkat  persediaan rumah  baru  dan  rumah  lama,  sehingga pasar  perumahan  berada  pada  posisi  pem- beli  maupun  penjual.  Tingkat  persediaan rumah  bersifat  inelastis  dan  mungkin berdampak  signifikan  secara  autokorelasi pada  harga  rumah  dalam  jangka  pendek dan  jangka  menengah.  Kebutuhan  rumah serta  tingginya  biaya  konsumsi  menyebab- kan pasar rumah mempengaruhi perekono- mian  sebuah  negara  (Saarinen,  2013).  Per- kembangan  ekonomi  sebuah  negara  di- pengaruhi sektor properti, sehingga kondisi pasar properti juga akan mengikuti peruba- han yang terjadi pada faktor makroekonomi yaitu  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  dan suku bunga.

## Indeks Harga Properti Residensial (IHPR)
Harga  didefinisikan  sebagai  sejumlah uang  yang  harus  dibayar  pelanggan  untuk memperoleh  suatu  produk  (Kotler,  2002). Menurut  Hariadi  (2012)  harga  merupakan unsur dari bauran pemasaran yang bersifat fleksibel,  artinya  dapat  berubah  secara tepat.  Hal  ini  tentunya  berbeda  dengan karakteristik  produk  atau  komitmen  ter- hadap  saluran  distribusi  yang  tidak  dapat berubah  atau  disesuaikan  secara  mudah dan  secara  cepat,  sebab  berhubungan  de- ngan keputusan jangka panjang, Jadi kedua pernyataan  tersebut  menunjukkan  bahwa harga rumah adalah sejumlah nominal uang yang harus dibayarkan oleh seseorang atau suatu  lembaga  untuk  mendapatkan  bangu- nan  yang  berfungsi  sebagai  tempat  tinggal atau hunian sebagai sarana untuk Pembina- an  keluarga.  Harga  rumah  diindikasikan dengan  Indeks  Harga  Properti  Residensial (IHPR).
Federal  Housing  Finance  Agency (2016) menunjukkan bahwa IHPR merupakan alat untuk  pengukuran  secara  luas  terhadap
pergerakan  harga  sebuah  rumah.  Bank Indonesia  melakukan  survei  untuk  me- ngumpulkan  data  dan  menghitung  IHPR. Pengumpulan  data  dilakukan  secara  lang- sung ( face to face ) mencakup data harga jual rumah,  jumlah  unit  rumah  yang  dibangun dan dijual pada triwulan bersangkutan serta prakiraan  harga  jual  rumah  pada  triwulan berikutnya.  Pengolahan data  dilakukan  de- ngan metode rata-rata sederhana atas harga rumah pada tiap tipe bangunan rumah (tipe rumah kecil, tipe rumah menengah dan tipe rumah  besar).  Selanjutnya,  IHPR  dihitung dengan metode chain index . IHPR t = IHPR t-1 + (IHPR t-1 x ΔP t /100) dimana:
IHPR t : IHPR pada periode t IHPR t-1 : IHPR pada periode t-1 ΔP t : rata-rata harga t–rata-rata harga t-1
Namun  sejak  triwulan  I-2009,  terjadi perkembangan harga properti nasional atau komposit  dihitung  menggunakan  bobot kota  berdasarkan  hasil  Survei  Biaya  Hidup (SBH)  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  pada tahun  2007.  Perubahan  tersebut  dihitung dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
ΔP gabung = (ΔP 1 x bobot kota 1 ) + (ΔP 2 x bobot kota 2 ) + ... + (ΔP n x bobot kota n ) dimana:
ΔP gabung :  perubahan harga
triwulan properti  residensial  gabungan (nasional) ΔP 1 :  perubahan harga triwulan properti residensial kota ke-1 ΔP n :  perubahan harga
triwulan properti residensial kota ke-n
Survei  yang  dilakukan  Bank  Indonesia untuk  membentuk  data  IHPR  dilakukan secara  triwulanan  sejak  tahun  2002.  Kota- kota  yang  termasuk  dalam  survei  tersebut antara  lain,  Medan,  Padang,  Palembang, Bandar  Lampung,  Bandung,  Semarang, Yogyakarta,  Surabaya,  Denpasar,  Banjar- masin,  Manado,  Makassar,  serta  wilayah Jabotabek. Pada tahun 2004, ditambahkan 1 kota lagi yaitu Pontianak sehingga seluruh-
Hubungan Indeks Harga Properti Residensial – Njo, Hidayat 99
nya  terdapat  14  kota.  Sejak  tahun  2007, survei  di  wilayah  Jabotabek  diperluas  de- ngan mencakup daerah Banten (Serang dan Cilegon).  Jumlah  responden  mencakup  45 pengembang  utama  di  wilayah  Jabodebek- Banten,  dan  sekitar  215  pengembang  di  13 Kantor Bank Indonesia (KBI).
Pengelompokkan  IHPR  terdiri  dari IHPR  primer  dan  IHPR  sekunder.  IHPR primer  merupakan  indeks  harga  yang  di- gunakan  pada  saat  pertama  kali  rumah diperjual-belikan  (pasar  primer).  Survei yang  dilakukan  pada  IHPR  primer  meng- gunakan  sampel  pengembang  proyek  pe- rumahan  ( developer ).  Sedangkan  IHPR  se- kunder  merupakan  indeks  harga  yang  di- gunakan  pada  saat  rumah  diperdagangkan kembali  (pasar  sekunder).  Survei  di  pasar sekunder  melalui broker atau  pemilik rumah.
IHPR  mengindikasikan  peningkatan atau  perlambatan  pada  penjualan  rumah yang  terjadi  seiring  peningkatan  atau  pe- nurunan  harga  rumah.  Sesuai  dengan karakteristik  kepemilikan  rumah  di  Indo- nesia  yang  tidak  hanya  berfungsi  sebagai hunian  tetapi  juga  sebagai  aset  investasi (Anastasia, Narsa, dan Irwanto, 2018), maka peningkatan  pada  harga  rumah  diasumsi- kan  akan  menyebabkan  peningkatan  atau penurunan  pada  permintaan  rumah.  Goo- dhart  dan  Hofmann  (2008)  menyatakan terdapat  tiga  jalur  berbeda  pengaruh  ke- kayaan  harga  rumah  terhadap  permintaan kredit  rumah  tangga.  Pertama,  tingginya nilai  agunan  rumah  identik  dengan  pe- ningkatan harga rumah akan melonggarkan syarat  pengajuan  pinjaman  oleh  rumah tangga. Peningkatan kekayaan harga rumah berdampak  pada  kapasitas  pinjaman  pihak rumah  tangga  melalui  efek  agunan (Iacoviello,  2004).  Leung  (2004)  juga  me- negaskan  bahwa  nilai  agunan  rumah sangatlah penting. Kedua, perubahan harga rumah  mungkin  memberikan  efek  yang signifikan  terhadap  persepsi  kekayaan rumah  tangga.  Kekayaan  yang  meningkat, jika  dirasakan  pihak  rumah  tangga  akan mendorong  peningkatan  konsumsi,  se-
lanjutnya  permintaan  kredit  menjadi bertambah. Ketiga, pergerakan harga rumah berdampak  pada  pasokan  kredit  melalui efek  neraca.  Pertumbuhan  harga  rumah meningkatkan  nilai  modal  bank,  sehingga mendorong  kemungkinan  dan  keinginan bank  untuk  meningkatkan  penyaluran  kre- dit.  Pasokan  kredit  yang  disediakan  pihak perbankan akan memudahkan rumah tang- ga  melakukan  pemilihan  atau  perbandi- ngan.

## Produk Domestik Bruto (PDB)
Abel,  Bernanke,  dan  Croushore  (2008: 27) mendefinisikan Produk Domestik Bruto adalah  nilai  pasar  seluruh  barang  dan  jasa yang  diproduksi  oleh  suatu  negara  dalam suatu  periode  waktu  tertentu.  Nilai  pasar yang  digunakan  merupakan  harga  barang atau  jasa  tersebut  saat  telah  terjual.  Barang dan jasa yang termasuk dalam perhitungan PDB merupakan barang dan jasa yang baru diproduksi  pada  periode  perhitungan,  se- hingga  barang  dan  jasa  yang  telah  lama diproduksi  tidak  termasuk  dalam  per- hitungan.
Perhitungan  PDB  menggunakan  dua pendekatan,  yaitu  pendekatan  pengeluaran dan  pendekatan  pendapatan.  Perhitungan pendekatan  pengeluaran  menghitung  Pro- duk  Domestik  Bruto  sebagai  total  penge- luaran  untuk  barang  dan  jasa  pada  suatu negara  dalam  suatu  periode  tertentu,  yang terbagi  menjadi  4  (empat)  kategori  yaitu konsumsi,  investasi,  pembelanjaan  peme- rintah dan nilai net ekspor barang dan jasa. Konsumsi  merupakan  pengeluaran  yang dilakukan  rumah  tangga  (domestik)  ter- hadap  barang  dan  jasa.  Investasi  merupa- kan pembelian barang modal dan peningka- tan persediaan (inventori) perusahaan. Pem- belanjaaan  pemerintah  merupakan  penge- luaran  yang  dilakukan  oleh  pemerintah terhadap  barang  dan  jasa,  yang  meliputi pengeluaran  untuk  produksi  barang  dan jasa,  baik  luar  negeri  maupun  domestik. Nilai  net  ekspor  merupakan  harga  ekspor dikurangi  harga  impor.  Kegiatan  ekspor merupakan  produksi  barang  dan  jasa  yang
100 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 95 – 111
dibeli oleh negara lain. Sedangkan kegiatan impor merupakan produksi barang dan jasa yang  dibeli  dari  negara  lain.  Jika  hasil perhitungan  nilai  net  ekspor  menunjukkan angka  positif,  maka  ekspor  lebih  besar dibandingkan  dengan  impor  yang  dilaku- kan  oleh  suatu  Negara,  demikian  juga  se- baliknya.
Cara  perhitungan  kedua  adalah  untuk pendekatan  pendapatan  atau  umumnya disebut  pendapatan  nasional.  Pendekatan ini  menghitung  PDB  dengan  cara  menam- bah  pendapatan  yang  diperoleh  produsen, meliputi  profit  dan  pajak  yang  diberikan oleh  pemerintah.  Variabel  yang  digunakan dalam  perhitungan  adalah  kompensasi untuk  pekerja,  pendapatan  pemilik  kerja, pendapatan  sewa,  laba  perusahaan,  pajak produksi  dan  impor,  serta  pendapatan  pe- merintah.  Secara  umum,  PDB  dijadikan acuan  mengukur  perekonomian  suatu  ne- gara. PDB juga memiliki hubungan dengan kredit  perbankan,  semakin  tinggi  PDB  me- rupakan pertanda banyaknya rumah tangga yang  melakukan  kegiatan  konsumsi,  yang terkait  dengan  properti  maupun  produk lainnya. Peristiwa tersebut menggambarkan bahwa  bank  menawarkan  kredit  dalam jumlah besar yang dapat digunakan rumah tangga untuk melakukan kegiatan konsum- si.  Sesuai  siklus  hidup  rumah  tangga  dari waktu  ke  waktu,  rumah  tangga  cenderung memilih  kegiatan  menabung  saat  pendapa- tannya  tinggi,  selanjutnya  melakukan  pe- ngeluaran  saat  pendapatan  relatif  rendah. Pengharapan disandarkan pada pendapatan yang akan meningkat di masa akan datang, sehingga rumah tangga memilih meminjam uang  untuk  membiayai  pengeluarannya saat  ini  dengan mengorbankan  pendapatan masa depan. Dengan demikian, tingkat pen- dapatan  memainkan  peranan  penting  pada model hutang rumah tangga.
Penelitian  Khan,  Abdullah  dan  Samsu- din  (2017)  mendukung  pandangan  bahwa hutang dan pendapatan rumah tangga  ber- hubungan positif, sehingga ketika pendapa- tan meningkat, tingkat hutang juga mening- kat.  Hal  ini  dikarenakan  pendapatan  dan
kekayaan  yang  lebih  tinggi,  meningkatkan batas hutang rumah tangga, sehingga secara tidak  langsung  meningkatkan  permintaan akan pinjaman. Jadi adanya perbaikan yang berkesinambungan  pada  pertumbuhan  dan produktivitas  suatu  bangsa  akan  meng- hasilkan  harapan  optimis  terhadap  rumah tangga  tentang  pertumbuhan  pendapatan masa  depan  serta  menghasilkan  hutang rumah  tangga  yang  lebih  besar  (Meng, Hoang dan Siriwardan, 2013; Moroke, 2014).

## Kredit perbankan dan suku bunga
Untuk  memiliki  rumah  sebagai  tempat tinggal  dapat  dilakukan  dengan  cara  sewa, membeli  secara  tunai  atau  angsuran,  mau- pun  cara  lainnya.  Pembelian  tunai  dapat dilakukan  jika  pembeli  memiliki  sejumlah uang senilai harga rumah yang diinginkan. Namun,  tidak  setiap  orang  memiliki  ke- mampuan  untuk  membeli  rumah  secara tunai.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  rumah, pemerintah  sediakan  program  kredit  pe- rumahan bagi masyarakat. Undang-Undang No.  1  tahun  2011  tentang  Perumahan  dan Kawasan Pemukiman menyatakan, “pemili- kan  rumah  dapat  difasilitasi  dengan  kredit atau  pembiayaan  pemilikan  rumah”.  Pada Undang-Undang  Perbankan  No.  10  Tahun 1998  tentang  Perbankan  menyatakan,  “kre- dit  adalah  penyediaan  sejumlah  uang  atau tagihan  yang  dapat  dipersamakan  dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepaka- tan  pinjam-meminjam  antara  bank  dengan pihak  lain  yang  mewajibkan  pihak  yang meminjam  uang  untuk  melunasi  utangnya dalam  jangka  waktu  yang  telah  disepakati dengan tambahan pembayaran bunga yang terjadi  karena  peminjaman”.  Pihak  bank adalah  pihak  yang  memberikan  kredit kepada  masyarakat  yaitu  kredit  properti, kredit investasi, kredit konsumsi, dan kredit lainnya.
Kredit  dapat  dikelompokkan  menjadi beberapa bentuk, yaitu menurut pengguna- annya,  kredit  menurut  segi  materi  yang dialihkan,  kredit  menurut  cara  pengguna- anya, dan kredit menurut jangka waktunya. Penelitian ini difokuskan pada   kredit kon-
Hubungan Indeks Harga Properti Residensial – Njo, Hidayat 101
sumtif  yaitu  pengklasifikasian  kredit  me- nurut  penggunaannya.  Kredit  konsumtif adalah kredit yang digunakan untuk mem- biayai  pembelian  barang-barang  atau  jasa yang dapat memberikan kepuasan langsung terhadap  manusia  (Firdaus  dan  Aryanti, 2003),  Kredit  konsumtif  juga  dibagi  jenis- nya,  yaitu  Kredit  Pemilikan  Rumah  (KPR), dan  non-Kredit  Pemilikan  Rumah  (non- KPR).  KPR  lebih  diperuntukan  sebagai pinjaman  untuk  membiayai  barang-barang yang lebih mengarah ke properti, salah satu contohnya adalah rumah.
KPR  adalah  suatu  fasilitas  kredit  yang diberikan  oleh  perbankan  kepada  nasabah perorangan yang akan membeli rumah atau memperbaiki rumah (Bank Indonesia, 2017). Saat  ini  KPR  di  Indonesia  terdapat  2  (dua) jenis,  yaitu  KPR  subsidi  dan  KPR  non- subsidi.  KPR  subsidi  merupakan  kredit untuk  masyarakat  berpenghasilan  mene- ngah  ke  bawah  dalam  rangka  memenuhi kebutuhan  perumahan  atau  perbaikan rumah yang telah dimiliki, sedangkan KPR non  subsidi  lebih  diperuntukkan  bagi  se- luruh  masyarakat.  Ketentuan  KPR  ditetap- kan  oleh  bank,  sehingga  penentuan  besar- nya  kredit  maupun  suku  bunga  dilakukan sesuai kebijakan bank yang bersangkutan.
Suku  bunga  adalah  biaya  untuk  me- nunda  konsumsi  barang  dan  jasa,  bukan sekadar  biaya  pinjaman  dari  lembaga  ke- uangan.  Meningkatnya  tingkat  suku  bunga pasar  mendorong  rumah  tangga  menunda pembelian  barang  tahan  lama;  turunnya suku  bunga  mendorong rumah  tangga me- ningkatkan  pembelian.  Suku  bunga  tinggi pada obligasi yang dipasarkan pada masya- rakat  akan  mendorong  rumah  tangga  ber- alih  dari  produk  deposito.  Suku  bunga rendah menyebabkan  pergeseran  yang  ber- lawanan.  Perubahan  kedua  kondisi  di  atas berhubungan  dalam  analisis  perubahan pemberian kredit hipotek dan implikasinya terhadap kebijakan pemerintah terkait pasar hipotek. Korelasi kredit hipotek dan tingkat suku  bunga  menunjukkan  dua  hubungan yang terpisah: (1) tingkat suku bunga pasar yang lebih tinggi mendorong rumah tangga
menunda  pinjaman  jangka  panjang  dan pembelian  aktiva  yang  berumur  panjang, demikian  juga  sebaliknya;  (2)  tingkat  pasar terbuka  yang  lebih  tinggi  juga  mendorong masyarakat  menggeser  aset  keuangan  dari lembaga  perbankan  ke  sekuritas  yang  di- pasarkan;  demikian  juga  sebaliknya  jika suku  bunga  lebih  rendah  akan  mendorong pergeseran  ke  arah  yang  berlawanan (Arcelus dan Meltzer, 1973).
Bank  Indonesia  membuat  kebijakan moneter melalui jalur transmisi, salah satu- nya  adalah  jalur  suku  bunga.  Perubahan dari  suku  bunga  BI  akan  mempengaruhi suku bunga deposito dan suku bunga kredit perbankan.  Apabila  perekonomian  sedang mengalami  kelesuan,  BI  dapat  mengguna- kan  kebijakan  moneter  ekspansif  melalui penurunan  suku  bunga  untuk  mendorong aktifitas  ekonomi.  Penurunan  suku  bunga kredit  juga  akan  menurunkan  biaya  modal perusahaan untuk melakukan investasi dan menurunkan bunga kredit pada sektor kon- sumsi  terutama  rumah  tangga.  Ini  semua akan  meningkatkan  aktifitas  konsumsi  dan investasi,  sehingga  aktifitas  perekonomian semakin  bergairah.  Sebaliknya,  apabila  ter- jadi  tekanan  inflasi,  BI  akan  merespon  de- ngan  kebijakan  moneter  kontraktif  dengan menaikkan  suku  bunga  untuk  memper- lambat  aktifitas  perekonomian  yang  terlalu cepat, sehingga mengurangi tekanan inflasi. Hal  ini  menunjukkan  suku  bunga  merupa- kan  instrumen  kebijakan  moneter  yang dapat  mempengaruhi  pasokan  kredit,  se- hingga memperkuat prediksi  secara teoritis hubungan  negatif  antara  tingkat  suku  bu- nga  dan  kredit.  Ketika  suku  bunga  naik, kredit menjadi lebih mahal dan permintaan untuk  pinjaman  menurun.  Namun  hubu- ngan  ini  secara  empiris  telah  dikonfirmasi bahwa tidak ada konsensus dalam peneliti- an  tentang  tingkat  suku  bunga  yang  tepat untuk digunakan.

## Penelitian Terdahulu
Studi  tentang  hubungan  antara  harga rumah  dan  kredit  perbankan  dapat  di- klasifikasikan  dalam  dua  pendekatan  yaitu
102 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 95 – 111
pasar  keuangan  atau  pendekatan  aset dan  pendekatan  makroekonomi.  Pendeka- tan  aset  didasarkan  pada  keseimbangan rasio  harga  rumah  terhadap  harga  sewa yang  berfungsi  untuk  memastikan  apakah harga  rumah  saat  ini  tidak  sejajar,  atau meningkat  oleh  gelembung  spekulatif. Sedangkan  pada  pendekatan  makroeko- nomi,  dinamika  harga  rumah  dinyatakan sebagai fungsi dari variabel penawaran dan permintaan  rumah.  Informasi  asimetri  ber- peran  penting  sebab  konsumen  tidak  me- miliki  semua  informasi  yang  diinginkan terkait  ketersediaan  kredit.  Hubungan  ini sangat berpengaruh terhadap studi interaksi antara  kredit  perbankan  dan  harga  rumah. Faktor  penting  lain  untuk  mempelajari interaksi  antara  harga  rumah  dan  kredit perbankan  adalah  perilaku  siklis  kedua variabel  yang  menentukan  tren  waktu  dan identifikasi  hubungan  kointegrasi  antara dua  variabel  tersebut  (Valverde  dan Fernandez, 2010).
Beberapa  penelitian  yang  dilakukan  di berbagai  negara  seperti  Hongkong,  Korea Selatan, dan Thailand (Collyns dan Sendha- dji,  2002),  di  Taiwan  (Chen,  Tsai,  dan Chang,  2007),  dan di  Cina  (Liang  dan  Cao, 2007)  menunjukkan  kredit  perbankan  me- miliki  hubungan  signifikan  terhadap  harga rumah.  Lebih  lanjut  penelitian  Hofmann (2003)  menguji  hubungan  jangka  panjang antara  kredit  perbankan  dengan  harga properti di 20 negara maju, Hofmann (2004) melanjutkan  penelitian  dengan  pengujian hubungan  jangka  panjang  antara  kredit perbankan  dan  harga  real  properti  di  16 negara-negara  industri.  Penelitian  tersebut menunjukkan  adanya  persamaan  pada masing-masing  negara,  bahwa  semua  ne- gara  yang  diteliti  memiliki  hubungan kausalitas  antara  harga  properti  terhadap kredit riil perbankan dalam jangka panjang. Harga  properti  direspon  postitif  dan  terus menerus  oleh  kredit  bank.  Peningkatan harga  properti,  diwakili  IHPR,  hubungan- nya  terhadap  kredit  perbankan  menimbul- kan potensi hubungan dua arah.
Hubungan tersebut disebabkan  adanya prospek ekonomi yang mengarah optimis di masa depan, yaitu kemampuan rumah tang- ga  yang  meningkat  mendorong  terjadinya pinjaman  dengan  cara  meningkatkan  jami- nan.  Adanya  pinjaman  kredit  perbankan yang baru akan memungkinkan masyarakat untuk  membeli  properti  baru,  sehingga meningkatkan harga properti. Indeks harga properti  setiap  negara  sangat  bergantung pada  kredit  di  sektor  swasta  dan  PDB  riil per  kapita.  Sebaliknya  peningkatan  harga properti  menyebabkan  pertumbuhan  eko- nomi,  sehingga  meningkatkan  kemampuan masyarakat saat mengajukan kredit properti pada perbankan (Hofmann, 2004).
Penelitian Gerlach dan Peng (2005) juga menemukan  hubungan  kointegrasi  antara harga  rumah  dan  kredit  bank  dan  PDB  riil di Hong Kong. Data PDB yang dikeluarkan oleh  Bank  Indonesia  (BI)  menggambarkan jumlah pengeluaran penduduk di Indonesia yang  mengalami  peningkatan  tiap  tahun. Peningkatan  PDB  akan  berhubungan  de- ngan  kredit  perbankan,  sebab  peningkatan terjadi jika bank menyesuaikan suku bunga dengan perkembangan PDB. Jika PDB naik, maka bank lebih berani untuk memberikan kredit.  PDB  yang  meningkat  menunjukkan perekonomian  semakin  baik,  kemampuan membeli  konsumen  juga  meningkat,  se- baliknya  pinjaman  kredit  yang  dilakukan oleh  masyarakat  dapat  diartikan  sebagai peningkatan kemampuan ekonomi atau ke- mampuan  membeli  masyarakat  yang  di- ukur dari peningkatan PDB tersebut.
Hipotesa yang diajukan: H 1 :  Variabel IHPR, PDB, dan Suku Bunga KPR  berhubungan  jangka  panjang dengan Kredit Perbankan
Penelitian tentang hubungan kredit per- bankan  dan  suku  bunga  KPR  sudah  di- lakukan  di  berbagai  negara.  Zhu  (2006) menggunakan  Indonesia  sebagai  obyek  pe- nelitian,  bahwa  kredit  yang  dikeluarkan oleh  bank  yaitu  Kredit  Pemilikan  Rumah (KPR) merupakan  faktor yang signifikan di semua pasar properti di negara lain, kecuali
Hubungan Indeks Harga Properti Residensial – Njo, Hidayat 103
di  Indonesia.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian antara tahun 1990 sampai dengan 2006  dimana  pada  masa  tersebut,  sistem perbankan  Indonesia  masih  belum  terlalu maju  dan  seluruh  kredit  yang  dikeluarkan bank  hanya  mempresentasikan  43%  dari PDB.  Semenjak  terjadinya  krisis  ekonomi pada  tahun  1997,  sistem  dan  regulasi  per- bankan  Indonesia  diubah  agar  menjadi lebih  kuat  dan  stabil.  Beberapa  kebijakan keuangan  yang  dikeluarkan  oleh  lembaga perbankan  adalah  untuk  mengendalikan kredit,  salah  satunya  adalah  membatasi rasio loan to value (LTV) pada rasio tertentu. Besarnya  LTV  berdampak  pada  besarnya uang  muka  ( down  payment )  yang  harus  di- bayar  oleh  individu  yang  melakukan  pem- belian rumah. Peraturan diberlakukan pada pembelian  rumah  pertama,  kedua,  ketiga dan  seterusnya.  Semakin  banyak  rumah yang dibeli maka berdampak pada semakin besarnya uang muka yang harus disediakan pembeli.  Sebaliknya,  kondisi  pertumbuhan ekonomi  dan  pertumbuhan  kredit  yang tinggi memungkinkan terjadinya perbedaan implikasi  hubungan  antara  harga  properti dan kredit perbankan.

## Gambar 1 Rerangka Konseptual
Hipotesa  yang  diajukan  dengan  me- lakukan  pemisahan  memisahkan  harga rumah  pada  ke-tiga  tipe  rumah  yaitu  tipe kecil, tipe sedang, dan tipe besar:
H 2 :  Variabel  IHPR  tipe  kecil,  PDB,  dan Suku Bunga KPR berhubungan jangka panjang dengan Kredit Perbankan
H 3 :  Variabel  IHPR  tipe  sedang,  PDB,  dan Suku Bunga KPR berhubungan jangka panjang dengan Kredit Perbankan H 4 :  Variabel  IHPR  tipe  besar,  PDB,  dan Suku Bunga KPR berhubungan jangka panjang dengan Kredit Perbankan

## METODE PENELITIAN
Jenis  dari  penelitian  ini  adalah  pe- nelitian asosiatif kuantitatif. Jenis data yang digunakan  adalah  data  sekunder  yang  di- kumpulkan  dari  Lembaga  Perbankan  di Indonesia, yaitu Bank Indonesia (BI) terdiri dari data Indeks Harga Properti Residensial (IHPR),  Produk  Domestik  Bruto  (PDB), suku bunga Kredit Pemilikan Rumah (KPR), dan kredit perbankan. Periode pengambilan data  dimulai  tahun  2002-2016  secara  tri- wulan yang bersumber dari website BI.

## Teknik Analisa Data
Teknik  analisa  data  yang  digunakan adalah  model Auto  Regressive  Distribution Lag (ARDL) bound test . ARDL adalah model statistik  yang  mencakup  satu  atau  lebih nilai  masa  lalu  ( lag )  dari  variabel  terikat  di antara  variabel  penjelasnya  (Apriyanto, 2014).  Pesaran et  al. (2001)  menyarankan penggunaan  model  ARDL  adalah  untuk mengestimasi  hubungan  tingkat.  Pertama, jika  urutan  ARDL  tidak  dikenali  pada  mo- del,  hubungan  dapat  diperkirakan  dengan OLS.  Kedua,  memungkinkan  uji  batas secara  campuran  variabel  I(1)  dan  I(0)  se- bagai regresor, yaitu urutan integrasi varia- bel  yang  sesuai  mungkin  tidak  sama.  Oleh sebab  itu,  teknik  ARDL  memiliki  keung- gulan karena tidak memerlukan identifikasi spesifik  dari  urutan  data  yang  mendasari- nya.  Ketiga,  teknik  ini  cocok  untuk  ukuran sampel kecil atau terbatas.
Penelitian  ini  mengunakan  model ARDL  untuk  mengevaluasi  hubungan  ko- integrasi  harga  property,  PDB,  dan  suku bunga  KPR  dengan  kredit  perbankan. Pengujian menggunakan dua tahapan, yaitu melihat  hubungan  jangka  panjang  antar variabel-variabelnya,  serta  diikuti  dengan
Suku Bunga Kredit Pemilikan Rumah Produk Domestik Bruto (PDB) Indeks Harga Properti Residensial Kredit
Perbankan
104 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 95 – 111
estimasi  koefisien  jangka  panjang  maupun jangka pendek (Setianto, 2015) Secara mate- matis  persamaan  ARDL  dapat  dituliskan sebagai berikut:
Y 1 = α 0 + β 1 X IHPR + β 2 X PDB + β 3 X KPR + e t Y 2 = α 0 + β 1 X IHPRK + β 2 X PDB + β 3 X KPR + e t Y 3 = α 0 + β 1 X IHPRS + β 2 X PDB + β 3 X KPR + e t Y 4 = α 0 + β 1 X IHPRB + β 2 X PDB + β 3 X KPR + e t dimana:
Y =  Kredit Perbankan X IHPR =  Indeks Harga Properti Residensial X IHPRK =  Indeks Harga Properti Residensial Tipe Kecil X IHPRS =  Indeks Harga Properti Residensial Tipe Sedang X IHPRB =  Indeks Harga Properti Residensial Tipe Besar X PDB =  Produk Domestik Bruto X KPR =  Suku Bunga KPR

## Uji Stasioneritas
Data  ekonomi  deret  waktu  non-stasi- oner  jika  dianalisa  menggunakan    regresi menyatakan estimasi palsu dan tidak dapat diandalkan,  sehingga  harus  distasionerkan pada urutan yang sama. Jika tidak stasioner di  tingkat  yang  sama,  maka  dapat  meng- gunakan  metode  ARDL  dengan  uji Aug- mented  Dickey-Fuller (ADF) Unit  Root  test untuk estimasi jangka panjang. Prosedur uji ADF diterapkan pada model:
Δy t = α + β t + γy t-1 + δ 1 Δy t-1 + ... + δ p Δy t-p+1 + ϵ t Data  dikatakan  tidak  stasioner  jika  ter- dapat unit  root (masing-masing  variabel memiliki trend) dalam data tersebut.
H 0 : y = 0; ada unit root H 1 : y < 0; tidak ada unit root Keputusan:
Jika t- statistic > critical value , tolak H 0 Jika t- statistic < critical value , gagal tolak H 0

## Uji Kointegrasi
Uji  kointegrasi  adalah  salah  satu  me- tode  yang  digunakan  untuk  menunjukkan adanya  kemungkinan  hubungan  keseimba- ngan  ( equilibrium )  jangka  panjang  antar variabel-variabel  yang  dependen  maupun independen. Namun adanya kesetimbangan
dalam  hubungan  jangka  panjang,  mungkin saja dalam jangka pendek tidak mengalami kesetimbangan  (Muhammad,  2014).  Meng- uji  hubungan  jangka  panjang  antara  varia- bel  IHPR,  PDB,  suku  bunga  KPR  dengan kredit perbankan dapat dilihat dari nilai F- statistic ( Wald  test )  yang  dihasilkan  dari persamaan.
H 0 : η 1 = η 2 = η 3 = 0; ada kointegrasi H 1 : η 1 ≠ η 2 ≠ η 3 ≠ 0; tidak ada kointegrasi Keputusan:
Jika F- statistic > upper critical value , tolak H 0 Jika  F- statistic < lower  critical  value ,  gagal tolak H 0

## Definisi Operasional Variabel
Definisi operasional pada penelitian ini dapat  dilihat  pada  Tabel  1  yang  meliputi variabel  IHPR,  PDB,  suku  bunga KPR, dan kredit perbankan.

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Sebelum melakukan analisa lebih lanjut maka kondisi data deskripsi masing-masing variabel  dapat  dilihat  pada  Tabel  2  berupa nilai  mean,  median,  standar  deviasi,  skew- ness dan kurtosis.
Selanjutnya  dilakukan  uji unit  root  test terlebih  dahulu  untuk  melihat  apakah  data stasioner  atau  tidak,  seperti  pada  Tabel  3. Hasil analisa yang ditunjukkan pada Tabel 3 adalah  data  belum  stasioner  pada  tingkat level,  namun  pada  uji  stasioner first  diffe- rence semua  data  sudah  stasioner.  Hasil  t- statistic memenuhi syarat critical value pada first  diference maka  dilanjutkan  dengan  uji ARDL.  Tabel  4  menampilkan  hasil  uji ARDL.  Tabel  4  menunjukkan  hasil  uji kointegrasi  untuk  semua  data  di  atas dengan  melakukan  uji  kointegrasi  model ARDL bound  test .  Hasil  uji  menunjukkan variabel  IHPR,  PDB,  dan  suku  bunga  KPR menunjukkan  adanya  kointegrasi  atau hubungan  jangka  panjang  dengan  kredit perbankan.  F- statistic menunjukkan  angka lebih besar dari batas atas critical value pada signifikansi  1%.  Pengujian  ini  juga  dilaku- kan  pada  IHPR  dari  tipe  rumah  kecil,  tipe rumah  sedang,  dan  tipe  rumah  besar.
Hubungan Indeks Harga Properti Residensial – Njo, Hidayat 105
Tabel 1 Operasionalisasi Variabel Penelitian Variabel Konsep Indikator/ Proksi Skala IHPR (X ihpr ) harga rumah dalam satuan indeks IHPR di pasar primer per triwulan, terdiri dari: a. IHPR tipe rumah kecil
b. IHPR tipe rumah sedang c. IHPR tipe rumah besar Rasio PDB (X pdb ) besarnya pendapatan domestik bruto menurut lapangan usaha PDB menurut lapangan usaha sesuai harga  yang berlaku Rasio Suku bunga KPR (X kpr ) besarnya tingkat suku bunga pinjaman menurut kelompok kredit pada sektor properti dalam satuan persentase Suku Bunga Kredit Pemilikan Rumah (KPR) yang ditentukan per tahun Rasio Kredit perbankan (X kp ) posisi pinjaman kredit konsumsi yang diberikan bank per periode Besarnya pinjaman kredit konsumsi dalam satuan rupiah Rasio Tabel 2 Dskriptif Statistik Varibel Variabel Mean Median SD Kurtosis Skewness Kredit Perbankan 144663,17 113325,17 114605,25 -1,07 0,57 IHPR 148,04 142,26 23,11 -0,58 0,63 IHPR kecil 155,63 149,07 31,36 -0,51 0,62 IHPR sedang 144,96 141,24 26,21 -0,33 0,06 IHPR besar 142,03 137,30 22,03 0,17 0,77 PDB 1565460,33 1416361,00 898918,93 -1,26 0,37 Suku bunga KPR 0,07 0,08 0,03 2,28 1,26 Tabel 3 Uji Unit Root (ADF) Variabel ADF I(0) Bound l(1) Bound Kredit perbankan 1.345665 -3.935983** IHPR 0.076260 -7.476822*** IHPR tipe kedil -0.856837 -13.54422*** IHPR tipe sedang -1.430107 -10.39324*** IHPR tipe besar -2.642749* -7.759447*** PDB 1.045574 -7.280326*** Suku bunga KPR 0.683194 -6.270924***
*** Signifikan pada 1%; ** Signifikan pada 5%;
106 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 95 – 111
Tabel 4 Uji ARDL Bound test Variabel F- statistic l(1) Bound IHPR, PDB, Suku Bunga 6.706718 4.66*** IHPR tipe kedil, PDB, Suku Bunga 6.509814 4.66*** IHPR tipe sedang, PDB, Suku Bunga 6.401835 4.66*** IHPR tipe besar, PDB, Suku Bunga 6.352361 4.66***
*** Signifikan pada 1%
Hasil  uji  ARDL bound  test juga  mem- perlihatkan  tiap  tipe  properti,  PDB  dan suku  bunga  KPR  mempunyai  hubungan jangka  panjang  dengan  kredit  perbankan pada  signifikansi  1%.  Hasil  persamaan ARDL  dapat  dilihat  pada  rumusan  di bawah ini:
Cointeg  = Kredit – (0.1607*PDB– 725527.9650*sukubunga_KPR–
129.2811*IHPR – 6121.2133
Cointeg  = Kredit – (0.1545*PDB– 617733.1893*sukubunga_KPR–
33.4962*IHPR kecil – 27920.1298 Cointeg  = Kredit – (0.1612*PDB– 737032.4978*sukubunga_KPR– 136.9820*IHPR sedang – 5536.8218 Cointeg  = Kredit – (0.1563*PDB– 677141.8502*sukubunga_KPR– 33.7924*IHPR besar – 18470.2647

## Tabel 5

## Cointegrating and Long run form
Panel A- IHPR – Cointegrating Form – ARDL(4,1,0,0) Variabel Coefficient Std. Error t-stat Prob. IHPR 0.869240 3.773878 0.230331 0.8181 PDB 0.025075 0.003158 7.940958 0.0000 Suku bunga -1765.3025 6595.636485 -0.267647 0.7893 CointEq(-1) -0.042952 0.009983 -4.302679 0.0000 Cointeg = Kredit – (0.1607*PDB – 725527.9650*sukubunga_KPR – 129.2811*IHPR – 6121.2133 Panel B- IHPR – Long Run  Coefficients Variabel Coefficient Std. Error t-stat Prob. IHPR -129.281149 439.540341 -0.294128 0.7690 PDB 0.160660 0.020046 8.014760*** 0.0000 Suku bunga -725527.96 314046.225 -2.310259** 0.0221 C -6121.2133 58737.6552 -0.104213 0.9171
*** Signifikan pada 1%; ** Signifikan pada 5%
Persamaan  di  atas  merupakan  hasil  uji kointegrasi  dari  penggunaan  model  ARDL cointegrating  and  long  run  form yang  me- nyatakan  seberapa  besar  hubungan  dari tiap-tiap variabel independen dengan varia- bel  dependen  secara  jangka  panjang.  Hasil uji  ARDL cointegration  and  long  run  form pada Tabel 5, Tabel 6, Tabel 7, dan tabel 5C menunjukkan error  correction (CointEq(-1))
negatif  dan  signifikan  maka  ada  hubungan long  run  causality dari  variabel  independen terhadap variabel dependen.
Variabel  IHPR,  PDB  dan  suku  bunga KPR ada kointegrasi atau hubungan jangka panjang dengan kredit perbankan. Hasil uji pada tiap tipe IHPR juga menunjukkan hasil yang  sama.  Variabel  IHPR  mempunyai hubungan negatif dengan kredit perbankan,
Hubungan Indeks Harga Properti Residensial – Njo, Hidayat 107
kecuali IHPR tipe kecil menunjukkan hubu- ngan  positif;  variabel  PDB  mempunyai hubungan positif dengan kredit perbankan;
suku  bunga  KPR  mempunyai  hubungan negatif dengan kredit perbankan.

## Tabel 6
Cointegrating and Long run form – IHPR tipe kecil
Panel A- IHPR tipe kecil – Cointegrating Form – ARDL(2,0,0,0) Variabel Coefficient Std. Error t-stat Prob. IHPR(kecil) 10.532047 11.373540 0.926013 0.3587 PDB 0.000829 0.001058 0.783485 0.4369 Suku bunga -21833.509 26110.9122 -0.836183 0.4069 CointEq(-1) -0.123742 0.034762 -3.559666 0.0008 Cointeg = Kredit – (0.1545*PDB – 617733.1893*sukubunga_KPR – 33.4962*IHPR – 27920.1298 Panel A- IHPR tipe kecil – Long Run  Coefficients Variabel Coefficient Std. Error t-stat Prob. IHPR(keil) 33.496217 295.956309 0.113180 0.9103 PDB 0.154529 0.018144 8.516942*** 0.0000 Suku bunga -617733.18 270181.140 -2.286367** 0.0263 C -27920.129 40149.7886 -0.695399 0.4899
*** Signifikan pada 1%; ** Signifikan pada 5%
Tabel 7 Cointegrating and Long run form – IHPR tipe sedang
Panel A- IHPR tipe sedang – Cointegrating Form – ARDL(4,1,0,0) Variabel Coefficient Std. Error t-stat Prob. IHPR(sedang) 0.813573 3.809425 0.213569 0.8311 PDB 0.025116 0.003158 7.952204 0.0000 Suku bunga -1652.9223 6459.069861 -0.255907 0.7983 CointEq(-1) -0.043080 0.009984 -4.314861 0.0000 Cointeg = Kredit – (0.1612*PDB – 737032.4978*sukubunga_KPR – 136.9820*IHPR – 5536.8218 Panel A- IHPR tipe sedang – Long Run  Coefficients Variabel Coefficient Std. Error t-statistic Prob. IHPR(sedang) -136.982025 339.896715 -0.403011 0.6875 PDB 0.161244 0.017228 9.359608*** 0.0000 Suku bunga -737032.49 300434.698 -2.453220** 0.0152 C -5536.8217 45208.0078 -0.122474 0.9027
*** Signifikan pada 1%; ** Signifikan pada 5%

## Tabel 8
Cointegrating and Long run form – IHPR tipe besar
Panel A- IHPR tipe besar – Cointegrating Form – ARDL(4,1,0,0) Variabel Coefficient Std. Error t-stat Prob. IHPR(besar) 0.776375 3.365352 0.230696 0.8178 PDB 0.025123 0.003157 7.957284 0.0000 Suku bunga -1541.7950 5937.728211 -0.259661 0.7954 CointEq(-1) -0.044219 0.010236 -4.320065 0.0000 Cointeg = Kredit – (0.1563*PDB – 677141.8502*sukubunga_KPR – 33.7924*IHPR – 18470.2647 Panel A- IHPR tipe besar – Long Run  Coefficients Variabel Coefficient Std. Error t-stat Prob.
108 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 95 – 111
IHPR(besar) -33.792411 193.074446 -0.175023 0.8613 PDB 0.156324 0.009965 15.687836*** 0.0000 Suku bunga -725527.96 238301.702 -2.841532*** 0.0050 C -18470.264 28132.7621 -0.656539 0.5124
*** Signifikan pada 1%

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Penggunaan  model  ARDL bound  test menyatakan  bahwa  ada  hubungan  jangka panjang pada IHPR, PDB, suku bunga KPR dengan  kredit  perbankan,  juga  terbukti pada  tipe  rumah  kecil,  tipe  rumah  sedang, tipe  rumah  besar.  Namun  pada  pengujian masing-masing  variabel  dinyatakan  bahwa variabel  IHPR  dan  IHPR  pada  tipe  rumah kecil,  rumah  sedang,  serta  rumah  besar tidak  mempunyai  hubungan  secara  signi- fikan  dengan  kredit  perbankan.  Artinya, jika IHPR mengalami peningkatan atau pe- nurunan,  maka  tidak  berhubungan  dengan besarnya  kredit  perbankan,  demikian  juga sebaliknya.  Peningkatan  maupun  penuru- nan  kredit  perbankan  tidak  berhubungan dengan harga rumah. Hal ini menunjukkan rumah tangga dalam melakukan pembelian rumah  pada  ke-tiga  tipe  rumah,  tidak memperhatikan  ketersediaan  kredit  yang ditawarkan pihak perbankan. Hasil peneliti- an  ini  bertentangan  dengan  penelitian Setianto  (2015)  yang  menunjukkan  variabel IHPR  tipe  rumah  kecil  yang  mempunyai hubungan  signifikan  dengan  kredit  per- bankan.
Data  Bank  Indonesia  menunjukkan kredit  perbankan  adalah  kredit  konsumsi yang  terdiri  dari  kredit  KPR  (KPR  untuk pembelian rumah atau renovasi rumah) dan non-KPR. Akibatnya kredit perbankan tidak dapat  menggambarkan  secara  khusus  per- kembangan  kredit  properti,  namun  lebih menggambarkan  kondisi  perkembangan kredit  konsumsi  secara  keseluruhan.  Ke- beradaan  kredit  perbankan  menunjukkan hubungan  sebab  akibat  dua  arah  dengan industri  properti  saat  menjadi leading indicator dan  pertumbuhan  ekonomi.  Arti- nya,  ketika  penyaluran  kredit  meningkat terutama  kredit  rumah,  industri  properti akan meningkat dan mendorong pertumbu-
han ekonomi baik secara menyeluruh mau- pun  menumbuhkan  ekonomi  disekitarnya. Setelah  itu,  ekonomi  yang  tumbuh  juga akan  meningkatkan  minat  pada  investasi dengan  melakukan  permintaan  kredit  atau pembiayaan  seiring  dengan  peningkatan pendapatan.
Variabel  PDB  menunjukkan  hubungan positif  dengan  kredit  perbankan,  jadi  PDB yang  meningkat  akan  mendorong  pe- ningkatan  kredit  perbankan  di masyarakat. Pada  prinsipnya  masyarakat  dapat  meng- gunakan  kredit  untuk  melakukan  kegiatan ekonomi  sesuai  pendapatan  yang  dapat diperoleh.  Hal  ini  menunjukkan  peningka- tan  pendapatan  masyarakat  akan  men- dorong masyarakat lebih berani melakukan peminjaman  kredit.  Masyarakat  yakin  bah- wa  peningkatan  penghasilannya  dapat  di- gunakan  untuk  melunasi  kredit  pinjaman pada  bank.  Oleh  sebab  itu,  jumlah  hutang harus dijadikan pertimbangan terkait besar- nya  pendapat  yang  diperoleh.  Hal  ini dilakukan  untuk  menghindari  masalah  ke- uangan  di  periode  yang  akan  datang,  me- lalui  tindakan  verifikasi  pada  pemohon kredit  oleh  pemberi  pinjaman.  Selanjutnya, aktivitas  ekonomi  mempengaruhi  kredit dari sisi penawaran. Pinjaman dibatasi oleh jumlah  jaminan  yang  dapat  ditawarkan peminjam  melalui  ketetapan  besarnya  nilai kekayaan  bersih  peminjam.  Kekayaan  ber- sih bersifat procyclical , sehingga berdampak pada  analisa  pemberi  pinjaman  (bank) untuk  meningkatkan  nilai  kredit  saat  akti- vitas meningkat atau membatasi nilai kredit saat kondisi ekonomi memburuk.
Sebaliknya  biaya  pinjaman  yaitu  ting- kat  suku  bunga  KPR  memiliki  hubungan negatif  dengan  kredit  perbankan.  Hasil penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian Gerlach  dan  Peng  (2005)  di  Hong  Kong, dimana variabel suku bunga KPR memiliki
Hubungan Indeks Harga Properti Residensial – Njo, Hidayat 109
hubungan  dengan  kredit  perbankan.  Jadi variabel  suku  bunga  KPR  akan  mengikuti perkembangan kredit perbankan. Saat suku bunga  KPR  naik,  kredit  KPR  menjadi  lebih mahal,  bunga  yang  harus  dibayar  oleh nasabah  meningkat.  Akibatnya,  nasabah menjadi  ragu  meminjam  kredit  bank, sehingga  terjadi  penurunan  total  kredit perbankan.  Namun  penyesuaian  bunga KPR masih harus menunggu waktu seiring perbaikan fundamental ekonomi Indonesia. Apabila perbankan melihat risiko perekono- mian  cukup  tinggi,  respon  perbankan  ter- hadap  penurunan  suku  bunga  biasanya sangat  lambat.  Ketika  perbankan  sedang melakukan konsolidasi  untuk  memperbaiki permodalan,  penurunan  suku  bunga  kredit dan  peningkatan  permintaan  kredit  belum tentu  direspon  dengan  meningkatnya  per- mintaan kredit dari masyarakat jika prospek perekonomian sedang lesu.
Pada  sisi  lain,  jika  terjadi  penurunan suku  bunga  KPR  maka  meningkatkan jumlah  kredit  perbankan  yang  beredar  di masyarakat,  sebab  masyarakat  mendapat- kan keuntungan dengan pembayaran bunga KPR  yang  lebih  murah.  Kejadian  tersebut membuka  peluang  bagi  masyarakat  untuk melakukan  kredit  yang  kedua,  ketiga  atau selanjutnya.  Jika  selanjutnya  kredit  per- bankan mengalami peningkatan, maka suku bunga  KPR  akan  dinaikkan,  sehingga  akan terjadi  penurunan  kredit  perbankan.  Kon- disi sebaliknya jika terjadi  penurunan suku bunga  KPR,  maka  nasabah  mulai  yakin untuk  meminjam  kredit  dari  bank.  Bunga bank  yang  harusnya dibayarkan  oleh  nasa- bah  akan  menurun  sesuai  dengan  presen- tase  suku  bunga  KPR.  Selanjutnya,  total kredit  perbankan  yang  ada  pada  masya- rakat menunjukkan peningkatan.
Bernanke  dan  Blinder  (1988)  menge- mukakan  bahwa  suku  bunga,  sebagai  in- strumen  kebijakan  moneter  dapat  mempe- ngaruhi  pasokan  kredit,  sehingga  memper- kuat  prediksi  teoritis  untuk  hubungan negatif  antara  tingkat  suku  bunga  dan jumlah kredit. Lebih lanjut, jika ditinjau dari pihak  perbankan  yang  tidak  memiliki
informasi  memadai  tentang  peminjam, maka  akan  memiliki  risiko  lebih  tinggi. Akibatnya  premi  risiko  menjadi  tinggi, sebab  mencakup  biaya  mangkir  (wanpres- tasi)  yang  dibebankan  kepada  peminjam. Permasalahan  meningkatnya  premi  risiko, dikarenakan divisi kredit tidak memberikan sejarah kredit nasabah secara komprehensif. Akibatnya, premi yang berisiko tinggi men- dorong  peningkatan  harga  properti  pada jangka panjang.

## SIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menunjukkan  hubungan antara  IHPR,  PDB,  dan  suku  bunga  KPR dengan  kredit  perbankan  secara  jangka panjang.  Namun  hasil  analisa  menyatakan hubungan  kausalitas  harga  rumah  dan pinjaman tidak dapat dikonfirmasi. Sedang- kan secara teoritis,  harga rumah dan besar- nya  pinjaman  menunjukkan  indikasi  hubu- ngan  timbal  balik,  oleh  karena  itu  diperlu- kan  faktor  lain  untuk  menganalisa  per- kembangan  nilai  properti  terutama  produk residensial  di  Indonesia.  Tingkat  suku bunga  dan  pendapatan  masyarakat  telah menampilkan  hubungan  jangka  panjang dengan  kredit  perbankan.  Penelitian  ini diharapkan  memberikan  manfaat  bagi  pe- merintah  terkait  kebijakan  ekonomi  yang dapat dibuat untuk menggerakkan ekonomi melalui  sektor  properti  serta  hubungannya dengan  pihak  perbankan.  Selanjutnya,  pi- hak  perbankan  juga  perlu  memperhatikan faktor demografi pihak rumah tangga yang mengajukan  kredit,  sehingga  keputusan pemberian  kredit  dapat  disesuaikan  antara permintaan  ukuran  rumah  dengan  tingkat pendapatan  dan  aset  lain  yang  dimiliki keluarga. Hal ini akan menciptakan potensi pada dinamika pasar properti.

## DAFTAR PUSTAKA
Anastasia,  N.,  Narsa,  I.  M. dan Irwanto,  A. 2018.  Dual  process  of  dual  motives  in real  estate  market  Indonesia, Internati- onal  Journal  of  Housing  Markets  and Analysis 12(1):  25-42.  doi:  https:// doi.org/ 10.1108/IJHMA-05-2017-0049
110 Ekuitas: Jurnal Ekonomi dan Keuangan – Volume 3, Nomor 1, Maret 2019: 95 – 111
Abel,  A.  B.,  Bernanke,  B.  S.,  dan  Coushore,
D. 2008. Macroeconomics, 6th ed. United States: Addison Wesley.
Apriyanto,  D.  2014.  Penerapan Autoregres- sive  Distributed  Lag (ARDL)  untuk Pemodelan  Harga  Saham  PT.  Astra International  Tbk. Tesis .  Universitas Brawijaya.
Arcelus,  F.  dan  Meltzer,  A.  H.  1973.  The Markets  for  Housing  and  Housing Services.  Journal  of  Money, Credit  and Banking 5(1): 78-99.
Bank  Indonesia.  2012.  Indeks  Harga  Pro- perti Residensial. Survei Harga Properti Residensial.  Diunduh  dari  http:// www.bi.go.id/id/statistik/metadata/s urvei/Documents/3MetadataSHPR201
2.pdf
Bank  Indonesia.  2017.  Harga  Properti Residensial  Triwulan  III-2017  Tetap Tumbuh. Survei Harga Properti
Residensial, Triwulan III-2017: 1-10.
Bernanke,  B.  S.  dan  Blinder,  A.  S.  1988.
Credit, money, and aggregate demand. NBER  program:  economic  fluctuations and  growth. NBER  working  paper 2534: 1-18.
Chen,  M.-C.,  Tsai,  I.  C,  dan  Chang,  C.  O. 2007.  House  prices  and  household income:  Do  they  move  apart?  Evi- dence  from  Taiwan. Habitat  Inter- national 31(2): 243-256.
Collyns, C., dan Senhadji, A. 2002. Lending Booms,  real  estate  bubbles  and  the Asian crisis. IMF working paper .
Federal  Housing  Finance  Agency:  House Price  Index.  (n.d).  Diunduh  dari https://www.fhfa.gov/KeyTopics/Pag es/House-Price-Index.aspx.  Diakses  18 Desember 2017
Firdaus,  R.,  dan  Ariyanti,  M.  2003. Manajemen  Perkreditan  Bank  Umum: Teori,  Masalah,  Kebijakan  dan  Aplikasi- nya  Lengkap  dengan  Analisis  Kredit .
Alfabeta. Bandung.
Gerlach,  S.  dan  Peng,  W.  2005.  Bank Lending  and  Property  Prices  in  Hong Kong. Journal of Banking & Finance 29(2):
461–481.
Goodhart, C., dan Hofmann, B. 2008. House prices,  money,  credit,  and  the  macro- economy. Oxford  Review  of  Economic Policy 24(1): 180-205.
Hariadi,  D.  2012.  Pengaruh  produk,  harga, promosi,  dan  distribusi  terhadap  ke- putusan  pembelian  konsumen  pada produk  projector  microvision. Jurnal Ilmu & Riset Manajemen 1(8): 1-21. Hofmann,  B.  2003.  Bank  lending  and  pro- perty prices: Some international evidence, The  Hong  Kong  Institute  for Monetary Research Working Paper No. 22. Hofmann,  B.  2004.  The  determinants  of private  sector  credit  in  industrialized countries:  do  property  prices  matter?
International Finance . 7: 203-234.
Iacoviello,  M.  2004.  Consumption,  house price,  and  collateral  constraints:  a structural  econometric  analysis. Journal of  Housing  Economics 13:  304-320.  doi: 10.1016/j.jhe.2004.09. 004.
Inoguchi,  M.  2011.  Influence  of  real  estate prices  on  domestic  bank  loans  in Southeast  Asia. Asian-Pacific  Economic Literature 25(2): 151-164.
Khan,  H.  H.  A.,  Abdullah,  H.  dan Samsudin,  S.  2017.  The  relationship between  household  debt  composition and GDP in Malaysia. Pertanika Journal:
Social  Sciences  &  Humanities 25(S):  293- 302.
Kotler,  P.  2002. Marketing  Management: Analysis,  Planning,  Implementation  and Control . NJ: Prentice Hall.
Laakso,  S.  dan  Loikkanen,  H.  A.  2004. Kaupunkitalous,  Gaudeamus,  Hel- sinki.
Leung,  C.  2004.  Macroeconomics  and housing:  a  review  of  the  literature. Journal  of  Housing  Economics 13(4):  249- 267.
Liang, Qi dan Cao, H. 2007. Property prices and  bank  lending  in  China. Journal  of Asian Economics . 18, 63-75. McQuinn,  K.,  dan  O’Reilly  G.  2008.  Asses- sing  the  role  of  income  and  interest rates  in  determining  house  prices. Economic Modelling 25: 377-390.
Hubungan Indeks Harga Properti Residensial – Njo, Hidayat 111
Meng,  X.,  Hoang,  N.  T.,  dan  Siriwardana,
M. 2013.  The determinants of Australian  household  debt:  A  macro level study. Journal of Asian Econo- mics 29 :  80–90.  http://doi.org/  10.1016/j. asieco. 2013.08.008.
Moroke,  N.  D.  2014.  Household  Debts-and Macroeconomic  factors  Nexus  in  the United  States:  A  Cointegration  and Vector  Error  Correction  Approach. Journal  of  Economics  and  Behavioral Studies 6(6): 452–465.
Muhammd,  M.  2014.  Kointegrasi  dan estimasi  ECM  pada  data  time  series. Jurnal konvergensi 4(1): 41-51.
Oikarinen,  E.  2009.  Interaction  between house  prices  and  household  borro- wing:  the  Finnish  Case. Journal  of Banking and Finance 33: 747-756. Saarinen,  L.  2013.  A  cointegration  analysis of house price formation in the Helsinki metropolitan  area. Master’s  Thesis ,
Faculty  of  Social  Sciences  Economics University of Helsinki.
Setianto, R. H. 2015. Indeks Harga Properti
Residensial  dan  kredit  perbankan  di Indonesia;  Analisis  agregat  dan  dis- agregat. Jurnal  Manajemen  Indonesia .
15(1): 39-50.
Setiawan,  S.R.D.  2017,  31  Juli.  Jni  2017, Penyaluran  kredit  lesu.  Diunduh  dari http://ekonomi.kompas.com/read/ 2017/07/31/230150526/juni-2017- penyaluran-kredit-lesu Undang-Undang  Republik  Indonesia No.10 Tahun  1998  tentang  Perubahan  atas Undang-Undang  No.7  Tahun  1992 tentang  Perbankan.  Disahkan  10 November 1998. Jakarta.
Undang-Undang  Republik  Indonesia  No.1 Tahun  2011  tentang  Perumahan  dan Kawasan  Pemukiman.  Disahkan  12 Januari 2011. Jakarta.
Valverde,  S.  C.  dan  Fernandez,  F.  R.  2010. The  ralationship  between  mortgage markets  and  house  prices:  does financial  instability  make  the  diffe- rence?. Center  for  Financial  Innovation and  Stability  Working  Paper .  February 2010. Federal Reserve Bank of Atlanta.
Zhu,  H.  2006.  The  structure  of  housing finance  markets  and  house  prices  in Asia. BIS Quarterly Review : 55-69.