## PENGARUH KINERJA KEUANGAN TERHADAP PROFITABILITAS BANK BTN SEBELUM DAN SESUDAH  SEKURITISASI ASET
Gos Ishak 1)
1) dosen Universitas Pamulang, email : gos_ishak@yahoo.com ARTICLES INFORMATION ABSTRACT JURNAL SEKURITAS ( Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )
Vol.1, No.4, Juni 2018
Halaman  : 80 – 91
© LPPM & Prodi Manajemen UNIVERSITAS   PAMULANG
ISSN ( online )  : 2581-2777 ISSN ( print )     : 2581-2696

## Keyword :
Sekuritisasi Aset, KIK EBA- SP, KPR Bersubsidi, Bank, Backlog, PNS, Pembiayaan Perumahan, APBN, Pasar Modal.

## JEL. classification :
C33, G20, G23, N65

## Contact Author :

## PRODI MANAJEMEN UNPAM
JL.Surya Kencana No.1 Pamulang Tangerang Selatan – Banten Telp. (021) 7412566, Fax (021) 7412491 Email : jurnalfinance.unpam@gmail.com
Rumah  layak  huni  dan  terjangkau  bagi  PNS  (Pegawai Negeri Sipil/ASN) dan masyarakat berpenghasilan rendah (MBR) merupakan  permasalahan  yang  hingga  kini  belum  dapat  diatasi secara  tuntas.  Meskipun  berbagai  program  telah  digulirkan pemerintah  untuk  menyelesaikannya  namun  jumlah  backlog perumahan  semakin  bertambah  (kebutuhan  saat  ini  mencapai 13,5  juta  unit  ,  sedangkan  pembangunan  rumah  baru  hanya sekitar  300-400  ribu  unit  per  tahun)(Sumber  Bappenas  &  BPS Tahun  2015).  Adapun  kendala  pembiayaan  pemerintah  melalui APBN  sangat  terbatas,  alokasi  anggaran  perumahan  FLPP (Fasilitas  Likuiditas  Pembiayaan  Perumahan)  yaitu  Rp  9  T  di tahun  2015  atau  hanya  sekitar  0.375%  dari  APBN  2400  T  (atau kurang  dari  ½  %).  Untuk  itu  ,  Bank  BTN  ditunjuk  sebagai  Bank Penyalur  program  kredit  perumahan  rakyat  (KPR-Bersubsidi FLPP)  oleh  Pemerintah  ,  hasil  kinerja  keuangan  Bank  BTN sebelum  dan  sesudah  sekuritisasi  asset  akan  dikaji  lebih  lanjut, sekaligus dapat memberikan masukan kepada seluruh stakeholders  agar  solusi  backlog  dan  pembiayaan  perumahan dapat memberi kontribusi mengatasi permasalahan perumahan.
Habitable and affordable housing for civil servants (PNS / ASN)  and  low-income  people  (MBR)  is  a  problem  that  until  now can  not  be  solved  completely.  Although  various  programs  have been initiated by the government to resolve them, the number of housing  backlogs  has  grown  (the  current  needs  reach  13.5 million  units,  while  the  construction  of  new  houses  is  only  about 300-400 thousand units per year) (Source Bappenas & BPS Year 2015). The government funding constraint through APBN  is very limited,  the  allocation  of  housing  budget  of  FLPP  (Housing Financing  Liquidity  Facility)  is  Rp  9  T  in  2015  or  only  about 0.375%  of State  Budget 2400  T  (or  less  than  ½%).  To  that  end, Bank  BTN  is  appointed  as  a  Distribution  Bank  of the  community housing  loan  program  (KPR-Subsidized  FLPP)  by  the Government,  the  results  of  Bank  BTN's  financial  performance before  and  after  asset  securitization  will  be  reviewed  further,  as well  as  to  provide  input  to  all  stakeholders  for  backlog  and housing  finance  solutions  can  contribute  to  resolve  housing problems.

## A. Pendahuluan
Program  pembangunan  sejuta  rumah  telah  dicanangkan  oleh  Presiden  Joko Widodo pada tanggal 29 April 2015,  telah bergulir dan terbukti menjadi penopang industri property  untuk  segmen  bawah.  Pemerintah  sendiri  mengklaim  telah  berhasil merealisasikan sekitar 60 persen dari target pembangunan sejuta rumah pada 2015 lalu. Masih  cukup  banyak  kendala  yang  harus  dihadapi  dalam  pelaksanaan  program  sejuta rumah dengan kendala terbesar di seputar kesiapan lahan untuk dibangun rumah murah, selain  belum  singkronnya  peraturan  antara  pemerintah  pusat  dan  daerah.  Namun, dengan  pengalaman  program  yang  sudah  dilalui  tahun  lalu,  pemerintah  merasa  optimis untuk bisa mewujudkan program sejuta rumah yang lebih baik pada tahun 2016.
Pertanyaan yang muncul berapa rumah yang telah disalurkan di tahun 2015 dalam program  sejuta  rumah.  Menurut  Dirjen  Penyediaan  Perumahan  Kementerian  Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat (PUPR), program sejuta rumah yang berhasil diwujudkan sepanjang  2015  mencapai    667.668  unit.  Adapun  strategi  pemerintah  untuk  mendorong program  tersebut  adalah  mendorong  kalangan  pengembang  mulai  yang  kecil  hingga besar  untuk  terus  memperbanyak  pembangunan  rumah  murah  terlebih  lagi  yang  rumah tapak  (vertical)  atau  rumah  susun    (rusun).  Pemerintah  juga  telah  mengeluarkan  PP (Peraturan Pemerintah)  untuk mengembalikan peran Perumnas menjadi penyedia utama rumah  rakyat  bahkan  dengan  fungsi  dan  wewenang  yang  lebih  misalnya  sebagai penjamin  proyek  yang  macet,  penyedia  landbank,  dan  sebagainya.  Dukungan  lainnya akan  diberikan  pemerintah  melalui  regulasi  dan  sinkronisasi  dengan  pemerintah  daerah selain  menggelontorkan  anggaran  yang  lebih  besar  mencapai  lebih  dari  Rp  13  T dibandingkan  2015  yang  hanya  sekitar  Rp  5,6  T.  Proporsi  pembangunan  sejuta  rumah tahun  ini  ditingkatkan  menjadi  700  ribu  unit  rumah  untuk  kalangan  Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) dan 300 ribu unit rumah untuk kalangan non MBR (total 1 juta unit rumah). Untuk itu melalui peran yang diemban Bank BTN sebagai penyalur kredit perumahan  rakyat  (KPR  Bersubsidi-FLPP)  melalui  program  sejuta  rumah  pemerintah yang  ditunjuk  oleh  Pemerintah  dapat  memberikan  kontribusi    mengatasi  backlog  dan pembiayaan perumahan.

## A.1  Issue Strategis
a. Bagaimana kinerja Bank BTN sebelum dan sesudah sekuritisasi.
b. Backlog perumahan menurut data BPS dan Bappenas sebesar 13.5 juta unit.
c. Banyaknya regulasi perijinan yang harus dipenuhi oleh pengembang.
d. Lokasi perumahan yang kurang strategis disamping harga tanah yang mahal.
e. Peraturan  daerah  yang  belum  sejalan  dengan  peraturan  diterbitkan  oleh  pemerintah pusat.
f. Harga  rumah  yang  semakin  mahal  rata  rata  kenaikan  5%  untuk  rumah  subsidi  dan non subsidi 20% tergantung lokasinya.
g. Tingkat laju pertambahan penduduk rata rata pertahun 1,49%.
h. Terbatasnya anggaran APBN.

## A.2   Rumusan Masalah
Untuk mengatasi masalah pembiayaan perumahan bagi masyarakat berpenghasilan  rendah  (MBR)  dan  golongan  PNS  (Pegawai  Negeri  Sipil)  yang mempunyai penghasilan gaji  pokok maksimal Rp 4 juta, maka melalui makalah tersebut penulis  mencoba  membahas  tentang    pembiayaan  perumahan  untuk  MBR  dan  PNS, adalah sebagai berikut:
a.  EBA  (efek  beragun  asset)  adalah  salah  satu  varian  hutang  merupakan  proses mengubah  bentuk  piutang  yang  dalam  hal  ini  adalah  tagihan  tagihan  dalam  bentuk instrument efek yang dapat memberikan likuiditas.
b.  EBA merupakan suatu proses mentransformasi atau mengubah sesuatu yang bukan efek menjadi efek yang bersifat likuid sehingga mudah diperdagangkan.
c.  Sekuritisasi  asset  merupakan  suatu  proses  mencari  dana  (raising  fund)  melalui pengisian  sekuritas  (efek)  yang  di  backup  oleh  arus  keuangan  (cash  flow)  dimasa depan  yang  berasal  dari  pool  terhadap  asset  yang  menghasilkan  revenue  ke  dalam sekuritas (efek) yang dapat diperdagangkan.

## B. Tujuan Penelitian
Adapun maksud dan tujuan dari makalah  ini adalah untuk mengkaji kinerja Bank BTN sebelum dan sesudah sekuritisasi aset dan sekaligus memberikan masukan kepada para  pembaca/stakeholders/pengambil  keputusan  dibidang  perumahan  bagaimana mengatasi  masalah  pembiayaan  perumahan  khususnya  untuk  golongan  MBR  dan  PNS yang  berpenghasilan  kurang  dari  Rp  4  juta  rupiah.    Sebagaimana  kita  ketahui  bersama bahwa  kekurangan  pasokan  perumahan  (backlog)  saat  ini  telah  mencapai  13.5  juta  unit (Sumber:  Bappenas  &  BPS  tahun  2015)  rumah  apabila  dikalikan  dengan  harga  rumah bersubsidi nasional  (type luas bangunan 36 luas tanah 72) Rp 120-150 juta (Daftar harga yang dikeluarkan oleh Kementerian Keuangan untuk periode 2014-2018) dibutuhkan dana Rp  1820  Triliun.  Suatu  jumlah  yang  sangat  besar    dan  Pemerintah  mempunyai keterbatasan  dalam  membiayai  melalui    APBN  dan    apabila  tidak  segera  diatasi  hal tersebut bisa menjadi masalah nasional.
C.  Hipotesis

## C. 1. Pengembangan Hipotesis
H1a:  Apakah  CAR  (Capital  Adequacy  Ratio)  berpengaruh  terhadap  profitabilitas bank (ROA).
Asumsi umum didunia perbankan semakin tinggi rasio CAR bank semakin rendah kemungkinan  dari  biaya  financial  distress  dan  benefit,  hal  tersebut  dapat  mendongkrak laba bank (Abreu and Mendes, 2002; Ben Naceur, 2003). Khususnya, Abreu dan Mendes membuktikan  bahwa  beberapa  Negara  di  Eropah,  yang  mempunyai  modal  Bank  yang kuat (CAR) diprediksi lebih kecil dari kebangkrutan, dan rendahnya biaya pendanaan dan interest  margin  tinggi  dalam  mencetak  laba.  Equity  yang  kuat  (besar)  akan  mengurangi cost  of  capital  menyebabkan  dampak  positif  dalam  mencetak  laba.  Ditambahkan,  bank dengan rasio profitability (ROA-ROE) mengurangi kebutuhan external funding bank.
H1a:  Diduga  CAR  mempunyai  hubungan  yang  positif  dengan  profitabilitas  bank  (ROA) pada sekuritisasi aset.

## H1b: Apakah NPL (Non Performing Loan) berpengaruh terhadap profitabilitas bank (ROA).
Rasio provisi kredit macet terhadap total  loans adalah untuk mengukur pengaruh asset  kualitas  bank  dalam  mencetak  laba.  Rasio  provisi  kredit  macet  dibandingkan apakah  total  pinjaman    (misalnya  asset  quality  ratio)  satu  kesatuan  yang  berdiri  sendiri karena rasio yang tinggi dapat membuat kualitas pinjaman berdampak ke risiko pinjaman portofolio.  Rasio  yang  tinggi  (bad  debts)  mengindikasikan  penurunan  kualitas  kredit, sehingga menyebabkan mengurangi laba.
Menurut  Fu  dan  Heffernan  (2010),  mengindikasikan  hubungan  rasio tsb.  Dengan profitabilitas  dapat  negative  disebabkan  besarnya  indikasi  provisi  yang  menilai
kemungkinan  kredit  macet  dikemudian  hari.  Oleh  sebab  itu  sulit  di  antisipasi  hubungan antara  ratio  kualitas  asset    dan  profitabilitas  ,  tetapi  hasilnya  majoritas  dari  penelitian sebelumnya menyimpulkan sbb:
H1b: Diduga NPL mempunyai hubungan negative terhadap profitabilitas bank (ROA) pada sekuritisasi aset.
H1c:  Apakah  NIM  (Net  Interest  Margin)  berpengaruh  terhadap  profitabilitas  Bank (ROA).
NIM adalah net interest margin dibagi dengan  total asset. NIM adalah perbedaan antara interest income yang dihasilkan oleh bank  (income from loans dan securities) dan sejumlah bunga yang wajib dibayarkan bank  kepada deposan dan creditors kepada siapa bank  meminjam  dibagi  rata  rata  jumlah  pendapatan  bunga  dari  asset  bank  (termasuk loans  ,  investments  dan  fixed  income  securities).  NIM  dipakai  untuk  mengukur  kinerja karena dapat mengukur  hasil keuntungan bank dari pendapatan bunga bank.
H1c:  Diduga  NIM  mempunyai  hubungan  positif  terhadap  profitabilitas  bank  (ROA)   pada sekuritisasi aset.

## H1d:  Apakah  LDR  (Loan  Deposit  Ratio)  berpengaruh  terhadap  profitabilitas  Bank (ROA).
Menurut penelitian sebelumnya, total loans to total asset ratio (loan ratio) sebagai indicator  liquiditas    dan  mempunyai  hubungan  yang  positif  antara  likuiditas  dan profitabilitas. (Bashir 2003;Sufian and Habibullah, 2009). Likuiditas adalah sangat penting bagi  keuntungan  bank  dan  pinjaman  (loans)  adalah  sumber  utama  pendapatan  dan diestimasi  mempunyai  dampak  positif  dalam  kinerja  bank.  DItambahkan,  jika  bank meningkatkan  volume  pinjaman  dengan  margin  yang  rendah  ,  kemungkinan  berdampak negative  terhadap  laba.  Disebabkan  dampak  loan  ratio  keuntungan  beralih  kearah  yang berlawanan, sehingga hasil keuntungan bank tidak dapat diprediksi secara teori.
Dapat  disimpulkan  ukuran  pinjaman  kredit  dari  bank  akan  mempengaruhi profitabilitas kejalan positif atau negative , tergantung komposisi credit quality.
H1d:  Diduga  LDR  (Loan  Deposit  Ratio)  mempunyai  hubungan  positif  terhadap profitabilitas bank (ROA) pada sekuritisasi aset.
Tabel 1: Pengukuran Variable dan Identifikasi
Variable Definisi Keterangan Dependent Variable ROA (Return on Asset) Net Profit/Total Asset Kemampuan  mendapatkan keuntungan dari asset bank dan mengindikasikan seberapa  efektif  sumber bank mendapatkan keuntungan. Independent Variable CAR  (Capital  Adequacy Ratio) Equity/Total Asset Untuk  menghitung  CAR yaitu pinjaman yang diberikan (rata-rata tertimbang)  dibagi  dengan total  asset.  Semakin  tinggi
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
rasio  CAR  bank  semakin rendah  kemungkinan  dari biaya  financial  distress dan benefit ini dapat mendongkrak laba bank. NPL (Non Performing Loan) Loan Provisions/Loans Untuk  mengukur  pengaruh asset  kualitas  bank  dalam mencetak  laba.  Ratio  yang tinggi (bad debts) mengindikasikan penurunan  kualitas  kredit sehingga berdampak penurunan laba. NIM (Net Interest Margin) Net  Interest  Income/Total Asset NIM dipakai untuk mengukur  kinerja  karena dapat mengukur hasil keuntungan bank dari pendapatan bunga bank. LDR  (Loan  to  Deposit Ratio) Total Loans/Total Asset Sebagai  indikator  liquiditas dan  mempunyai  hubungan yang positif antara likuiditas dan  probabilitas.  Likuiditas adalah  sangat  penting  bagi keuntungan bank dan pinjaman merupakan sumber  utama  pendapatan dan diperkirakan mempunyai  dampak  positif dalam kinerja bank.

## D.  Metodologi

## D.2   Data dan Sampel
Sampel  terdiri  118  Bank  (Bank  Devisa  dan  Non  Devisa)  dari  tahun  2006 –  2016 (Nov),  dengan  total  asset  Rp  6581  T,  Kredit  yang  disalurkan  Rp  4314  T,  DPK  4733  T, Laba  Bersih  104  T.  Dari  data  tersebut,    akan  dikaji  kinerja  Bank  BTN  yaitu  CAR,  NPL, NIM  dan  LDR  (Independent  Variable)  dan  ROA    (Dependent  Variable) sebelum  dan sesudah sekuritisasi asset bank BTN.
Adapun  variabel  yang  dianggap  mengukur  kinerja  perusahaan  dalam  metodologi ini adalah : ROA (Dependent Variabel) Sedangkan CAR, NPL, NIM dan LDR. (Independent Variabel)
Untuk  menghitung profitabilitas akan memakai regression model, sebagai berikut:
ROA = αo + β1 CAR + β2 NPL + β3 NIM + β4 LDR + β5 Dummy
Berikut pengolahan data dengan memakai program eviews 9:
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
E.  Hasil dan Pembahasan
a.  Statistic Deskriptif
ROA CAR NPL LDR NIM Mean 1.723750 17.32125 2.622500 103.7888 5.222500 Median 1.775000 16.85500 2.755000 102.5800 5.210000 Maximum 2.050000 21.54000 3.120000 108.8600 5.830000 Minimum 1.140000 14.64000 1.850000 100.9000 4.470000 Std. Dev. 0.309559 2.473895 0.495400 3.314408 0.562031 Skewness -0.735347 0.667508 -0.417481 0.786989 -0.095840 Kurtosis 2.538330 2.125256 1.632778 1.981788 1.387249 Jarque-Bera 0.792027 0.849148 0.855486 1.171387 0.879235 Probability 0.672998 0.654048 0.651979 0.556720 0.644283 Sum 13.79000 138.5700 20.98000 830.3100 41.78000 Sum Sq. Dev. 0.670787 42.84109 1.717950 76.89709 2.211150 Observations 8 8 8 8 8
Untuk  ROA  nilai  tertinggi  maximum  2.05  (<industry  2.78)  yang  terjadi  di  tahun 2010.  Sedangkan  CAR  21.54  (>Industri  18.78)  yang  terjadi  di  tahun  2009  ,  NPL  3.12 (>Industri 2.26) yang terjadi di tahun 2010, LDR 108 (> 84.05) yang terjadi di tahun 2015 dan  NIM  5.83(>5.35)  yang  terjadi  di  tahun  2010  .  Bank  BTN  adalah  Bank  yang mengemban  misi  Pemerintah  dalam  menyalurkan  kredit  perumahan  sehingga  produk kreditnya  memang  tidak  variatif  dan  tidak  sebagus  dengan  produk  bank-konvensional yang menyalurkan kredit konsumtif. Bank BTN  sudah mulai melakukan sekuritisasi asset sejak tahun 2009 , dimana kredit utamanya yaitu kredit KPR dimana jangka waktunya 15- 20  tahun.  Untuk  mengoptimalkan  pendanaan,  Bank  BTN  melalui  sekuritisasi  asset melakukan  penjualan  asset  KPR  (asset  yang  kualitasnya  bagus)  ke  Investor  yang selanjutnya  dana  disalurkan  kembali  ke  kredit  KPR,  hal  tersebut  dapat  meringankan pendanaan perumahan yang bersumber dari APBN.

## b.  Uji Normalitas
Ho: Data berdistribusi Normal Ha: Data berdistribusi Tidak Normal
0
1 2 3 4 -0.10 -0.05 0.00 0.05
Series: Residuals Sample 2009 2016 Observations 8 Mean 3.33e-16 Median 0.010510 Maximum 0.053617 Minimum -0.087310 Std. Dev. 0.046035 Skewness -0.731224 Kurtosis 2.621289 Jarque-Bera 0.760726 Probability 0.683613
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
Prob. Jarque-Bera : 0.683613 >  = 5% Ho diterima Data berdistribusi Normal
Regresi Awal Dependent Variable: ROA Method: Least Squares Date: 02/21/18   Time: 17:29 Sample: 2009 2016 Included observations: 8
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. CAR 0.032554 0.023911 1.361484 0.2666 NPL -0.139666 0.064349  -2.170443 0.1184 LDR 0.004618 0.021216 0.217674 0.8416 NIM 0.616263 0.107689 5.722631 0.0106 C -2.171600 3.157158  -0.687834 0.5410 R-squared 0.977885     Mean dependent var 1.723750 Adjusted R-squared 0.948398     S.D. dependent var 0.309559 S.E. of regression 0.070319     Akaike info criterion -2.202365 Sum squared resid 0.014834     Schwarz criterion -2.152714 Log likelihood 13.80946     Hannan-Quinn criter. -2.537241 F-statistic 33.16359     Durbin-Watson stat 2.660124 Prob(F-statistic) 0.008113

## c.  Uji Asumsi Klasik
1.  Uji Autokorelasi
Ho: Tidak ada korelasi antara galat t dengan t-1 Ha: Ada korelasi antara galat t dengan t-1
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.662484     Prob. F(1,2) 0.5012 Obs*R-squared 1.990573     Prob. Chi-Square(1) 0.1583
Prob. Chi-Square (1) dari Obs*R-squared = 0.1583 >  = 5% Ho diterima Tidak ada korelasi antara galat t dengan t-1
2.  Uji Heteroskedastisitas
Ho: Varians konstan
Ha: Varians tidak konstan Heteroskedasticity Test: Glejser F-statistic 2.695313     Prob. F(4,3) 0.2208 Obs*R-squared 6.258504     Prob. Chi-Square(4) 0.1807 Scaled explained SS 2.221733     Prob. Chi-Square(4) 0.6951
Prob. Chi-Square (4) dari Obs*R-squared = 0.1807 >  = 5% Ho diterima Varians konstan

## 3.  Uji Multikolinieritas
CAR NPL LDR NIM CAR 1.000000 -0.221405 -0.467044 -0.302833 NPL -0.221405 1.000000 -0.296882 0.343482 LDR -0.467044 -0.296882 1.000000 -0.599066 NIM -0.302833 0.343482 -0.599066 1.000000
Dari table diatas terlihat bahwa korelasi antar independen variabel dibawah / lebih kecil dari 0.8. Artinya, tidak terdapat korelasi yang kuat antar independen variable.
Persamaan Regresi:
Estimation Command: ========================= LS ROA CAR NPL LDR NIM C
Estimation Equation: ========================= ROA = C(1)*CAR + C(2)*NPL + C(3)*LDR + C(4)*NIM + C(5)
Substituted Coefficients: =========================
ROA = 0.033*CAR - 0.14*NPL + 0.005*LDR + 0.62*NIM - 2.17 (0.2666)      (0.1184) (0.8416) (0.0106)**    (0.5410)
*significance at 1% **significance at 5% ***significance at 10%

## d.  Interpretasi
Dari hasil diatas, diketahui bahwa nilai prob. t-statistic CAR, NPL dan LDR tidak signifikan atau lebih besar dari alpha (  ), menunjukkan bahwa variabel-variabel tersebut tidak berpengaruh terhadap dependen variabel (ROA).
Satu-satunya variabel yang mempengaruhi ROA adalah NIM, dengan nilai prob. t-statistic lebih kecil dari alpha (  = 5%)
Merujuk penelitian sebelumnya oleh Alp et al. (2010), Smirlock (1985), Boyd and Runkle (1993),  Clarke  et  al.  (1984)  yang  melakukan  penelitian  hubungan  size  dan  profitabilitas, bahwa  size  dapat  memaksimalkan  profitabilitas.   Bank  BTN  diantara    bank  pemerintah , bank  BTN  adalah  yang  memiliki    asset  yang  terkecil.  Adapun  dampaknya  kepada  CAR, NPL  dan  LDR  tidak  berpengaruh  terhadap  ROA,  hal  tersebut  disebabkan  diantaranya masalah  size,  jika  ukuran  size  lebih  besar  ,  maka  market  share  yang  dimiliki  juga  lebih besar dan dapat  mengurangi risiko  dalam skala ekonomi, sehingga dapat meningkatkan efisiensi dalam operasional bank, dalam hal efisiensi bank, bank yang sizenya besar jauh
lebih  efisien  yang  otomatis  dapat  meningkatkan  NIM,  ROA  dan  CAR  dan  menurunkan NPLdanLDR.

## e.  Studi Empiris
Berbagai  studi  empiris  telah  dilakukan  baik  oleh  akademisi  ,  peneliti  maupaun  praktisi mengenai  sekuritisasi.  Dari  beberapa  studi  yang  pernah  dilakukan,  umumnya  melihat manfaat  dan  tujuan  dari  sekuritisasi  asset  serta  hal-hal  yang  menjadi  potensi  kendala dalam  implementasi  sekuritisasi  asset  sebagaimana  dimuat  dalam  Tabel  berikut  ini (Sumber:      Pemanfaatan  Sekuritisasi  Aset  Dalam  Mendorong  Sektor  Riil:  Alternatif Pembiayaan UMKM, Wijoyo Santoso, Shinta R.I Soekro, Darmansyah, Hilde D. Sihaloho).

## Tabel 2: Penelitian Terdahulu Mengenai Sekuritisasi Aset
No.  Sumber Kesimpulan Hasil Penelitian 1. Isnawangsih, Agnes (1998/99) Sekuritisasi  Aset  di Indonesia  Dengan  mensubstitusikan  asetnya  bank  dapat memperbaiki  CAR  dan  meningkatkan  likuiditasnya yang selanjutnya bank dapat memberikan kredit baru.
 Sekuritisasi asset akan memberikan dampak terhadap perkembangan  uang  beredar  (M2).  Dampak  yang bersifat  menambah  uang  beredar  terutama  terjadi melalui  proses  penggandaan  uang.  Pinjaman  dari maupun pembelian asset oleh SPV (Spesial Purpose Vehicle)  berpotensi  meningkatkan  uang  beredar melalui  mebaiknya  likuiditas  perbankan  sehingga bank dapat meningkatkan kredit yang diberikan. 2. Park,  Jae-Ha  et.al (2008) Developing the Capital  Market  to Widen  and  Diversity SME  Financing:  The Korean Experience
 Kesulitan  utama  dalam  meniadakan  hambatan pembiayaan  di  sektor  UMKM  (SME  financing  gap) adalah asymmetric information.
 Melalui  system  sharing  informasi,  lembaga keuangan dapat  menyediakan  pembiayaan  kepada  UMKM secara efisien.
3. Kimborough,  Robert T-Summary of American Law. Lederman Jass (1996) Alasan perusahaan memilih mencari dana melalui sekuritisasi asset a.i:  Biaya  finansial  yang  sangat  rendah.  Dengan menggunakan  asset  yang  dimiliki,  perusahaan  dapat melakukan penjualan efek dengan kualitas kredit yang tinggi  dibandingkan  dengan  nilai  perusahaaan tersebut.
 Penghematan  modal.  Apabila  dikaitkan  dengan pembatasan  hutang  perusahaan  khususnya  bagi lembaga  keuangan  ,  oleh  karena  ketentuan  pasar modal,  maka  transaksi  dengan  pola  penjualan  asset (true sale) dalam system akuntansi dapat mengurangi kebutuhan modal yang besar (higher cost equity).
 Strategi pendanaan yang sesuai. Dengan sekuritisasi efek  perusahaan  dapat  menawarkan  pola  ,  jangka waktu dan harga dasar atas efek tersebut.
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696
 Pendapatan.  Apabila  konsep  sekuritisasi  adalah penjualan  asset  (true  sale),  penerbit  atau  penjual diperbolehkan  untuk  mengetahui,  sesuai  prinsip standard akuntansi (GAAP), keuntungan atau
kerugian penjualan asset tersebut, yang diperhitungkan  dengan  nilai  saat  ini  (present  value) dan ekspektasi nilai yang akan datang. 4. Norton,  Joseph  J,  et al.-International Finance in the 1990s. USA: Blackwell Publisher,1993.
Alasan investor melakukan investasi pada sekuritisasi asset:
 Sebagai  alternative  pendanaan  jangka  panjang  3-10 tahun  karena  KIK  EBA  lebih  menarik  bagi  investor dibanding  surat  utang  lain,  seperti  obligasi  dan promes,  karena  didukung  dengan  asset  yang  likuid dan risiko yang relative kecil.
 Meski originator (penerbit) bangkrut, tagihannya tetap ada.  Ini  berbeda  dari  pembeli  obligasi  atau  promes,
yang  akan  kehilangan  dananya  apabila  perusahaan yang bersangkutan bangkrut. 5. Gan,  Yingjin  Hila dan Christopher Mayer- “Agency Conflicts, Asset Subtitution, and Securitization” National  Bureau  of Economic Research,
Cambridge, 2006.
Manfaat dan masalah potensial dalam sekuritisasi asset:
 Manfaat dari ABS adalah pengembangan pasar untuk sekuritas, peningkatan likuiditas, dan tranparansi.
 Sekuritisasi  asset  dapat  menimbulkan  moral  hazard dan  konflik  lembaga  yang  terkait  dengan  pemisahan kepemilikan  dan  pengendalian  asset  dan  konflik kepentingan  antara  pemegang  junior  (junior  tranche) dan senior (senior tranche).
6. Masahiko Egami dan Kaoru Hosono. Journal  ”  A  Model for  Bank’s  Optimal Asset  Securitization Program” (KyotoUniversity- Japan) Menjelaskan  secara  optimal    bagaimana  bank  melakukan sekuritisasi  dengan  memasukan  ilmu  stochastic  asset  return dan  leverage  constraints.  Dan  menghitung  seberapa  banyak keuntungan  yang  didapatkan  program  sekuritisasi  asset. Juga memasukan economic  environment  dan trend sekuritisasi  termasuk  bubble  ekonomi    dan  periode  krisis. Seperti  ada  4  parameters  dan  hasil  dari  4  kasus  dari sekuritisasi  asset  terdiri  dari  case  normal,  bubble, deteriorating dan crisis.
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696

## F.  Kesimpulan dan Saran

## Kesimpulan
Sejak  program  sejuta  rumah  dicanangkan  oleh  Presiden  Joko  Widodo  pada tanggal  29  April  2015.  Pemerintah  diwakili  Kementerian  Pekerjaan  Umum-Perumahan Rakyat  melalui  Direktorat  Penyediaan  Perumahan  dan  Direktorat  Pembiayaan Perumahan   telah menginisiasi Pembangunan Program Sejuta Rumah. Bank BTN telah ditunjuk  untuk  menyalurkan  kredit  perumahan  KPR  bersubsidi  dalam  program  sejuta rumah  pemerintah  bekerja  sama  dengan  asosiasi-asosiasi  Pengembang  seperti    REI (Real  Estate  Indonesia),  APERSI  (Asosiasi  Pengembang  Rumah  Seluruh  Indonesia  ), Apernas  (Asosiasi  Pengembang  Rumah  Sederhana  Sehat  Nasional)  dimana  untuk mendorong  percepatan  program  sejuta  rumah. Adapun  kendala-kendala  yang  dihadapi adalah:
a.  Backlog (kekurangan pasokan) perumahan menurut data BPS dan Bappenas sebesar 13.5 juta unit (Data tahun 2015).
b.  Banyaknya regulasi perijinan yang harus dipenuhi oleh pengembang.
c.  Lokasi perumahan yang kurang strategis disamping harga tanah yang mahal.
d.  Peraturan  daerah  yang  belum  sejalan  dengan  peraturan  diterbitkan  oleh  pemerintah pusat.
e.  Harga  rumah  yang  semakin  mahal  rata  rata  kenaikan  5%  untuk  rumah  subsidi  dan non subsidi 20% tergantung lokasinya.
f.  Tingkat laju pertambahan penduduk rata rata pertahun 1,49%.
g.  Kredit  perumahan –  FLPP  (dari  Pemerintah  )  hanya  mampu  memasok  rumah  KPR Subsidi melalu KPR FLPP hanya 58.000 unit pertahun (jumlah nominal Rp 9 T).
h.  Kendala pembiayaan KPR perumahan dari pemerintah melalui APBN.
Kendala  terbesar  adalah  mengenai  keterbatasan  pembiayaan  perumahan bersubsidi  dari  Pemerintah  melalui  APBN,    dimana  alokasi  dari  APBN  hanya  sebesar  9 triliun (thn 2015) yang hanya mampu membiayai kredit KPR sebanyak 58.000 unit rumah ke golongan MBR dan PNS yang berpenghasilan dengan gaji pokok  Rp 4 juta.  Merujuk skema  perhitungan  backlog  perumahan  sebesar  13.5  juta  jika  dikalikan  dengan  harga rumah  bersubsidi  jika  dirata  ratakan  sekitar  Rp  135  juta  (Type  36)  perunit,  maka    dana yang dibutuhkan adalah sebesar Rp 1.820 triliun. Jumlah  yang sangat besar,  untuk itu dibutuhkan suatu SPV (Spesial Purpose Vehicle) untuk dapat memaksimalkan dana dari pasar  modal  melalui  sekuritisasi  asset  (EBA-SP)  dimana  untuk  membiayai  backlog perumahan yaitu melalui EBA-SP.

## Saran
Kemampuan pendanaan Bank BTN bisa dilakukan melalui Sekuritisasi KPR, yakni menjual asset cicilan KPR yang dimiliki ( kredit yang high quality, kualitas lancar) melalui BTN  sebagai  originator  kredit  KPR  dan  yang  bertindak  sebagai  penerbit  efek  EBA-SP adalah PT SMF yang akan melakukan sekuritisasi asset yang akan dijual kepada investor dalam bentuk surat efek. EBA-SP adalah  merupakan suatu proses mentransformasi atau mengubah  sesuatu  yang  bukan  efek  menjadi  efek  yang  bersifat  likuid  sehingga  mudah diperdagangkan  dan  dapat  mendukung  kredit  perumahan  bersubsidi  yang  dicanangkan oleh Pemerintah dengan harapan dapat menurunkan backlog perumahan.
ISSN ( online ) : 2581-2777 & ISSN ( print ) : 2581-2696

## G. Daftar Pustaka
Bank BTN. “Annual Report Tahun 2009-2016”.
Bank BTN. “Perhitungan Bunga EBA-SP”.
Bank BTN- SMF. “Kerjasama Bank BTN-SMF Lahirkan Sekuritisasi   Terbesar Sepanjang Sejarah”.
Bank Indonesia dan OJK . “Kinerja Perbankan Indonesia 2006-2016”.
BAPPENAS & BPS. “Data Backlog Perumahan”.
Bulletin BTN-REI 10 Mei 2016.
Detik Finance Rabu  5 April 2017.
Direktorat  Jenderal  Anggaran  Kementerian  Keuangan  2015.  Peranan  APBN  Dalam Mengatasi Backlog Perumahan Bagi Masyarakat Berpenghasilan  Rendah (MBR)”.
Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat  Republik  Indonesia,  PPDPP (Pusat Pengelolaan Dana Pembiayaan Perumahan).”Konsep Backlog Perumahan”.
Kontan Rabu, 22 Maret 2017.
Masahiko Egami, Kaoru Hosono. (Graduate School of Economics Kyoto University- Japan), Journal “ A Model for Bank’s Optimal Asset Securitization Program”.
Nardi  Sunardi  (2017) Determinan  Kebijakan  Utang  Serta  Implikasinya  terhadap  Kinerja Perusahaan  (Perusahaan  yang  tergabung  dalam  indeks  LQ.45  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2011-  2015) Jurnal  Sekuritas,    Vol.  1,  No.1  / September 2017 Universitas Pamulang.
Nardi  Sunardi,  Aceng  Abdul  Hamid,  Lativa,  Abdul  Kadim,  Natanael  Tulus  (2018) Determinant  Of  Cost  Efficiency  And  It's    Implications  For  Companies  Performance Incorporated  In  The    Lq.45    Index  Listing  In  Idx  For  The  Period  of  2011-2016, International  Journal  of  Applied  Business  and  Economic  Research,.Volume  16, Number 1, 2018, ISSN : 0972-7302
Paripurna P. Sugarda.” Sekuritisasi Aset Dalam Kontrak Investasi Kolektif Beragun Aset di Indonesia”.
Sarana Multigriya Finansial (SMF). “Efek Beragun Aset Berbentuk Surat Partisipasi”.
Wijoyo  Santoso,  Shinta  R.I  Soekro,  Darmansyah,  Hilde  D.  Sihaloho.  “Pemanfaatan Sekuritisasi Aset Dalam Mendorong Sektor Riil: Alternatif Pembiayaan UMKM”.