Address: Gedung EKP, FEB Unsyiah, KOPELMA Darussalam, Banda Aceh 23111 Telp. 0651-7551265

## PENGARUH KREDIT BANK KEPADA SEKTOR SWASTA, KREDIT BANK KEPADA SEKTOR PEMERINTAH, SERTA KURS TERHADAP NERACA TRANSAKSI BERJALAN DI NEGARA-NEGARA ASEAN

## Abstract
This  study  aims  to  examine  the  effect  of  bank credit for  the government  sector,  bank credit for the private sector,  and exchange rate on  current account balance in ASEAN countries. This type of research  is  a  quantitative  descriptive  study  with the Random Effect EGLS panel data method. The data used are secondary data, obtained from the World  Bank,  FRED,  and  CEIC  from  1990-2019. The  results  of  this  study  indicate  that  exchange rate  have  a  positive  and  significant  effect  on current  account  balance  in  ASEAN  countries. Similarly, bank credit for the government sector, have  a  positive  and  significant  effect  on  the current  account  balance.  In  addition,  private sector bank credit, have a positive impact on the current account balance.

## Gedung EKP, Prodi Ekonomi Pembangunan
FEB USK Kopelma Darussalam, Banda Aceh, Indonesia - 23111 Telp/Fax: (0651) 7551265 Email: ekapi.ekp@feb.unsyiah.ac.id
©2022 FEB USK. All rights reserved.

## Rauzatul Jannah 1
Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Syiah Kuala
Taufiq Carnegie Dawood 2 1 Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Syiah Kuala E-mail: taufiq.dawood@unsyiah.ac.id

## Rustam Effendi 3
Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Syiah Kuala

## Muhammad Ilhamsyah Siregar 4
Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Syiah Kuala

## Muhammad Abrar 5
Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Syiah Kuala

## Cut Zakia Rizki 6
Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Syiah Kuala
Keywords: Current Accounts Balance, EGLS panel, random effect, ASEAN Countries

## INFORMASI ARTIKEL
Dikirim: 29 Juni 2021 Diterima setelah revisi: 31 Agustus 2021 Diterima: Mei 2022 Dipublikasi: Mei 2022
1 Taufiq Carnegie Dawood (*) adalah corresponding author
Rauzatul Jannah, Taufiq Carnegie Dawood, Rustam Effendi, Muhammad. Ilhamsyah Siregar, Muhammad Abrar, Cut Zakia Rizki / Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia 9 (1) 2022 20-34

## 1. Pendahuluan
Hampir  setiap  negara  tidak  lepas  dari  adanya  kebutuhan  yang  harus  dipenuhi  dengan mengandalkan  ketersediaan  sumber  daya  yang  berbeda-beda,  sehingga  belum  tentu  semua kebutuhan  tersebut  dapat  terpenuhi  oleh  adanya  sumber  daya  di  negara  itu.  Persoalan  tersebut dapat  diatasi  melalui  kegiatan  perdagangan  internasional.  Perdagangan  internasional  dapat diartikan  sebagai  transaksi  dagang  antara  subjek  ekonomi  negara  yang  satu  dengan  subjek ekonomi  negara  yang  lain  (Maulana,  Dawood,  &  Zulham,  2021).  Transaksi-transaksi  tersebut kemudian akan dicatat dalam neraca pembayaran internasional ( Balance of Payments ). Salah satu komponen utama yang terdiri dalam neraca pembayaran adalah neraca transaksi berjalan. Neraca transaksi berjalan merupakan catatan yang secara sistematis meringkas transaksi-transaksi yang dilakukan  antara  penduduk  suatu  negara  dengan  penduduk  negara  lainnya  dalam  jangka  waktu tertentu, pada umumnya satu tahun (Putra, 2018). Transaksi berjalan umumnya terdiri dari besaran transaksi ekspor-impor barang dan jasa (neraca perdagangan), neraca pendapatan primer (aset dan tenaga kerja), dan neraca pendapatan sekunder (seperti bantuan internasional dan hibah).
Neraca transaksi berjalan dapat menjadi salah satu alat ukur untuk melihat gambaran keadaan perekonomian suatu negara. Nilainya merupakan aspek penting yang patut untuk dipertimbangkan dalam  setiap  perumusan  kebijakan  oleh  pemerintah  serta  untuk  menentukan  arah  kebijakan ekonomi  negara,  terutama  dalam  hal  kebijakan  skala  makro.  Terdapat  beberapa  kemungkinan kondisi  yang akan timbul  dalam neraca transaksi berjalan,  dapat  berada dalam keadaan surplus dan defisit serta seimbang.
Fluktuasi pada neraca transaksi berjalan tak hanya disebabkan oleh perkembangan ekspor dan impor. Namun, terdapat beberapa hal lainnya yang secara teoritis juga bisa mempengaruhi keadaan neraca transaksi berjalan suatu negara. Adapun faktor utama tersebut antara lain adalah nilai tukar (Madura, 2003).
Kondisi  neraca  transaksi  berjalan  yang  memiliki nilai  defisit  mengindikasikan  pengeluaran lebih besar dibandingkan dengan pendapatan. Defisit transaksi berjalan sering terjadi di beberapa Negara  ASEAN.  Bukan  sebuah  hal  yang  baru  apabila  Negara-negara  ASEAN  cenderung mengalami keadaan neraca transaksi berjalan yang berfluktuasi. Kondisi neraca transaksi berjalan di negara-negara tersebut tergolong rentan sehingga tidak selalu mencatat surplus atau berada pada nilai yang stabil.
Salah  satu  negara  ASEAN  yang  sering  mengalami  kondisi  neraca  transaksi  berjalan  yang berfluktuasi adalah Indonesia. Selama 10 tahun terakhir, terhitung pada kurun waktu 2012-2019 Indonesia  mencatat  nilai  neraca  transaksi  berjalan  yang  cenderung  berada  pada  angka  defisit.
Rauzatul Jannah, Taufiq Carnegie Dawood, Rustam Effendi, Muhammad. Ilhamsyah Siregar, Muhammad Abrar, Cut Zakia Rizki / Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia 9 (1) 2022 20-34
Selain  itu,  Negara-negara  ASEAN  lainnya  yang  juga  mengalami  hal  serupa  adalah  Filipina, Vietnam,  Myanmar, Kamboja, Malaysia, Thailand, dan Brunei Darussalam (World bank, 2019).
Gambar 1. Perkembangan Neraca Transaksi Berjalan Negara-negara Berkembang di Asia Tahun 2010-2019 (% dari GDP) Sumber : World Bank (data diolah, 2020)
Berdasarkan  gambar  1,  terlihat  bahwa  perkembangan  neraca  transaksi  berjalan  di  Negara- negara  ASEAN  selama  10  tahun  terakhir  didominasi  oleh  beberapa  negara  yang  cenderung mengalami  keadaan  defisit.  Salah  satunya  Kamboja,  selalu  mencatat  defisit  selama  periode tersebut dan yang terburuk dialami pada tahun 2019 dengan nilai defisit berada pada angka -14,9% dari GDP. Indonesia dan Myanmar pun hanya dapat mencatat surplus sebanyak 2 kali saja. Kondisi neraca dengan angka defisit paling dalam yang pernah dialami oleh Indonesia selama kurun waktu tersebut terjadi pada tahun 2013 sebesar -3,1% dari GDP, sedangkan Myanmar pada tahun 2017 sebesar  -6,5%.  Selanjutnya  Filipina,  Vietnam,  dan  Thailand  yang  juga  pernah  mencatat  defisit neraca transaksi berjalan. Selama 4 tahun berturut-turut dari 2016-2019 Filipina mengalami defisit, dan  nilai  negatif  terbesar  dialami  pada  tahun  2018  yaitu  -2,9%  dari  GDP.  Begitu  pula  dengan Vietnam yang tak lepas dari kondisi defisit transaksi berjalan selama 10 tahun terkahir. Tercatat Vietnam mengalami defisit sebanyak 3 kali dengan nilai defisit terburuk terjadi pada tahun 2010 sebesar -3,6%. Thailand tergolong sedikit lebih baik jika dibandingkan dengan yang lain, di mana Thailand hanya berada dalam keadaan defisit selama 2 tahun, yaitu pada 2012 dan 2013, dengan nilai defisit masing-masing sebesar -1,2% dan -2,1%. Walaupun banyak di antara Negara-negara ASEAN yang mengalami defisit, tetapi masih ada juga yang mampu mencatat surplus meski tidak selalu  berada  pada  angka  yang  konstan.  Misalnya,  Brunei  Darussalam  yang  terlihat  memiliki
-20 -10 0 10 20 30 40 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Indonesia Filipina Vietnam Myanmar Kamboja Malaysia Thailand Brunei Darussalam
Rauzatul Jannah, Taufiq Carnegie Dawood, Rustam Effendi, Muhammad. Ilhamsyah Siregar, Muhammad Abrar, Cut Zakia Rizki / Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia 9 (1) 2022 20-34
perkembangan neraca transaksi berjalan paling baik dengan perolehan nilai surplus tertinggi pada tahun  2010  sebesar  36,5%  dari  GDP.  Sama  halnya  dengan  Brunei,  Malaysia  juga  sangat  baik dalam  menghindari  defisit.  Terlihat  bahwa  Malaysia  selalu  berada  pada  angka  surplus,  dengan nilai tertinggi dicatat pada tahun 2011 sebesar 10,9% dari GDP.
Defisit  transaksi  berjalan  merupakan  permasalahan  yang  disebabkan  oleh  berbagai  faktor yang  kompleks.  Tentunya  ini  bukanlah  hal  yang  baik  jika  suatu  negara  kerap  kali  berhadapan dengan  kondisi  neraca  transaksi  berjalan  yang  berfluktuasi  bahkan  defisit.  Hal  ini  tidak  dapat dibiarkan terus terjadi karena akan berdampak buruk terhadap aspek ekonomi yang lain. Adapun dampak defisit transaksi berjalan terhadap perkembangan makroekonomi antar negara itu berbeda- beda. Salah satu dampak dari  defisit transaksi berjalan terhadap perkembangan makroekonomi dapat berupa terganggunya kinerja makroekonomi dalam pelemahan tajam nilai tukar (depresiasi kurs)  dan inflasi  yang meningkat.  Mekanisme perubahan defisit neraca transaksi  berjalan dapat memberikan pengaruh terhadap perubahan kurs (Widodo, Tobing, & Yuwana, 2013).

## 2. Tinjauan Teoritis

## 2.1. Neraca Transaksi Berjalan
Menurut (Tambunan, 2001) neraca transaksi berjalan ( current account ) merupakan salah satu bagian  utama  yang  termuat  dalam  neraca  pembayaran  dengan  catatan  arus  pembayaran  jangka pendek dan transaksi ekspor-impor barang dan jasa. Surplus pada neraca transaksi berjalan dapat diperoleh jika ekspor lebih besar daripada impor terhitung dengan penambahan transfer neto ke luar negeri, dan jika pendapatan dari pertukaran barang dagangan dan usaha serta transfer lebih tinggi daripada angsuran. Sebaliknya, defisit pada transaksi berjalan akan terjadi dalam hal ekspor lebih rendah dari impor dan penerimaan dari pertukaran barang dagangan dan usaha serta transfer lebih kecil dari angsuran (Dornbusch, 2004).

## 2.2.  Komponen-komponen Neraca Transaksi Berjalan
Neraca transaksi berjalan diukur dari penerimaan dan pengeluaran yang berasal dari beberapa komponen di dalamnya, yaitu neraca perdagangan (transaksi barang dan jasa), neraca pendapatan primer, dan neraca pendapatan sekunder. Neraca perdagangan terdiri dari transaksi barang dan jasa yang memuat transaksi ekspor/impor barang, termasuk barter serta mencakup transaksi penyediaan jasa oleh penduduk kepada bukan penduduk (ekspor) dan oleh bukan penduduk kepada penduduk (impor). Komponen lainnya yaitu neraca pendapatan primer, merupakan perolehan yang timbul dari  penyediaan  faktor  produksi  tenaga  kerja  dan  modal  finansial.  Penerimaan  pendapatan mengacu  pada  hasil  yang  diperoleh  dari  penyediaan  tenaga  kerja  atau  modal  finansial  kepada
Rauzatul Jannah, Taufiq Carnegie Dawood, Rustam Effendi, Muhammad. Ilhamsyah Siregar, Muhammad Abrar, Cut Zakia Rizki / Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia 9 (1) 2022 20-34
bukan penduduk (dan sebaliknya). Transaksi dalam neraca pendapatan primer meliputi pendapatan yang diperoleh tenaga kerja dari tempatnya bekerja ( compensation of employees ) dan pendapatan yang diperoleh dari modal finansial ( investment income ). Selanjutnya, komponen terakhir adalah neraca  pendapatan  sekunder  yang  memuat  transaksi  sumber  daya  yang  diberikan  tanpa  timbal balik (misalnya berupa hadiah, pajak, atau hibah). Pendapatan sekunder terutama diklasifikasikan menurut sektor institusional yang menerima atau memberi transfer, yaitu sektor pemerintah dan sektor  lainnya.  Transfer  sektor  lainnya  dipecah  menjadi  remitansi  tenaga  kerja  ( workers’ remittances ) dan transfer lainnya (Tobing, 2017).

## 2.3. Penelitian Sebelumnya
Penelitian  yang  diuji  oleh  (Hamid,  Feriyanto,  &  Anto,  2001)  tentang  faktor-faktor  yang mempengaruhi  defisit  transaksi  berjalan  Indonesia  periode  1971-1999,  dengan  membatasi  pada variabel nilai tukar, defisit anggaran pemerintah, dan Produk Domestik Bruto. Error Correction Model (ECM)  digunakan  sebagai  model  dengan  data  sekunder.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  melemahnya  nilai  tukar  rupiah  terhadap  dolar  AS  ternyata  meningkatkan defisit transaksi berjalan dalam jangka pendek, namun dalam jangka panjang hubungan seperti ini tidak terjadi. Melemahnya nilai tukar rupiah telah menaikan harga barang-barang impor, termasuk impor untuk bahan baku dan bahan antara bagi barang-barang ekspor. Terdapat perubahan arah hubungan  dalam jangka panjang yang terjadi karena diduga terdapat suatu umpan timbal antara kenaikan impor dengan  kenaikan  ekspor, serupa  dengan yang sering terjadi  di  beberapa negara berkembang lainnya.
Ada  pula  beberapa  penelitian  yang  mengulas  pengaruh  utang  pemerintah  terhadap current account .  (Soylu,  2018)  menganalisis  pengaruh  utang  pemerintah  terhadap current  account di Eropa  menggunakan  metode  ARDL.  Selanjutnya,  (Bakarr,  2014)  menguji  pengaruh  utang pemerintah  terhadap current  account di  Sierra  Leone.  (Nihat,  I.  Ş.  I.  K.,  Suat  Serhat  Yilmaz, Kilinc,  2017)  mengkaji  pengaruh  utang  pemerintah  terhadap current  account di  Negara-negara OECD. Penelitian yang dilakukan oleh (Lin & Kueh, 2019) meneliti pengaruh utang pemerintah terhadap current account di Negara-negara ASEAN menggunakan model VECM.
Selanjutnya,  beberapa  penelitian  yang  memperoleh  kesimpulan  bahwa  volume  kredit  dan kredit kepada sektor swatsa memiliki pengaruh yang bervariasi terhadap current account (transaksi berjalan).  Kredit  bank  merupakan  salah  satu  komponen  penting  dalam  suatu  perekonomian (Dawood,  Pratama,  Masbar,  &  Effendi,  2019).  Bahkan  kredit  bank  berperan  penting  bagi perkembangan  serta  stabilitas  suatu  perekonomian  ((Dawood,  2018a)  dan  (Dawood,  2018b)).
Rauzatul Jannah, Taufiq Carnegie Dawood, Rustam Effendi, Muhammad. Ilhamsyah Siregar, Muhammad Abrar, Cut Zakia Rizki / Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia 9 (1) 2022 20-34
Penelitian  yang  dikaji  oleh  (Karahan,  Pinar,  Uslu,  2016)  menemukan  bahwa  volume  kredit memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap current account (transaksi berjalan) di Turki menggunakan  model  ARDL.  (Gossé  &  Serranito,  2014)  mendapatkan  hasil  bahwa  total  kredit swasta  memiliki  pengaruh  negatif  tetapi  tidak  signifikan  terhadap  neraca  transaksi  berjalan  di Negara-negara  OECD.  Selain  itu,  (Janko,  2020)  menemukan  bahwa  kredit  swasta  memiliki pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap current  account baik  dalam  jangka  panjang  maupun pendek di Kanada.

## 3. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  kajian  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  neraca  transaksi berjalan di Negara-negara ASEAN, antara lain Indonesia, Filipina, Vietnam, Myanmar, Kamboja, Malaysia, Thailand, dan Brunei Darussalam. Alasan menjadikan Negara-negara ASEAN sebagai objek penelitian dikarenakan kondisi neraca transaksi berjalan di negara-negara tersebut sering kali mengalami  keadaan  yang  berfluktuasi  bahkan  defisit.  Penelitian  ini  menggunakan  beberapa variabel  seperti  Kredit  Bank  Untuk  Sektor  Pemerintah,  Kredit  Bank  Untuk  Sektor  Swasta,  serta Kurs sebagai variabel independen.
Jenis  penelitian  ini  adalah  deskriptif  kuantitatif  yang  digunakan  untuk  mendeskripsikan pengaruh antara variabel bebas dan variabel terikat. Data yang digunakan dalam penelitian ini ialah data sekunder, berupa data dari tahun 1990 sampai dengan tahun 2019 yang bersumber dari World Bank ,  FRED,  dan  CEIC.  Data  penelitian  ini  merupakan  data  panel  dengan  alat  analisis menggunakan teknis analisis regresi linear berganda berdasarkan estimasi model Generalized Least Square (GLS).  Terdapat  beberapa  teknik  yang  digunakan  untuk  mengestimasi  parameter  model dengan data panel, antara lain Pooled Least Square atau Common Effect Model , Model Efek Tetap ( Fixed Effect Model ), dan Model Efek Random ( Random Effect Model ). Pemilihan estimasi model yang  paling  tepat  ditentukan  melalui  beberapa  pengujian  yaitu,  Uji  Chow  ( Chow  Test ),  Uji Hausman, dan Uji Lagrange Multiplier (Verazulianti, Dawood, & Zulham, 2021). Adapun bentuk umum dari model regresi panel adalah sebagai berikut :
Y it =  𝜷 1 X 1it +𝜷 2 X 2it +𝜷 3 X 3it +𝜷 4 X 4it +𝜺 it ………………………………………………….(3.1)
Persamaan model dari regresi data panel selanjutnya adalah:
CAB it = 𝜷𝟏 +  𝜷 2 KBP it +𝜷 3 KBS it +𝜷 4 ER it +𝜺 it ………………………………………….(3.2)
Rauzatul Jannah, Taufiq Carnegie Dawood, Rustam Effendi, Muhammad. Ilhamsyah Siregar, Muhammad Abrar, Cut Zakia Rizki / Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia 9 (1) 2022 20-34
Di mana:
CAB:  Neraca  Transaksi  Berjalan  (Variabel  dependen).  KBP:  Kredit  Bank  Untuk  Sektor Pemerintah, KBS: Kredit Bank Untuk Sektor Swasta, ER: Kurs. β1, β2, β3, β4: Koefisien Variabel. ε: Error Term, i: Negara, dan t: Tahun .
Sebelum analisis regresi linear berganda dilakukan harus dilakukan pengujian kelayakan dari data  yang  akan  diteliti.  Uji  asumsi  klasik  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  meliputi  uji normalitas, autokorelasi, dan multikolinearitas. Uji heterokedastisitas tidak dilakukan karena data dalam penelitian ini merupakan data unbalance panel .

## 4. Hasil dan Pembahasan
1) Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  yang  pertama  adalah  uji  normalitas  dari  residual  model  regresi.  Uji normalitas bertujuan untuk menilai sebaran data pada sebuah kelompok data atau variabel, apakah sebaran  data  tersebut  berdistribusi  normal  atau  tidak.  Hasil  uji  normalitas  yang  telah  diperoleh adalah sebagai berikut:
0 2 4 6 8 10 12 14 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16
Series: Standardized Residuals Sample 1996 2017 Observations 110 Mean 1.07e-14 Median 0.385955 Maximum 15.86148 Minimum -13.54153 Std. Dev. 6.195459 Skewness 0.135315 Kurtosis 2.850065 Jarque-Bera 0.438720 Probability 0.803033

## Gambar 3. Hasil Uji Asumsi Klasik
Sumber : Output Eviews
Berdasarkan uji normalitas pada gambar 3 terlihat bahwa nilai dari statistk Jarque-Bera adalah sebesar 0.4387. Untuk nilai statistk Jarque-Bera tersesbut diperoleh nilai probabilitas dari satistik tersebut adalah sebesar probability = 0.803. Karena nilai probabilitas dari satistik statistk Jarque- Bera adalah sebesar probability = 0.803 ≈ 80%, yang mana nilai ini adalah lebih besar dari nilai
Rauzatul Jannah, Taufiq Carnegie Dawood, Rustam Effendi, Muhammad. Ilhamsyah Siregar, Muhammad Abrar, Cut Zakia Rizki / Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia 9 (1) 2022 20-34
signsifikansi yang umum digunakan α = 5%, maka dapat disimpulkan bahwa residual dari model regresi terdistribusi secara  normal.
Pengujian asumsi klasik berikutnya adalah uji autokorelasi. Terdapat kriteria dalam pengujian Durbin  Watson  sehingga  dapat  diketahui  apakah  terjadi  autokolerasi  atau  tidak  dalam  model regresi. Adapun kriterianya antara lain sebagai berikut :
Tabel 1. Kriteria Pengujian Durbin Watson
Hipotesis Nol Keputusan Kriteria Ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < dl Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada keputusan dl < d < du Ada autokorelasi negatif Tolak 4-dl < d < 4 Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada keputusan 4-du < d < 4-dl Tidak ada autokorelasi Terima du < d < 4-du
Sumber : (D. Gujarati, 2012)
Berdasarkan hasil uji DW yang telah dilakukan, diperoleh hasil Durbin-Watson stat sebesar 0,44, sedangkan nilai pad atingkat signifikansi α = 1, dl = 1,693 dan du = 1,774. Terlihat bahwa nilai d hitung lebih besar daripada du dan lebih kecil dari 4-du = 2,226, maka dapat disimpulkan terdapat gangguan autokorelasi positif. Karena terdapat gangguan autokorelasi positif maka untuk menanggulangi pelanggran asumsi klasik tersebut digunakan metode estimasi Generalized Least Square (GLS) (D. N. Gujarati & Porter, 2009).

## 2) Pemilihan Model
Terdapat tiga model panel regresi; common effect, fixed effect dan random effect. Sebelum model  panel  regresi  digunakan,  terlebih  dahulu  harus  dilakukan  pengujian  model  yang  sesuai dengan  data  sample.  Pengujian  pemilihan  model  panel  regresi  terdiri  atas;  Uji  Chow  dan  Uji Hausman.
1. Uji Chow ( Chow Test )
Pengujian  untuk  menentukan  apakah  model fixed  effect atau common  effect yang  paling tepat digunakan dalam mengestimasi data panel. Hipotesis dalam Uji Chow menurut (Basuki & Prawoto, 2017) adalah sebagai berikut:
H 0 : nilai prob cross section F > α (0,05), Common Effect Model
H 1 : nilai prob cross section F < α (0,05), Fixed Effect Model
Rauzatul Jannah, Taufiq Carnegie Dawood, Rustam Effendi, Muhammad. Ilhamsyah Siregar, Muhammad Abrar, Cut Zakia Rizki / Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia 9 (1) 2022 20-34
Tabel 2. Uji Chow ( Chow Test )
Effects Test Statistic d.f. P-value Cross-section F 30,08 (3,33) 0.000 Sumber : Output Eviews
Berdasarkan    tabel  di  atas,  diketahui  nilai  probabilitas  yang  diperoleh  sebesar  0%  <  5%. Artinya, H 0 ditolak dan H 1 diterima sehingga Fixed Effect Model terpilih sebagai model yang tepat untuk digunakan.
Berdasarkan pengujian sebelumnya, model telah lolos dari uji asumsi klasik, sehingga hasil estimasi konsisten dan tidak bias. Hasil estimasi model regresi data panel adalah sebagai berikut:
2. Uji Hausman
Pengujian statistik untuk memilih apakah model Fixed Effect atau Random Effect yang paling tepat  digunakan  untuk  regresi  data  panel.  Apabila  nilai  statistik  Hausman  lebih  besar  dari  nilai kritis Chi-Squares maka artinya model yang tepat  untuk  regresi  data panel  adalah model Fixed Effect . Hipotesis dalam Hausman test menurut (Basuki & Prawoto, 2017) adalah sebagai berikut:
H 0 : nilai prob Chi-Square > α (0,05), Random Effect Model
H 1 : nilai prob Chi-Square < α (0,05), Fixed Effect Model
Tabel 2. Uji Hausman ( Hausman Test )
Effects Test Statistic d.f. P-value Cross-section F 0,000 (3,33) 1.000 Sumber : Output Eviews
Berdasarkan    tabel  di  atas,  diketahui  nilai  probabilitas  yang  diperoleh  sebesar  0%  >  5%. Artinya, H 0 ditolak dan H 1 diterima sehingga Random Effect Model terpilih sebagai model yang tepat untuk digunakan.

## 3) Hasil Estimasi
Berdasarkan pengujian pemeilihan model, maka model random effect yang terpilih sebagai model  yang  sesuai  untuk  diestimasi.  Karena  model  yang  sesuai  untuk  diestimasi  adalah  model random  effect  dengan  metode  estimasi  model  random  effect  adalah  Generalized  Least  Squares (GLS). Karena metode estimasi adalah Generalized Least Squares serta jumlah observasi dalam
Rauzatul Jannah, Taufiq Carnegie Dawood, Rustam Effendi, Muhammad. Ilhamsyah Siregar, Muhammad Abrar, Cut Zakia Rizki / Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia 9 (1) 2022 20-34
sampel cukup besar (180 observasi) maka berdasarkan (Melati & Suryowati, 2018), metode GLS dapat menanggulangi masalah autokorelasi serta heteroskedasticity dan dapat menghasilkan hasil estimasi yang best-linear-dan-unbiased (BLUE).
Analisis  data  panel  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel independen di antaranya Kredit Bank Untuk Sektor Pemerintah, Kredit Bank Untuk Sektor Swasta dan kurs terhadap variabel dependen yaitu Neraca Transaksi Berjalan (CAB). Berdasarkan hasil pengolahan data panel dengan metode Random Effect Model diperoleh persamaan regresi sebagai berikut. Hasil estimasi model regresi data panel tersaji pada tabel 3.
Tabel 1. Hasil Estimasi Model
Variabel Koefisien t-Statistic Prob. konstanta -40.446 -8.307 0.000 KBP 6.835 5.325 0.000 KBS 6.875 7.872 0.000 ER 0.0004 2.818 0.006 R-squared 0.416 Mean dependent var 6.382 Adjusted R-squared 0.399 S.D. dependent var 8.105 S.E. of regression 6.283 Sum squared resid 4184 F-statistic 25.143 Durbin-Watson stat 0.440 Prob(F-statistic) 0.000 Sumber : Output Eviews
Kredit kepada pemerintah berpenaruh positif terhadap neraca berjalan. Tabel 3 menunjukkan bahwa  variabel  kredit  bank  untuk  sektor  pemerintah  memiliki  nilai  koefisien  sebesar  6.835. Besaran dari koefisien hasil estimasi model untuk variabel dapat diiterpretasikan sebagai, apabila kredit  bank  untuk  sektor  pemerintah  mengalami  peningkatan  sebesar  1%,  cateris  paribus,  akan menyebabkan kenaikan terhadap  neraca transaksi berjalan naik sebesar 6.835%. Selanjutnya tabel 3 juga menunjukkan bahwa nilai probabilitasnya dari hasil estimasi koefisien untuk variabel kredit bank untuk sektor pemerintah, adalah sebesar 0,000. Besaran ini merupakan nilai signifikansi α terkecil untuk menolak H 0 bahwa variabel kredit bank untuk sektor pemerintah tidak berpengaruh terhadap neraca transaksi berjalan. Selanjutnya, dengan memilih tingkat signifikansi yang standar digunakan  dalam  aplikasi  statistic  sebesar  α  =  5%  dan  dengan  nilai  probablitas  untuk  variabel kredit bank untuk sektor pemerintah sebesar prob = 0,000 hal ini menunjukkan bahwa varaibel ini secara parsial memiliki pengaruh signifikan terhadap neraca transaksi berjalan di negara-negara ASEAN. Hasil estimasi positif koefisien variabel ini disebabkan oleh karena pemerintah di negara- negara  ASEAN mengambil kredit dari sektor perbankan dan menggunakannya secara produktif
Rauzatul Jannah, Taufiq Carnegie Dawood, Rustam Effendi, Muhammad. Ilhamsyah Siregar, Muhammad Abrar, Cut Zakia Rizki / Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia 9 (1) 2022 20-34
sehingga  dapat  meningkatkan  daya  saing  negara  tersebut  sehingga  dapat  meningkatkan  ekspor serta neraca berjalannya.
Hasil  temuan  ini  sejalan  dengan  beberapa  penelitian  yang  menemukan  adanya  pengaruh positif antara utang pemerintah terhadap neraca transaksi berjalan. Penelitian oleh (Soylu, 2018) memperoleh  kesimpulan  bahwa  utang  pemerintah  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap neraca transaksi berjalan di Eropa menggunakan metode ARDL. Sama halnya, (Bakarr, 2014)  mendapatkan  hasil  bahwa  utang  pemerintah  dalam  jangka  panjang  dan  jangka  pendek memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  neraca  transaksi  berjalan  di  Sierra  Leone. (Nihat, I. Ş. I. K., Suat Serhat Yilmaz, Kilinc, 2017) menemukan bahwa utang pemerintah dalam jangka  panjang  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  neraca  transaksi  berjalan  di Negara-negara  OECD.  Sedangkan  dalam  jangka  pendek  utang  pemerintah  memiliki  pengaruh negatif tetapi tidak signifikan terhadap transaksi berjalan. Namun penelitian yang dilakukan oleh (Lin & Kueh, 2019) menunjukkan hasil bahwa utang pemerintah berpengaruh positif tetapi tidak signifikan terhadap neraca transaksi berjalan di Negara-negara ASEAN.
Kredit  kepada  sektor  swasta  berpenaruh  positif  terhadap  neraca  berjalan.  Tabel  3 menunjukkan  bahwa  variabel  kredit  bank  untuk  sektor  swasta  memiliki  nilai  koefisien  sebesar 6.875. Besaran dari koefisien hasil estimasi model untuk variabel dapat diiterpretasikan sebagai, apabila  kredit  kepada  sektor  swasta  mengalami  peningkatan  sebesar  1%,  cateris  paribus,  akan menyebabkan kenaikan  neraca transaksi berjalan naik sebesar 6,875%. Selanjutnya tabel 3 juga menunjukkan  bahwa  hasil  estimasi  koefisien  untuk  kredit  bank  untuk  sektor  swasta,  nilai probabilitasnya juga adalah adalah sebesar 0,000. Besaran ini adalah nilai signifikansi α terkecil untuk  menolak  H 0 bahwa  variabel  kredit  bank  untuk  sektor  swasta  tidak  berpengaruh  terhadap neraca transaksi berjalan. Selanjutnya, dengan memilih tingkat signifikansi kritikal yang standar digunakan  dalam  aplikasi  statistic  sebesar  α  =  5%  dan  dengan  nilai  probablitas  untuk  variabel kredit  bank  untuk  sektor  swasta  sebesar  prob  =  0,000  hal  ini  menunjukkan  bahwa  varaibel  ini secara memiliki pengaruh signifikan terhadap neraca transaksi berjalan di negara-negara ASEAN. Argumen dari hasil estimasi koefisien untuk varaibel ini adalah karena sektor swasta di negara- negara  ASEAN mengambil kredit dari sektor perbankan dan menggunakannya secara produktif sehingga dapat meningkatkan  produktivitas daya  saing sektor swasta di negara-negara tersebut, sehingga  dapat  meningkatkan  daya  saing  ekspor  serta  transaksi  neraca  berjalan  negara-negara tesebut.
Hasil temuan estimasinya  ini  sejalana dengan temuan di  litertur. Penelitian yang dilakukan oleh  (Karahan,  Pinar,  Uslu, 2016)  menemukan bahwa volume  kredit memiliki pengaruh positif
Rauzatul Jannah, Taufiq Carnegie Dawood, Rustam Effendi, Muhammad. Ilhamsyah Siregar, Muhammad Abrar, Cut Zakia Rizki / Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia 9 (1) 2022 20-34
dan  signifikan  terhadap  transaksi  berjalan  di  Turki.  Ada  pula  penelitian  dari  (Bošnjak,  2019) menemukan bahwa kredit kepada sektor swatsa memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap transaksi berjalan  di  Negara Serbia.  Selanjutnya  (Nihat,  I. Ş.  I. K., Suat  Serhat Yilmaz,  Kilinc, 2017)  memperoleh  kesimpulan  bahwa  dalam  jangka  panjang  kredit  rumah  tangga  memiliki pengaruh  positif  tetapi  tidak  signifikan  terhadap  neraca  transaksi  berjalan  di  negara-negara OECD..  Selanjutnya,  untuk  variabel  kredit  perusahaan  (Nihat,  I.  Ş.  I.  K.,  Suat  Serhat  Yilmaz, Kilinc,  2017)  menemukan  bahwa  dalam  jangka  panjang  kredit  perusahaan  memiliki  pengaruh positif dan signifikan terhadap neraca transaksi berjalan di negara-negara OECD.
Kurs berpenaruh positif terhadap neraca berjalan. Tabel 3 juga menunjukkan bahwa variabel kurs memiliki nilai koefisien yang positif, namun tidak seperti dua hasil estimasi koefisien untuk dua regressor sebelumnya nilai mutlak dari hasil estimasi besaran koefisien yang diperoleh jauh lebih kecil, yaitu sebesar 0,0004. Besaran dari koefisien hasil estimasi model untuk variabel ini dapat  diiterpretasikan  sebagai  berikut,  yaitu  apabila  kurs  mengalami  peningkatan  sebesar  1%, cateris  paribus,  akan  menyebabkan  kenaikan  terhadap    neraca  transaksi  berjalan  naik  sebesar 0,0004%. Selanjutnya, tabel 3 juga menunjukkan bahwa nilai probabilitasnya dari hasil estimasi koefisien untuk kurs adalah adalah sebesar 0,000. Besaran ini dapat diinterpretasikan sebagai nilai signifikansi α terkecil untuk menolak H 0 bahwa variabel kurs tidak berpengaruh terhadap neraca transaksi  berjalan.  Selanjutnya,  dengan  memilih  tingkat  signifikansi  kritikal  yang  standar digunakan dalam aplikasi statistic sebesar α = 5% dan dengan nilai probablitas untuk variabel kurs sebesar  prob  =  0,006  hal  ini  menunjukkan  bahwa  varaibel  ini  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap neraca transaksi berjalan di negara-negara ASEAN. Hasil estimasi ini disebabkan oleh karena  jika  terjadi  depresiasi  (pelemahan)  kurs,  dengan  asumsi  perubahan  harga  lebih  rendah, menyebabkan  daya  saing  ekspor  negara-negara  ASEAN.  Meningkatknya  daya  saing  ekspor menyebabkan  meningkatnya neraca berjalan negara-negara ASEAN.
Hasil temuan ini sejalan dengan temuan pada studi sebelumnya. Studi yang dilaksanakan oleh (Sahoo,  Manoranjan,  Hrushikesh  Mallick,  Mahalik,  2020)  menemukan  bahwa  dalam  jangka pendek kurs nominal memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap transaksi berjalan di India. Selanjutnya,  penelitian  dari  (Riaz,  Fareeha,  Attiya  Yasmin  Javid,  Mubarik,  2019)  menemukan hasil bahwa dalam jangka pendek kurs nominal memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap transaksi  berjalan  di  Bangladesh,  India,  dan  Pakistan.  Namun,  perolehan  hasil  di  Sri-Lanka menunjukkan  bahwa  dalam  jangka  pendek  kurs  nominal  memiliki  pengaruh  positif  tetapi  tidak signifikan  terhadap  transaksi  berjalan.  Demikian  halnya,  dalam  jangka  panjang  kurs  nominal memiliki pengaruh positif tetapi tidak signifikan terhadap transaksi berjalan di Pakistan.
Rauzatul Jannah, Taufiq Carnegie Dawood, Rustam Effendi, Muhammad. Ilhamsyah Siregar, Muhammad Abrar, Cut Zakia Rizki / Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia 9 (1) 2022 20-34
Selanjutnya,  table  3  juga  menunjukkan  hasil  R-squared  untuk  hasil  estimasi  model  regresi adalah sebesar 0,4157. Besaran ini memiliki interpretasi bahwa kontribusi seluruh variabel bebas dalam  menjelaskan  varibel  terikat  sebesar  42%  di  dalam  model,  sedangkan  sisanya  58% dijelaskan oleh variabel lain di luar model regresi.

## 5. Kesimpulan dan Saran

## Kesimpulan
Dengan menggunakan model data panel Random Effcet serta metode estimasi GLS, diperoleh hasil estimasi bahwa variabel Kurs berpengaruh positif dan signifikan terhadap Neraca Transaksi Berjalan  di  Negara-negara  ASEAN.  Selanjutnya  secara  parsial  Kredit  Bank  untuk  Sektor Pemerintah, berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Neraca Transaksi  Berjalan di  Negara- negara  ASEAN. Sama halnya,  Kredit Bank Sektor Swasta, memiliki pengaruh negatif terhadap Neraca Transaksi Berjalan.

## Saran
Berdasarkan hasil estimasi model  di atas, pemerintah perlu membangun dan memberdayakan industri yang memiliki kemampuan ekspor namun lemah dalam permodalan dengan memberikan dukungan  berupa  subsidi  bunga  dan  stimulus  fiskal  sehingga  dapat  mendorong  pertumbuhan ekspor. Selanjutnya, sektor perbankan perlu didorong agar dapat meningkatkan penyaluran kredit yang dapat menorong tingkat produktivitas dunia usaha agar dapt meningkatkan daya saing ekspor. Untuk kajian ke depan, penelitian dapat diperluas untuk mengkaji pengaruh dalam jangka panjang dan pendek dan menambah variabel lain agar hasil yang diperoleh dalam penelitian selanjutnya lebih baik dan kompleks.

## Daftar Pustaka
Bakarr, T. A. (2014). Fiscal deficits and current account imbalances: Evidence from Sierra Leone.
International Journal of Business and Social Science , 5 (8).
Basuki,  A.  T.,  &  Prawoto,  N.  (2017). Analisis  Regresi  Dalam  Penelitian  Ekonomi  &  Bisnis :
Dilengkapi Aplikasi SPSS & EVIEWS . Depok: PT Rajagrafindo Persada.
Bošnjak, M. (2019). Determinants of current account in cases of Serbia and Romania: time-varying parameters approach 21-33. South East European Journal of Economics and Business , 14 (1), 21–33.
Dawood, T. C. (2018a). Foreign Interest Rate , Monetary Policy and Bank Credit. Jurnal Ekonomi
Rauzatul Jannah, Taufiq Carnegie Dawood, Rustam Effendi, Muhammad. Ilhamsyah Siregar, Muhammad Abrar, Cut Zakia Rizki / Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia 9 (1) 2022 20-34
Pembangunan:  Kajian  Masalah  Ekonomi  Dan  Pembangunan , 19 (2),  138–155. https://doi.org/10.23917/jep.v19i2.5244
Dawood, T. C. (2018b). Monetary Policy, Foreign Interest Rate impact on Indonesian Bank Credit.
Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan , 11 (2), 338–355.
https://doi.org/https://doi.org/10.15294/jejak.v11i2.16056
Dawood, T. C., Pratama, H., Masbar, R., & Effendi, R. (2019). “Does financial inclusion alleviate household  poverty?  Empirical  evidence  from  Indonesia.” Economics  &  Sociology , 12 (2),
235-252. https://doi.org/DOI: 10.14254/2071-789X.2019/12-2/14
Dornbusch, D. (2004). Makroekonomi . MC.Graw Hill Education.
Gossé,  J.-B.,  &  Serranito,  F.  .  (2014).  Long-run  determinants  of  current  accounts  in  OECD countries: Lessons for intra-European imbalances. Economic Modelling , 38 , 451-462.
Gujarati, D. (2012). Dasar-Dasar Ekonometrika Terjemahan Mangunsong S.C. Buku 2 (Edisi 5). Jakarta: Salemba Empat.
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic Econometrics (Internatio). Mc Graw-Hill.
Hamid, E. S., Feriyanto, N., & Anto, M. B. H. (2001). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Defisit Transaksi  Berjalan  Indonesia  Periode  1971-1999. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan :  Kajian Ekonomi Negara Berkembang , 6 (2), 183–192.
Janko, Z. (2020). On the relationship between the current account and the fiscal balance: The case of Canada. The North American Journal of Economics and Finance , 54 .
Karahan, Pinar, Uslu, N. C. (2016). The Relationship between Credit Volume and Current Account Deficit: A Dynamic Analysis for Turkey. World Journal of Applied Economics , 2 (1), 31–40. Lin, S. X., & Kueh, J. (2019). Determinants of Current Account Balance in Six ASEAN Countries:
A Panel Analysis Approach. International Journal of Economics and Finance , 11 (7), 129- 129., .
Madura, J. (2003). Internasional Financial Management (7th ed; W. P. Comp, Ed.).
Maulana,  A.,  Dawood,  T.  C.,  &  Zulham,  T.  (2021).  Asymmetrical  Exchange  Rates  Effect  on Indonesia’s Trade Balance in Tourism. JEJAK: Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan , 14 (1), 102– 122.
Melati,  P.  M.,  &  Suryowati,  K.  (2018).  Aplikasi  Metode  Common  Effect,  Fixed  Effect,  dan Random Effect untuk Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Kabupaten/Kota di Jawa Tengah dan Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal Statistika Industri Dan Komputasi , 3 (1), 41-51.
Nihat, I. Ş. I. K., Suat Serhat Yilmaz, Kilinc, E. C. (2017). The Relationship Between Current
Rauzatul Jannah, Taufiq Carnegie Dawood, Rustam Effendi, Muhammad. Ilhamsyah Siregar, Muhammad Abrar, Cut Zakia Rizki / Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia 9 (1) 2022 20-34
Account Balance and Types of Credits: An Application on Selected OECD Countries. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi , 7 (2), 105–126.
Putra, W. (2018). Perekonomian Indonesia: Penerapan Beberapa Teori Ekonomi Pembangunan di Indonesia . Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Riaz,  Fareeha,  Attiya  Yasmin  Javid,  Mubarik,  F.  .  (2019).  Macroeconomic  Determinants  of Current Account in South-Asian Countries. Paradigms , 13 (1), 104–110.
Sahoo,  Manoranjan,  Hrushikesh  Mallick,  Mahalik,  M.  K.  .  (2020).  What  deteriorates  India’s current  account  balance:  crude  oil  imports  or  gold  imports? Applied  Economics  Letters , 27 (13), 1107–1111.
Soylu,  Ö.  B.  (2018).  Current  account  balance,  fiscal  balance  and  economic  growth  in  eastern Europe:  ARDL  bound  testing  approach. International  Journal  of  Economics  Review  &
Business Research , 2 , 19–40.
Tambunan.  (2001). Perdagangan  Internasional  dan  Neraca  Pembayaran .  Jakarta:  Pustaka LP3ES.
Tobing, L. (2017). Sektor Eksternal: Neraca Pembayaran : Financing and Programming Policies (FPP). BI Institute.
Verazulianti, V., Dawood, T. C., & Zulham, T. (2021). How important are health and education in boosting sub-national economic growth? Journal of Socioeconomics and Development , 4 (1), 33-45.
Widodo,  T.,  Tobing,  L.,  &  Yuwana,  W.  (2013). Sustainabilitas  Defisit  Transaksi  Berjalan Perekonomian Indonesia (No. 14).