MACROPRUDENTIAL POLICY STUDY: LOAN TO VALUE RATIO IN HOME OWNERSHIP CREDIT CONTROL
Azka Muthia *1
1 BPS Kabupaten Banjar, Indonesia

## ABSTRACT
Housing credit in Indonesia has high growth from 2011. This growth could become ex- cessive growth and cause housing bubble. Therefore, the government implement Loan to Value (LTV) to control mortgages. However, growth of housing credit is still fluctuating and slowing down when the government loosening LTV policy. This condition become the reasons to evaluate the success of LTV in Indonesia. The results using Hodrick Prescott (HP) filter method identified that housing credit several times experienced excessive growth and with Generalized Linear Autoregressive Moving Average (GLARMA) method shows that housing credit to GDP ratio is influenced by previous month and not influenced by LTV policy. Based on these results, Bank Indonesia can combine LTV policy with debt to income policy and determine the target of mortgage growth target to succesful housing credit control.
Keywords: KPR, LTV; Excessive Growth; HP filter, GLARMA.

## ABSTRAK
Kredit  pemilikan  rumah  (KPR)  di  Indonesia  mengalami  pertumbuhan  yang  tinggi  mu - lai tahun 2011. Pertumbuhan yang tinggi ini berpotensi menjadi excessive growth dan menyebabkan terjadinya housing bubble. Oleh karena itu pemerintah menerapkan ke - bijakan Loan To Value (LTV) untuk mengendalikan KPR. Namun, pertumbuhan KPR ma - sih fluktuatif dan terjadi perlambatan saat diterapkan pelonggaran kebijakan LTV. Hal ini menjadi dasar untuk melihat keberhasilan kebijakan LTV dalam mengendalikan KPR. Hasil penelitian menggunakan metode Hodrick Prescott (HP) filter mengidentifikasi bahwa KPR beberapa kali mengalami excessive growth dan dengan metode Generalized Linear Au- toregressive Moving Average (GLARMA) menunjukkan bahwa rasio KPR terhadap PDB dipengaruhi oleh rasio KPR terhadap PDB bulan sebelumnya dan tidak dipengaruhi oleh kebijakan LTV. Berdasarkan hasil tersebut, Bank Indonesia dapat menggabungkan kebi - jakan LTV dengan kebijakan Debt To Income dan menentukan batas target pertumbuhan KPR untuk memaksimalkan pengendalian KPR.
Kata Kunci: KPR, LTV; Excessive Growth; HP filter, GLARMA.
JEL: C01; E52.

## Pendahuluan
Menurut Lembaga MARS (2015) –Lembaga Perusahaan Riset Indonesia, Indonesia memiliki peluang di subsektor perumahan dan apertemen yang akan terus mengalami pen- ingkatan.  Pertumbuhan  harga  perumahan  dan  apartemen  yang  meningkat  tersebut  tidak terlepas dari kemudahan melakukan kredit pemilikan rumah (KPR) yang diberikan oleh per- bankan. Namun pertumbuhan harga di subsektor perumahan ini belum diiringi pertumbuhan Pendapatan Domestik Bruto sektor properti, pada triwulan 1 tahun 2013 sampai triwulan 4 tahun 2016 mengalami perlambatan.
JIET (Jurnal Ilmu Ekonomi Terapan) p-ISSN: 2541-1470; e-ISSN: 2528-1879 DOI: 10.20473/jiet.v4i1.11915 Open access under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International
(CC BY-SA)

## RIWAYAT ARTIKEL
Tanggal Masuk:
13 Desember 2018 Tanggal Revisi: 5 April 2019 Tanggal Diterima: 27 Mei 2019 Tersedia Online: 1 Juni 2019 *Korespondensi:
Azka Muthia E-mail: azka.muthia@bps.go.id
Peningkatan harga perumahan yang terlalu tinggi dan tidak diikuti dengan pertumbu - han pendapatan dikhawatirkan akan menimbulkan housing bubble . Holt (2009) menyatakan bahwa housing bubble dapat mengakibatkan terjadinya krisis kredit.
Menurut Bank Indonesia (2011) terjadi akselerasi pertumbuhan kredit yang cukup tinggi terutama pada sektor konsumsi yang didominasi oleh Kredit Kepemilikan Rumah (KPR) dan Kredit Kendaraan bermotor (KKB). Pertumbuhan kredit di kedua sektor tersebut berada di atas pertumbuhan kredit agregat sebesar 24,4 persen (yoy). Khusus untuk KPR, pertumbu- hannya mencapai 33,12 persen (yoy). Meskipun NPL KPR secara umum cenderung rendah, NPL KPR untuk tipe di atas 70m2 sudah berada di atas rata-rata historisnya. Pertumbuhan KPR yang terlalu tinggi berpotensi memicu terjadinya bubble akibat akselerasi peningkatan harga properti sehingga dapat meningkatkan risiko kredit. Tingginya pertumbuhan kredit di kedua sektor tersebut menjadi salah satu faktor pendorong kuatnya permintaan domestik. Pertum - buhan kredit yang terlalu cepat dan berlebih ( excessive growth ) jika tidak dikelola dengan baik berpotensi mengganggu stabilitas ekonomi makro dan sistem keuangan.
Oleh karena itu perlu dilakukan upaya untuk menjaga kestabilan ekonomi makro den- gan menerapkan kebijakan makro di bidang keuangan. Salah satu kebijakan yang bisa diterap- kan adalah kebijakan makroprudensial. Instrumen kebijakan makroprudensial yang berkaitan dengan pengendalian kredit adalah Loan to Value (LTV) yang berguna untuk mengendalikan Kredit Pemilikan Rumah (KPR) dan Kredit Kendaraan Bermotor (KBR). Kebijakan LTV ini bertu- juan mendorong penerapan prinsip kehati-hatian dalam penyaluran kredit ( Bank Indonesia, 2012 ). Muliaman D Hadad (OJK, 2016) yang menyatakan bahwa LTV ditujukan untuk counter cyclical measure yang artinya LTV diterapkan untuk mengerem pertumbuhan kredit pemilikan rumah (KPR).
Di Indonesia penerapan kebijakan LTV sebesar 70 persen diterbitkan pada tanggal 15 Maret 2012 dengan terbitnya Surat Edaran BI No 14/10/DPNP dan mulai diberlakukan pada Juni 2012. Pada awal penerapan LTV pertumbuhan KPR sempat mengalami penurunan dari 49 persen (Juni 2012, yoy) menjadi 39 persen (November 2012, yoy). Namun, Desember 2012 KPR Kembali mengalami peningkatan sebesar 47,2 persen (yoy) dan naik kembali sebesar 27 persen (yoy) pada Desember 2013. Bank Indonesia kemudian melonggarkan kebijakan LTV menjadi sebesar 80 persen pada Juni 2015 sebagai dampak dari perlambatan ekonomi domes- tik. Pelonggaran tersebut ternyata tidak meningkatkan pertumbuhan KPR, KPR tetap mengala - mi perlambatan dan hanya tumbuh sebesar 7 persen pada Desember 2015. Akhirnya, Bank Indonesia melonggarkan kembali kebijakan LTV pada bulan Agustus 2016 menjadi 85 persen. Namun kenyataannya pelonggaran tersebut belum meningkatkan pertumbuhan KPR dimana KPR hanya tumbuh sebesar 8 persen pada Desember 2015. Pertumbuhan yang fluktuatif dari KPR setelah adanya kebijakan LTV dan terjadinya perlambatan ketika diterapkan pelonggaran LTV perlu dikaji lebih dalam untuk melihat keberhasilan LTV dalam mengendalikan KPR. Oleh karena itu penelitian ini ingin meneli perkembangan KPR berkaitan dengan diterapkannya ke - bijakan LTV, mengidentifikasi excessive growth pada KPR di Indonesia dan pengaruh LTV dalam upaya pengendalian KPR.

## Telaah Literatur

## Kredit Pemilikan Rumah (KPR)
Kredit Pemilikan Rumah (KPR) adalah suatu fasilitas kredit yang diberikan oleh per- bankan kepada para nasabah perorangan yang akan membeli atau memperbaiki rumah. KPR muncul karena adanya berbagai kondisi penunjang yang strategis diantaranya adalah pemenu-
Muthia, Azka Macroprudential Policy Study: Loan to Value
Ratio in Home Ownership Credit Control
han kebutuhan perumahan yang semakin lama semakin tinggi namun belum dapat mengim - bangi kemampuan daya beli kontan dari masyarakat ( Hardjono, 2008:25 ).

## Risiko Kredit
Risiko kredit adalah risiko kerugian akibat kegagalan pihak lawan ( counterparty ) me- menuhi kewajibannya ( Bank Indonesia, 2011a ). Krisis perbankan besar dalam 30 tahun tera- khir yang terjadi di Chili (1982), Denmark, Finland, Norwegia, dan Swedia (1990-1991), Mexico (1994) serta Thailand dan Indonesia (1997-1998) juga didahului oleh periode credit boom. Selain itu, lima dari tujuh studi yang disurvei membuktikan pertumbuhan kredit merupakan salah satu determinan dari krisis keuangan atau krisis perbankan ( Utari dkk., 2012 ).

## Konsep Makroprudensial
Dalam penelitian yang dilakukan di BIS, Swiss, kebijakan makroprudensial didefinisikan sebagai kebijakan yang bertujuan untuk membatasi risiko dan biaya dari krisis sistemik ( Galati dan Richhild, 2011 ). Sementara European Systemic Risk Board (ESRB), mendefinisikan kebija - kan makroprudensial sebagai kebijakan yang ditujukan untuk menjaga stabilitas sistem keuan- gan secara keseluruhan, termasuk dengan memperkuat ketahanan sistem keuangan dan men- gurangi penumpukan risiko sistemik, sehingga memastikan keberkelanjutan kontribusi sektor keuangan terhadap pertumbuhan ekonomi ( ESRB, 2013 ).
Kebijakan makroprudensial lebih berorientasi pada sistem secara keseluruhan. Fokus kebijakan makroprudensial tak hanya mencakup institusi keuangan, namun meliputi pula el - emen sistem keuangan lainnya, seperti pasar keuangan, korporasi, rumah tangga, dan infras - truktur keuangan. Oleh karena itu, kebijakan makroprudensial merupakan kebijakan dengan tujuan akhir meminimalkan terjadinya risiko sistemik. Efek negatif risiko sistemik pada pere - konomian dapat dilihat dari peningkatan jumlah gangguan pada sistem pembayaran, aliran kredit, dan penurunan nilai aset ( Group of Ten, 2001 ).
Kebijakan makroprudensial adalah kebijakan yang bertujuan untuk menghindari ter- jadinya risiko sistemik. Oleh karena itu, waktu (timing) perumusan dan implementasi kebija - kan menjadi sangat penting, termasuk menentukan waktu yang tepat untuk aktivasi/deakti - vasi suatu instrumen kebijakan. Implementasi instrumen kebijakan yang terlalu cepat atau lambat berpotensi mengurangi efektivitas kebijakan, atau bahkan dapat menimbulkan biaya regulasi atau unnecessary regulatory cost .
Instrumen Kebijakan Makroprudensial di Indonesia Loan to Value Ratio (LTV) atas Kredit Kepemilikan Rumah (KPR)
Instrumen berbasis aset dibagi menjadi dua yaitu regulasi LTV ( Loan to Value ) dan DTI ( Debt to Income ). Rasio Loan to Value yang selanjutnya disebut rasio LTV adalah angka rasio antara nilai kredit yang dapat diberikan oleh Bank terhadap nilai agunan berupa properti pada saat pemberian kredit berdasarkan hasil penilaian terkini ( Bank Indonesia, 2012 ). Rasio ini dipakai dalam kredit perumahan.
Loan to Value Ratio Value of the property
Mortgage amount =
(1)
Perumusan kebijakan LTV atas KPR dan DP atas KKB dilatarbelakangi oleh pertumbuhan kredit sektor properti dan kendaraan bermotor yang cukup tinggi saat itu, sehingga berpotensi me - nimbulkan terjadinya pembentukan risiko sistemik akibat perilaku ambil risiko yang berlebi- han ( excessive risk taking behaviour ). Kebijakan batasan minimum atas LTV untuk KPR dan DP
untuk KKB pertama kali diimplementasikan pada tahun 2012. Hingga saat ini, kebijakan terse- but telah disesuaikan 3 (tiga) kali pada tahun 2013, 2015 dan 2016, yakni dengan melakukan perubahan atas besaran nilai minimum LTV dan DP yang disesuaikan dengan siklus perekono- mian dan pertumbuhan kredit.

## Metode Penelitian

## Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Bank Indonesia (BI) dalam bentuk bulanan dari bulan Januari 2011 sampai Desember 2016. Nilai Kredit yang digunakan adalah Nilai Kredit yang disalurkan perbankan. Berikut adalah rincian data yang digunakan:
1. Produk domestik bruto atas dasar harga berlaku triwulanan didapatkan dari web BPS yang diinterpolasi menjadi bulanan.
2. Data nilai KPR dan KPA didapat dari publikasi bulanan Statistik Ekonomi dan Keuangan (SEKI) Indonesia, Bank Indonesia. Data rasio Kredit Pemilikan Rumah (KPR) diperoleh dari perhitungan antara nilai KPR dan KPA terhadap PDB bulanan atas dasar harga ber- laku (interpolasi).
3. Data nilai kredit total didapat dari publikasi bulanan Statistik Ekonomi dan Keuangan (SEKI) Indonesia, Bank Indonesia.
4. Data LTV diperoleh dari surat edaran BI No 14/10/DPNP, surat edaran BI No 15/40/ DKMP, PBI No 17/10/PBI/2015 yang berupa nilai persentase LTV.

## Metode Analisis
Analisis  deskriptif  yang  disajikan  dalam  penelitian  ini  merupakan  gambaran  umum perkembangan KPR berkaitan dengan diterapkannya kebijakan LTV di Indonesia pada peri- ode Januari 2011 sampai Desember 2016 dan mengidentifikasi terjadinya excessive growth pada KPR dengan menggunakan HP filter . Pengolahan data untuk analisis deskriptif meng - gunakan Microsoft Excel 2013 dan E-views 9. Sedangkan analisis inferensia yang digunakan untuk mengetahui keberhasilan kebijakan LTV dalam upaya pengendalian KPR pada periode Januari 20117 sampai Desember 2016 adalah regresi logistik biner (logit) deret waktu ( logis- tics regression with binary time series ). Analisis logit time series yaitu dengan model GLARMA (p, q) menggunakan program R studio (cran.r-project.org).

## Hodrick Prescott (HP) Filter
Variabel rasio KPR diperoleh dari pembagian nilai KPR dan KPA terhadap PDB bulanan atas tahun berlaku. Variabel kredit adalah variabel stok dan PDB adalah variabel flow maka dalam menentukan pertumbuhan KPR pada bulan t dibagi dengan nilai PDB pada bulan t dan t+1 ( Hilbert dkk, 2016 ).
( )/ Credit ratio PDB PDB
KPR 2 t t t t 1 = + + (2)
Metode HP filter adalah suatu metode yang memisahkan komponen siklus dengan trend. Pada data series dapat dipisahkan menjadi 2 komponen yaitu trend ( 𝑔𝑡 ) dan siklus ( 𝑐𝑡 ) dan dituliskan sebagai 𝑦𝑡 = 𝑔𝑡 + 𝑐𝑡 . Berikut ini persamaan model HP filter dalam penelitian ini:
Muthia, Azka Macroprudential Policy Study: Loan to Value
Ratio in Home Ownership Credit Control
( ) ( ) min y g g g g 2 { } g t T t t t T t t t 1 2 1 1 1 2 t t T 1 m - + - + = = + - = / /
(3)
dimana:
λ
: smoothing parameter, ditentukan nilainya 14400 untuk data bulanan.
𝑔 𝑡 : trend dari series data.
( 𝑦 𝑡 − 𝑔 𝑡 ) : komponen stasioner dari variabel atau komponen siklus.
𝑦 𝑡 : nilai rasio KPR terhadap PDB.
Kemudian dalam mendefinisikan credit boom peneliti mendefinisikan sebagai kondisi pertumbuhan yang sangat tinggi/ekstrim dan jauh dari deviasi atau melewati threshold ( Ios- sifov dan Khamis, 2009 ) dan excessive growth didefinisikan sebagai penyimpangan dari tren jangka Panjang dari rasio KPR pada waktu ke t atau melewati threshold. Perhitungan threshold yang dipakai menurut metode GVL adalah menggunakan rasio nominal kredit terhadap PDB nominal (L/Y) 𝑡 sebagai ukuran kredit. Longrun trend dari KPR didefinisikan sebagai “ expanding trend ” dengan menerapkan metode HP filter sebagai berikut : diberikan sampel data untuk t=1, …, T menunjukkan ( / ) L Y t EHP sebagai perluasan HP trend dari rasio KPR pada bulan ke t, dimana 1˂ t ≤ T . Perluasan trend adalah komponen trend dari HP filter yang diterapkan pada urutan data ( / ) L Y t j k j t =- = , dimana k adalah bilangan bulat positif yang mendefiniskan panjang sampel data awal.
GLV  mendefinisikan  sebuah  negara  yang  mengalami  credit  boom  adalah  ketika satu  atau  lebih  waktu  yang  berdekatan  memenuhi  persyaratan  berikut  [( 𝐿 / 𝑌 𝑡 )  − ( / ) L Y t EHP ]/ ( / )
L Y t EHP ≥ 𝜙 ̃ . Artinya, threshold dari perluasan trend dalam rasio KPR harus setidaknya sama seperti  besarnya 𝜙 ̃ .  Puncak  ledakan ( boom ) terjadi ketika penyimpangan terbesar dari perluasan HP trend dan dimulai dan berakhir ketika data pada bulan yang memiliki nilai lebih besar dari threshold. Nilai trend jangka panjang dihitung menggunakan HP filter dengan smoothing parameter 14400, sebagai nilai tetapan dari data bulanan. Penghitungan threshold untuk mengetahui credit boom dapat diidentifikasikan juga sebagai kondisi dimana satu atau lebih bulan t mengalami kondisi ( 𝑙 𝑖 ) > 𝜙 σ( 𝑙 𝑖 ), dimana 𝜙 adalah faktor threshold dari ledakan yang ditetapkan sebesar 𝜙 = 1 dan 𝜙 = 1.75 sesuai dengan standar IMF dan juga dalam jurnal Mendoza dan Terrones (2008) ; Utari dkk. (2012) .

## Pembentukan Variabel
Untuk  mendapatkan kategorisasi rasio KPR yang berada dalam rentang aman dan ter- jadi excessive growth maka dilakukan beberapa tahapan pembentukan variabel, yaitu:
1.  Membagi KPR menggunakan data PDB bulanan (interpolasi) untuk mendapatkan nilai rasio KPR ( Gourinchas dkk, 2001 ; Mendoza dan Terrones, 2008 ; Utari dkk, 2012 ; dan Hilbert dkk, 2016 ). Data PDB bulanan diperoleh dengan melakukan interporalisa- si data PDB triwulanan menjadi bulanan menggunakan software Eviews 9.0 . Penggu- naan rasio kredit terhadap PDB selain berdasarkan jurnal juga mengikuti pendekatan yang diusulkan oleh Basel Committee on Banking Supervision .
2.  Data rasio tersebut digunakan untuk membuat variabel kategorik. Pengkategorisasian dalam variabel respon dalam hal ini rasio KPR didapat dengan menggunakan analisis HP filter sesuai jurnal Gourinchas dkk (2001) , Mendoza dan Terrones (2008), Utari dkk (2012) dan Hilbert dkk (2016) yang kemudian dikategorisasikan menjadi dua kategori, yaitu bernilai 1 untuk yang mengalami excessive growth dan 0 untuk yang berada da- lam kondisi aman dan tidak mengalami excessive growth atau dapat ditulis sebagai berikut:
{ y ; ( ) ; ( ) t rasio KPR threshold terjadi excessive growth rasio KPR threshold tidak terjadi excessive growth 1 0 $ #
(4)
3. Variabel kategorik ini akan dimasukkan ke dalam proses pembentukan estimasi mod - el yang digunakan untuk menjawab tujuan ketiga dari penelitian ini.
Sementara itu, untuk variabel LTV sebagai variabel penjelas dilakukan pengkategori- sasian menjadi tiga kategori, yaitu bernilai 0 pada saat kebijakan LTV belum diberlakukan, bernilai 1 pada saat kebijakan LTV diberlakukan sebesar 70 persen dan bernilai 2 pada saat kebijakan LTV dilakukan perubahan dan bernilai lebih dari 70 persen atau dapat ditulis sebagai berikut:
; ; ; LTV
LTV LTV persen LTV persen 0 0 1 70
2 70 > = = Z [ \ ]]]] ]]]]
(5)

## Generalized Linear Autoregressive Moving Average (GLARMA)
Dalam suatu penelitian jika terdapat ketergantungan dari waktu ke waktu pada setiap 𝑌𝑡 , perluasan dari regresi logistik akan sangat berguna dalam analisis ( Dunsmuir dkk, 2008 ). Perluasan ini disebut model GLARMA ( Generalized Linear Autoregressive Moving Average ) yang dikembangkan oleh Davis (2004) dari kasus Poisson sampai Binomial. Model GLARMA relatif mudah digunakan dan mampu mendeteksi dan memperhitungkan adanya korelasi se - rial dalam pemodelan regresi time series ( Dunsmuir dan Scott, 2014 ). Pada dasarnya, model GLARMA digunakan untuk mengestimasi hubungan regresi antara variabel penjelas dan vari - abel respons yang berupa data diskrit. Meskipun demikian, estimasi parameter dengan vari - abel respons berupa data kategorik atau biner juga dapat dilakukan dengan GLARMA melalui perluasan GLARMA (extended GLARMA) untuk observasi yang berdistribusi Bernoulli ( Davis, 2004 ).
Jika pada regresi logistik pada umumnya variabel penjelas berupa 𝑋 𝑡 , maka pada re- gresi logistik untuk data deret waktu terdapat variabel baru yaitu 𝑍 𝑡 yang menjelaskan ket- ergantungan variabel respons terhadap waktu (korelasi serial). 𝑍 𝑡 mengandung komponen autoregressive (AR(p)) dan moving average (MA(q)). Gujarati  (2003) memaparkan  bahwa autoregressive menunjukkan bahwa suatu variabel bergantung pada variabel itu sendiri di periode yang lalu (pada lag tertentu). Sementara itu, moving average menunjukkan bahwa variabel tersebut berkombinasi linier dengan residual periode sebelumnya. Oleh karena itu, dapat ditulis sebagai berikut ( Dunsmuir dan Scott, 2014 ):
( ) ... ...
... ( ) .. ( ) Z Z e e Z e Z e e e Z Z e e
Z e t j t j t j j t j j q j p t t p t p p t p t q t q t p t p t p q t q j t j j p j t j j q 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 z i z z z z i i z z z i z i z i = + + = + + + + + + + = + + + + + + +
= + - - - = = - - -
- - - - - - -
- = - = r r r r r / / / /
(6)
Z t : residual dari regresi logistik periode ke-t Z t-1 : residual dari regresi logistik periode ke-(t-i) ( autoregressive ) e t-1 : residual dari GLARMA periode ke-(t-i) ( moving average )
p : order dari variabel autoregressive
Muthia, Azka Macroprudential Policy Study: Loan to Value Ratio in Home Ownership Credit Control
q : order dari variabel moving average , dengan
( ) e Y 1 t t t t t r r r = - - t t t d n (7)
dalam hal ini, disebut sebagai Pearson Residual , yang bersifat white noise yang lemah ( weakly white noise ), yaitu rata-rata konstan, varians konstan dan kovarians nol, atau dapat ditulis sebagai berikut:
[ ] E e t n = [ ] E e t 2 2 v = f [ , ] . Cov e e t s 0 t s ! =
(8)
Sementara itu, 𝑞 ̅ = max( 𝑝 , 𝑞 )   dengan kondisi sebagai berikut.
1. , p q j j # i i z = + u untuk j=1, ... , p dan j j i i = u untuk j=p+1, ... , q 2. , p q > j j i i z = + u untuk j=1, ... , q dan j j i i = u untuk j=p+1, ... , p
Keberadaan serial dependensi dapat dilihat melalui signifikansi dari koefisien 𝜃 ̃ 𝑗 dan ∅𝑗 . Den- gan demikian, regresi logistik yang memiliki korelasi serial dimodelkan dengan cara mengi - kutsertakan simpangan yang telah dibakukan pada periode sebelumnya ( past standardised deviations ). Dengan demikian, model GLARMA (p,q) dapat ditulis sebagai berikut.
( ) ( ) ... ln x x X X X Z 1 t t t t k kt t 0 1 1 2 2 r r b b b b - = + + + + + < F dengan Z Z e t j t j j t j j q j p 1 1 z i = + - - = = u r / / (9)
Dalam membentuk model logit time series di penelitian ini ada beberapa tahapan. Berikut ini adalah tahapan estimasi koefisien regresi logistik biner untuk data time series .
1. Pembentukan estimasi model regresi logistik.
2. Diperoleh residual dari tahap 1.
3. Identifikasi plot ACF dan PACF residual dari tahap 2 untuk mengetahui AR(p), MA(q) atau ARMA (p.q) yang akan digunakan untuk menangkap adanya korelasi dengan waktu.
4. Pembentukan estimasi model GLARMA (p,q). Uji diagnosis estimasi model GLARMA(p,q).
6. Uji Goodness of Fit untuk mengetahui estimasi model regresi logistik atau GLARMA (p,q) yang lebih baik dalam menjelaskanfaktor-faktor yang mempengaruhi pengendalian KPR di Indonesia.
Adapun bentuk regresi logistic biner yang digunakan dalam penelitian ini adalah se - bagai berikut:
( ) ( ) ln x x DLTV DLTV 1 1 2 t t t t 0 1 2 r r b b b - = + + t t t t t < F (10)
Sementara itu, bentuk GLARMA(p,q) yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai beri - kut:
( ) ( ) ln x x
DLTV DLTV Z 1 1 2 t t t t t 0 1 2 r r b b b - = + + + t t t t t < F dengan Z Z e t i p i t i t i q 1 1 1 1 z i = + = - - = u r / / (11)

## Keterangan:
𝐷𝐿𝑇𝑉 1 𝑡 : Dummy LTV pada bulan ke-(t) ketika kebijakan LTV sebesar 70 persen.
𝐷𝐿𝑇𝑉 2 𝑡 : Dummy LTV pada bulan ke-(t) ketika kebijakan LTV sebesar lebih besar 70 persen.
𝑍 𝑡 −1 : residual regresi logistic periode ke-(t-i ) (autoregressive (p)). 𝑒 𝑡 −1
: residual GLARMA periode ke-(t-i) (moving average (q).

## Analisis

## Analisis Perkembangan KPR Dan Identifikasi Excessive Growth Pada KPR

## Sumber : Bank Indonesia (diolah)
Gambar 2: Pertumbuhan KPR dan Kredit Total Januari 2011 sampai Desember 2016
Dari gambar diatas terlihat bahwa pertumbuhan kredit KPR lebih besar dibandingkan kred - it total. Selain itu menurut Bank Indonesia (2012) di Indonesia itu perumahan sebagian be- sar lewat KPR. Tingginya KPR dikarenakan adanya berbagai kondisi penunjang yang strategis diantaranya adalah  pemenuhan kebutuhan  perumahan yang semakin lama semakin tinggi tetapi belum dapat mengimbangi kemampuan daya beli kontan dari masyarakat ( Hardjono, 2008:25 ). Hal ini didukung dengan kenyataan bahwa rumah dan perumahan merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia. Mankiw  (2009) menyatakan  bahwa  peningkatan  populasi yang besar yang salah satu sebabnya karena imigrasi juga akan menaikkan permintaan rumah. Sayangnya, KPR merupakan jenis kredit konsumsi yang bisa menyebabkan adanya excessive growth atau bahkan credit boom jika nilai kredit terlalu tinggi dan dampaknya bisa memen - garuhi terjadinya housing bubble yang akan memengaruhi stabilitas di sektor finansial yang akhirnya akan berimbas pada stabilitas sistem keuangan. Housing bubble dimungkinkan kare- na ketersediaan kredit perbankan akan meningkatkan permintaan terhadap perumahan dan sekaligus meningkatkan harga perumahan ( Oikarinen, 2009 ).
Sebelum adanya kebijakan LTV pertumbuhan KPR sangat fluktuatif dengan kecend - erungan  pertumbuhannya  mengalami  tren  positif.  Kemudian  ketika  diberlakukan  kebija - kan LTV pada Agustus 2012 terjadi perlambatan KPR yang cukup besar, pertumbuhan KPR mengalami perlambatan sampai minus 9 persen. Hal ini kemungkinan terjadi karena adanya penerapan LTV pada Juni 2012 sehingga mempengaruhi KPR pada bulan setelahnya. Mas- yarakat mengalami keterkejutan dengan tingginya Down Payment yang harus diberikan untuk melakukan KPR diawal perberlakuan LTV. Setelah itu, ada kenaikan kembali pertumbuhan KPR
Muthia, Azka Macroprudential Policy Study: Loan to Value
Ratio in Home Ownership Credit Control
dikarenakan bank mengganti sasaran konsumen KPR dari rumah tangga menengah kebawah ke rumah tangga menengah keatas dimana tidak terlalu terpengaruh dengan LTV ( Bank Indo- nesia, 2012a ).
Sumber: Bank Indonesia (diolah) Keterangan: = sebelum ada kebijakan LTV = kebijakan LTV sebesar 70 persen = kebijakan LTV lebih besar 70 persen
Gambar 3: Kebijakan LTV dan Pertumbuhan KPR pada Januari 2011-Desember 2016
Hasil analisis menggunakan pendekatan HP filter menunjukkan bahwa rasio KPR ter - hadap PDB di Indonesia dari periode Januari 2011 sampai Desember 2016 menunjukkan laju yang fluktuatif. Secara keseluruhan tren rasio KPR terhadap PDB beberapa kali mengalami ex- cessive growth bahkan terjadi credit booms . Excessive growth terjadi pada Januari 2012, Juni 2013, September 2013-Februari 2014, Mei 2014, dan Oktober 2014-Februari 2015 sedangkan credit booms terjadi pada Juni 2012 dan Juli 2012.

## Gambar 4: Rasio KPR terhadap PDB pada Periode Januari 2011-Desember 2016
Mendoza dan Terronez (2008) menyatakan bahwa credit booms di negara berkem- bang sering terjadi terkait adanya krisis mata uang, krisis perbankan dan sudden stop . Namun, Gourinchas dkk (2001) menyatakan bahwa tidak ada hubungan antara credit booms dan krisis
keuangan di negara berkembang. Sedangkan Dell Ariccia (2012) memiliki pandangan bahwa pertumbuhan kredit yang dipicu oleh respon yang berlebihan pelaku sektor keuangan lebih mengarah pada pertumbuhan kredit yang berlebihan ( credit boom ). Kondisi ini didasari teori financial accelerator . Financial accelerator terjadi karena adanya market imperfection akibat asimetric information serta lemahnya kelembagaan.
Dari hasil HP filter diatas menunjukkan KPR di Indonesia memiliki peluang yang terjad - inya housing bubble seperti yang terjadi pada Amerika Serikat karena ada beberapa waktu di - mana pertumbuhan KPR melewati threshold . Hal ini akibat adanya kecenderungan kesamaan nilai IHPR Indonesia dengan Amerika serikat dan pertumbuhan kredit yang lebih tinggi dari pertumbuhan kredit total perbankan ( Nasution, 2013 ). Hasil HP filter memperlihatkan bahwa beberapa kali KPR terjadi excessive growth yang menunjukkan ketika rasio kredit terhadap PDB melebihi trennya dari gap absolut yang dinyatakan dalam persentase berlangsung ter- lalu lama, maka cenderung mengalami krisis kredit. Iossifov dan Khamis (2009) menyatakan bahwa adanya rapid credit expansion baik karena credit boom ataupun fundamental akan menimbulkan risiko prudensial dan makroekonomi. Oleh karena itu Bank Indonesia menerap- kan adanya kebijakan LTV. Instrumen ini dikeluarkan sebagai respons atas hasil asesmen yang menunjukkan bahwa pertumbuhan kredit properti serta indeks harga properti tumbuh jauh di atas tren jangka panjangnya atau mengindikasikan adanya boom harga properti. Selain dalam bentuk instrumen pengaturan seperti disebutkan di atas, kebijakan makroprudensial dapat dirumuskan dalam bentuk himbauan ( moral suasion ) khususnya bagi institusi keuangan ( Bank Indonesia, 2016 ).
Analisis LTV Sebagai Pengendalian KPR Pada Periode Januari 2011 sampai Desember 2016
Untuk mengetahui pengaruh kebijakan LTV terhadap pengendalian kredit, dilakukan pengolahan dengan menggunakan regresi logistik. Berikut hasil persamaan regresi logistik :
( ) ( ) , ( , )
, ( , )
, ( , ) ln x x p value
DLTV p value DLTV p value 1 0 8755 0 1 0 9867 1 0 116 1 2646 2 0 168 t t r r - =- -
= + - =
- - = t t d n (12)
Berdasarkan  hasil  persamaan  tersebut,  terlihat  bahwa  secara  parsial  LTV1  maupun LTV2 tidak berpengaruh signifikan terhadap pengendalian KPR di Indonesia. Nilai Nagerkerke R2 sebesar 0,1942, berarti bahwa 19,42 persen variasi dalam pengendalian KPR Indonesia disebabkan oleh variabel bebas yang ada dan sisanya sebesar 80,58 persen perubahannya disebabkan oleh variabel-variabel lain yang tidak dijelaskan dalam model.

## Tabel 1: Hasil Estimasi
Estimasi Model Statistik AIC LR Wald Nilai P-value Nilai P-value (1) (2) (3) (4) (5) (6) Regresi Logistik 89,179 14,19 0,0001* 26,98 2,05e-07* GLARMA (1,0) 76987
Peranan variabel-variabel lain yang tidak dijelaskan dalam model tersebut, diakomodir oleh GLARMA yang memasukkan residual persamaan regresi logistik ke dalam model. Sebe - lum dilakukan pembentukan model terlebih dahulu dilakukan pemilihan model. Hasil iden-
Muthia, Azka Macroprudential Policy Study: Loan to Value
Ratio in Home Ownership Credit Control
tifikasi pola ACF dan PACF (lampiran 3 dan 4) diperoleh bahwa GLARMA (1,0) sebagai model yang sesuai.
Berdasarkan AIC, uji Likelihood Ratio dan uji Wald, model GLARMA (1,0) menghasilkan model lebih baik daripada regresi logistik. Persamaan model yang terbentuk adalah sebagai berikut:
( ) ( ) , ( , ) , ( , )
, ( , ) ln x x p value DLTV p value DLTV p value
Z 1 1 361 0 145 1 427
1 0 191
1 575 2 0 359 t t t r r - =- - = + - =
- - = + t t d n dengan , * ( , ) Z Z P value e 0 6467 2 05 07 t t 1 = - = - - (12)
Estimasi model  GLARMA (1,0) pada  persamaan diatas memiliki  ketepatan klasifika - si sebesar 80,5555 persen. Artinya bahwa dari 72 observasi yang digunakan, model GLAR - MA(1,0) dapat engklasifikasikan 58 observasi dengan benar. Hasil uji LJung-Box , model ini su- dah bersifat white noise dengan tingkat kepercayaan 95 persen sehingga disimpulkan bahwa model GLARMA (1,0) yang dibentuk telah sesuai.
Koefisien variabel autoregressive (Zt−1) memiliki pengaruh parsial yang signifikan ter - hadap pengendalian KPR di Indonesia dengan tingkat kepercayaan 95 persen. Koefisien ko - relasi sebesar 0,6467 menunjukkan bahwa kondisi pada satu bulan sebelumnya memberikan pengaruh yang cukup kuat dalam memengaruhi terjadinya excessive growth pada KPR. Hasil ini sesuai dengan teori behavioral finance dan bonded rationality . Perilaku sektor keuangan khususnya perbankan berdasarkan beberapa studi empiris cenderung prosiklikal. Berdasar- kan penelitian Munier dkk (1999) teori bounded rationality menyatakan bahwa dalam pen - gambilan keputusan, perilaku rasional masing-masing individu dibatasi oleh informasi yang dimiliki dan cara berpikir kognitif serta batasan waktu yang dimiliki untuk mengambil kepu - tusan. Kecenderungan bank untuk menganggap ringan risiko ketika perekonomian booming dan melebihkan potensi risiko ketika perekonomian terpuruk, konsisten dengan teori. Perilaku prosiklikal perbankan yang berlebihan khususnya pada kondisi perekonomian booming dapat memicu pertumbuhan kredit yang berlebihan. Hal ini terbukti berdasarkan beberapa liter - atur yang sering dikaitkan sebagai faktor kunci yang berkontribusi terhadap krisis di sektor keuangan khususnya di negara berkembang. Hal ini didukung laporan perekonomian BI yang menyatakan bahwa preferensi masyarakat untuk berinvestasi pada properti dipengaruhi ek - spektasi kenaikan harga properti, sebagai faktor kunci yang berkontribusi terhadap krisis di sektor keuangan khususnya di negara berkembang. Hal ini didukung laporan perekonomian BI yang menyatakan bahwa preferensi masyarakat untuk berinvestasi pada properti dipengaruhi ekspektasi kenaikan harga properti.
Untuk variabel LTV1 yaitu kebijakan LTV sebesar 70 persen, nilai koefisien adalah se - besar 1,427 tetapi secara statistik tidak signifikan. Hal ini berarti ketika diberlakukan kebijakan LTV sebesar 70 persen, maka kecenderungan KPR akan berada pada keadaan excessive growth adalah sebesar 4,1662 kali lebih besar dibandingkan saat tidak diberlakukan kebijakan LTV. Namun, secara statistik kebijakan LTV sebesar 70 persen tidak memengaruhi pengendalian KPR di Indonesia pada tingkat kepercayaan 95 persen.
Untuk variabel LTV2 yaitu kebijakan LTV lebih dari 70 persen, nilai koefisien adalah sebesar –1,575 tetapi secara statistik tidak signifikan. Hal ini berarti ketika diberlakukan kebi -
jakan LTV lebih besar 70 persen, maka kecenderungan KPR akan berada pada keadaan aman adalah sebesar 4,8307 kali lebih besar dibandingkan saat tidak diberlakukan kebijakan LTV. Namun, secara statistik kebijakan LTV lebih dari 70 persen tidak memengaruhi pengendalian KPR di Indonesia pada tingkat kepercayaan 95 persen.
Gagalnya penerapan LTV menurut Se (2013) karena pada penerapannya, kebijakan LTV dapat mengalami penyimpangan. Penyimpangan bisa terjadi karena adanya ekspansi dari kredit non-bank, lembaga keuangan yang kurang diatur dan/atau oleh bank asing. Sasa- ran yang sempit dari rasio LTV dapat meningkatkan hambatan ekonomi politik, terutama jika kelompok yang terkena dampak batas LTV cenderung lebih membutuhkan kredit. Oleh karena itu, kebijakan makroprudensial untuk membatasi kredit perumahan mungkin lebih sulit diim- plementasikan dari sudut pandang ekonomi politik.
Keadaan tersebut kemungkinan juga terjadi di Indonesia, Pemerintah Indonesia juga menerapkan KPR bersubsidi sebagai salah satu cara ekonomi politik yang pemerintah lakukan untuk rakyak menengah kebawah yang menjadikan praktek KPR masih berjalan lancar walau - pun sudah ada penerapan LTV. Hal ini karena memang pengaturan mengenai LTV dikecualikan terhadap KPR dalam rangka pelaksanaan program perumahan pemerintah. Sementara itu, lembaga nonbank di Indonesia juga sedang mengalami perkembangan dan jumlahnya cukup banyak. Adanya persaingan antara bank dan nonbank dalam menyalurkan KPR kepada mas- yarakat karena dengan diperbaharui ketentuan LTV menimbulkan ketertarikan bagi bank dan non-bank untuk ikut menyalurkan KPR. Masyarakat tertarik untuk kredit di lembaga nonbank karena uang muka di nonbank sangat murah ( Franedya dalam Saraswati, 2014 ).
Selain itu, gagalnya penerapan LTV bisa saja terjadi karena penetapan nilai rasio LTV itu sendiri. Menurut Profesor Candra Fajri Ananda, Dekan Fakultas ekonomi dan Bisnis, Uni- versitas Brawijaya, BI tidak bisa serta-merta menentukan seberapa besar angka LTV tanpa informasi yang komprehensif dari OJK, selaku pemegang kendali mikroprudensial. OJK sendiri juga menginginkan sektor perbankan ikut menikmati dinamika perubahan LTV. BI dan OJK juga harus berkoordinasi dengan pemerintah, terkait keseimbangan pasar secara riil dalam jangka waktu tertentu.
Tidak adanya pengaruh yang signifikan dari LTV atau bisa dibilang belum berhasilnya kebijakan LTV ini diperkuat dengan laporan perekonomian Indonesia oleh BI yang menyatakan bahwa pertumbuhan KPR dipicu dengan keadaan pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Saat pertumbuhan ekonomi baik atau mengalami percepatan maka pertumbuhan KPR ikut naik dan saat pertumbuhan ekonomi mengalami perlambatan pertumbuhan KPR ikut turun. Hal ini terbukti pada tahun 2012 dan 2013 KPR tinggi karena perekonomian Indonesia sedang baik. Kemudian pada awal tahun 2015 terjadi perlambatan perekonomian di Indonesia yang berdampak pada KPR. Mankiw (2009) menjelaskan bahwa terjadinya booming pada pertum- buhan ekonomi meningkatkan pendapatan yang kemudian akan meningkatkan permintaan rumah.
Belum berhasilnya kebijakan LTV di Indonesia perlu ditinjau ulang dan disiasati agar fungsi kebijakan makroprudensial dalam hal ini LTV bisa berhasil mengendalikan KPR di Indo- nesia. Hahm dkk (2012) menyatakan untuk Negara Korea dan beberapa negara Asia penggu- naan rasio DTI menjadi pelengkap penting kebijakan LTV untuk tujuan makroprudensial dalam mengendalikan KPR dan dalam kasus Hongkong. Di Indonesia sendiri kebijakan makropruden- sial DTI belum diatur baru mengatur dan menerapkan LTV saja.
Ratio in Home Ownership Credit Control

## Simpulan
Gambaran umum dari karakteristik KPR dalam penelitian ini adalah bahwa secara ke - seluruhan pertumbuhan KPR lebih tinggi dari kredit total. Pada Januari 2011 sampai Desem - ber 2016, Indonesia mengalami pertumbuhan KPR yang tinggi dan fluktuatif. Pertumbuhan KPR20 mengalami shock diawal penerapan kebijakan LTV sebesar 70 persen kemudian fluktu - atif kembali dan semakin lama semakin stabil, setelah perubahan kebijakan LTV lebih dari 70 persen pertumbuhan lebih stabil dan tidak terlalu tinggi.
Hasil dari HP filter menunjukkan bahwa rasio KPR terhadap PDB pada Januari 2011 sampai Desember 2016 beberapa kali mengalami excessive credit bahkan credit booms.
Hasil analisis keberhasilan LTV terhadap pengendalian KPR di Indonesia pada Janu- ari 2011 sampai Desember 2016 menunjukkan bahwa pengendalian KPR di Indonesia dipen - garuhi rasio KPR terhadap PDB bulan sebelumnya sedangkan penerapan kebijakan LTV se- besar 70 persen dan lebih dari 70 persen tidak berpengaruh secara signifikan atau belum berhasil dalam mengendalikan KPR di Indonesia.
Berdasarkan kesimpulan hasil penelitian dan pembahasan, peneliti mengajukan saran sebagai berikut : a) Bank Indonesia dapat menggabungkan kebijakan LTV dengan kebijakan DTI seperti pada negara lain yaitu Hongkong ( Kuttner dan Shim, 2012 ) dan Korea Selatan (OH Hwa Se, 2013) yang menggabungkan kedua kebijakan itu. Penggabungan kebijakan bertujuan agar memaksimalkan pengendalian KPR agar tidak terjadi excessive credit. b) Melihat adanya kemungkinan Indonesia mengalami credit boom yang bisa menjadikan housing bubble, un- tuk mempermudah monitoring pemerintah perlu menentukan batas kewajaran pertumbuhan KPR agar menjaga KPR tetap berada dalam batas aman. c) Dalam mengendalikan pertumbu- han KPR dan keberhasilan kebijakan LTV, diperlukan koordinasi yang baik antara Bank Indone- sia, Pemerintah, Otoritas Jasa Keuangan dan Bank.

## Daftar Pustaka
Bank Indonesia. (2011). Statistik Ekonomi dan Keuangan Desember 2011 . Jakarta: Bank Indo- nesia.
Bank Indonesia. (2011a). Surat Edaran BI No. 13/6/DPNP. Indonesia: Bank Indonesia.
Bank Indonesia. (2012). Laporan Pengawasan Perbankan 2012 . Jakarta: Bank Indonesia.
Bank Indonesia. (2012a). Statistik Ekonomi dan Keuangan Desember 2012 . Jakarta: Bank Indonesia.
Bank Indonesia. (2013). Statistik Ekonomi dan Keuangan Desember 2013 . Jakarta: Bank Indo- nesia.
Bank Indonesia. (2014). Statistik Ekonomi dan Keuangan Desember 2014 . Jakarta: Bank Indo- nesia.
Bank Indonesia. (2015). Surat Edaran BI No 17/10/PBI/2015 . Indonesia: Bank Indonesia.
Bank Indonesia. (2015). Statistik Ekonomi dan Keuangan Desember 2015 . Jakarta: Bank Indo- nesia.
Bank Indonesia. (2016). Mengupas Kebijakan Makroprudensial . Jakarta: Departemen Kebija- kan Makroprudensil Bank Indonesia.
Bank Indonesia. (2016). Statistik Ekonomi dan Keuangan Desember 2016 . Jakarta: Bank Indo-
nesia.
Bank Indonesia. (2016). www.bi.go.id .Diakses tanggal 2 November 2016.
Davis, Richard A. (2004). Observation Driven Model for Time Series of Counts . Diakses pada Januari 2017 melalui www.stat.colostate.edu/~rdavis/l ectures .
Dell Ariccia, Giovanni et al. (2012). Policies for Macrofinancial Stability : How to Deal with Credit Booms . IMF Staff Discussion Note No. SDN/12/06.
Dunsmuir, William T.M., Cuong Tran dan Don Weatherburn. (2008). Assessing the Impact of Mandatory DNA Testing of Prison Inmates in NSW on Clearance, Charge and Conviction Rates for Selected Crime Categories . Sidney: NSW Bureau of Crime Statistics and Re - search.
Dunsmuir, William T.M., David J. Scott. (2014). The glarma Package for Observation Driven Time Series Regression of Counts . Diakses pada 21 April 2017 melalui http://cran.r- proj- ect.org/web/packages/glarm a/vignettes/glarma.pdf .
Dunsmuir, William T.M., Cenanning Li, David J. Scott. (2014). Package Generalized Linear Au- toregressive Moving Average Models . Diakses pada 21 April 2017 melalui http://cran.r- project.org .
European Systemic Risk Board. (2013). The ESRB Handbook on Operatinalising Macro-pru - dential Policy in the Banking Sector .
Galati, Gabriete dan Richhid Moessner. (2011). Macroprudential policy- literatur review . BIS Working Paper No 337. Switzerland : Bank International Settlements.
Gourinchas, Pierre Oliver, Rodrigo Valdes, dan Oscar Landerretche. (2001). Lending Booms : Latin America and the World . Economia, Spring, hal. 47-99.
Group of Ten. (2001). Report on Consolidation in the Financial Sector. International Monetary Fund.
Gujarati, Damodar N. (2003). Basic Econometrics (4th ed). New York: Mc. Graw Hill.
Hahm, Joon Ho, Frederic S. Mishkin, Hyun Song Shin, dan Kwanho Shin. (2012). Macropru- dential Policies in Open Emerging Economies . NBER Working Paper No. 17780. Diakses pada 1 Januari 2017 melalui www.nber.org/papers/w17780 .
Hardjono. (2008). Mudah Memiliki Rumah Idaman Lewat KPR . Jakarta: PT.Pusaka Grahata- ma. Dika Chandra Priana.
Hilbert et.al. (2016). Assessing And Managing Rapid Credit Growth And The Role Of Supervi - sion And Prudential Policies . Journal IMF Working Paper WP/05/151.
Holt, Jeff. (2009). A Summary of the Primary Causes of the Housing Bubble and the Resulting Credit Crisis: A Non-Technical Paper . The Journal of Business Inquiry 2009, hal 120-129.
Iossifov, Plamen dan May Khamis. (2009). Credit Growth in Sub- Saharan Africa-Sources, Risks, and Policy Responses . IMF working paper
Kuttner, Kenneth dan Ilhyock Shim. (2012). Taming the Real Estate Beast: The Effects of Mon - etary and Macroprudential Policies on Housing Prices and Credit . Working paper Bank of Australia

## Muthia, Azka Macroprudential Policy Study: Loan to Value
Ratio in Home Ownership Credit Control
Mankiw, N. Gregory. (2009). Macroeconomics 7th edition . New York : Worth Publisher
Mars. (2015). Studi Komprehensif tentang Consume Credit . Indonesia: MARS
Mendoza, Enrique G., dan Marco E. Terrones. (2008). An Anatomy of Credit Booms: Evidence from Macro Aggregates and Micro Data. Cambridge . NBER Working Paper Series. Diak- ses pada  5 Mei 2017 melalui http://www.nber.org/papers/w14 049 .
Munier, Bertrand et. al. (1999). Bounded Rationality Modeling . Journal Marketing Letters, hal. 233-248.
Nasution, Lokot Zein. (2013). Pengaruh Loan To Value dan Shock Variabel Makroekonomi terhadap Pertumbuhan Industri Properti Indonesia . Jurnal Pembangunan Manusia Vol. 7 No. 3. Jakarta: Kementrian  Keuangan Indonesia.
Oikarinen, Elias. (2009). Dynamic linkages between housing and lot prices: Empirical evi - dence from Helsinki . Discussion Papers 53, Aboa Centre for Economics.
Saraswati, Ida Ayu Putri. (2014). Analisis Kebijakan Bank Indonesia Tentang Loan To Value Pad Apt. Bank Tabungan Negara (Persero). Tbk Cabang Singaraja. Journal UPG vol 4 no.1 2014. Universitas Pendidikan Ganesha : Indonesia
Se, Oh Hwa. (2013). Loan-to-Value as Macro-Prudential Policy Tool: Experiences and Lessons of Asian Emerging Countries . DSF Policy Paper No. 33. Belanda: Duisenberg School of finance.
Utari Diah, A. G. Arimurti, T. Nurmalia, K. (2012). Pertumbuhan Kredit Optimal dan Kebijakan Makroprudensial untuk Pengendalian Kredit . Working paper Bank Indonesia.