JIGE 5 (1) (2024) 264-279

## JURNAL ILMIAH GLOBAL EDUCATION
ejournal.nusantaraglobal.ac.id/index.php/jige
DOI: https://doi.org/10.55681/jige.v5i1.2136

## Stabilitas  Sistem  Keuangan  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Melalui Kebijakan Makroprudensial di 5 Negara ASEAN
Audre Aprillia 1* , Nurul Syahfia 1 , Winsi Fadiah Putri 1 , Diwayana Putri Nasution 1 , Rusiadi 1
1 Program Studi Magister Ekonomi, Universitas Pembangunan Panca Budi, Indonesia * Corresponding author email: audreapril@gmail.com

## Article Info
Article history:
Received January 19, 2024 Approved February  8, 2024

## ABSTRACT
The  objectives  of  the  research  include  efforts  to  explore  the macroprudential impact on financial system stability (FSS) and economy in 5  (five)  ASEAN  member  countries  during  the  period  2013  to  2019.  The methodology  of  this  study  is  based  on  the  application  of  the  Mutant Method, VAR, and Ardl Panel. Analysis of the research results revealed that the variables Rii Interest Rate (SBR), Money Supply (JUB), Exchange Rate, and  Loan  to  Depocit  Ratio  (LDR)  simultaneously  have  a  significant influence on Gross Domestic Product (GDP). In addition, SBR and JUB have also  proven  to  have  an  impact  on  the  inflation  rate.  The  results  also produced  a  panel  of  leading  indicators,  consisting  of  the  Inflation  Index (INF)  and  currency  exchange  rates,  as  a  marker  of  the  effectiveness  of control variables on economic stability in ASEAN countries. This indicator shows  that  INF  and  exchange  rates  play  an  important  role  in controlling economic stability, with controls in the short to long term. These findings provide significant insight into key factors affecting economic stability  in the  ASEAN  region,  providing  the  basis  for  more  effective  policy formulation in the future.

## ABSTRAK
Tujuan  pada  penelitian  yang  dilakukan  mencakup  upaya untuk  menggali dampak  makroprudensial  terhadap  stabilitas  sistem  keuangan  (SSK)  dan perekonomian  di  5  (lima)  negara  anggota  ASEAN  selama  periode  2013 hingga 2019. Metodologi penelitian ini didasarkan pada penerapan Metode Simutan,  VAR,  dan  Panel  Ardl.  Analisis  hasil  penelitian  mengungkapkan bahwa  variabel  Suku  Bunga Rii  (SBR),  Jumlah  Uang  Beredar  (JUB),  KURS, dan  Loan  to  Depocit  Ratio  (LDR)  secara  bersamaan  memiliki  pengaruh yang signifikan terhadap Produk Domestik Bruto (PDB). Selain itu, SBR dan JUB  juga  terbukti  berdampak  pada  tingkat  inflasi.  Hasil  penelitian  juga menghasilkan panel indikator utama, yang terdiri dari Indeks Inflasi (INF) dan  nilai  tukar  mata  uang,  sebagai  penanda  efektivitas  variabel  kontrol terhadap  stabilitas  ekonomi  di  negara-negara  ASEAN.  Indikator  ini menunjukkan bahwa INF dan nilai tukar memainkan peran penting dalam mengontrol  stabilitas  perekonomian,  dengan  pengontrolan  pada  jangka pendek  hingga  jangka  panjang.  Temuan  ini  memberikan  wawasan  yang signifikan  terkait  faktor-faktor  kunci  yang  mempengaruhi  stabilitas
Keywords: ASEAN, Financial System, Macroprudential
Stabilitas Sistem Keuangan dan Pertumbuhan Ekonomi Melalui Kebijakan Makroprudensial di 5 Negara ASEAN … -  265
ekonomi  di  kawasan  ASEAN,  memberikan  dasar  untuk  perumusan kebijakan yang lebih efektif di masa depan.
Copyright © 2024, The Author(s).
This is an open access article under the CC–BY-SA license
How  to  cite: Aprillia,  A.,  Syahfia,  N.,  Putri,  W.  F.,  Nasution,  D.  P.,  &  Rusiadi,  R.  (2024).  Stabilitas  Sistem  Keuangan  dan Pertumbuhan Ekonomi Melalui Kebijakan Makroprudensial di 5 Negara ASEAN. Jurnal Ilmiah Global Education , 5 (1), 264– 279. https://doi.org/10.55681/jige.v5i1.2136

## PENDAHULUAN
Sejak  melewati  krisis  keuangan  Asia,  negara-negara  ASEAN  telah  melakukan restrukturisasi  secara  sistematis  terhadap  kerangka  kebijakan  mereka  untuk  menghadapi fluktuasi  ekonomi  yang  tinggi  dan  rendah.  Transformasi  ini  mencakup  pergeseran  fokus  dari inisiatif reformasi ekonomi dan sektor keuangan yang bersifat luas dan ambisius. Dalam konteks kebijakan moneter, perekonomian ASEAN menunjukkan dukungan yang solid dengan tingkat inflasi  dan  volatilitas  output  yang  rendah.  Beberapa  negara  seperti  Indonesia,  Filipina,  dan Thailand  mengadopsi  sistem  sasaran  inflasi  yang  fleksibel,  sementara  Malaysia  dan  Singapura memiliki  pendekatan  yang  sedikit  berbeda  (Dorfleitner,  et  al.,  2016).  Dinamika  kebijakan moneter  yang  berkembang  sejak  krisis  Asia  mencerminkan  cara  negara-negara  ASEAN mengatasi tantangan "trinitas yang mustahil," yaitu kebijakan moneter yang independen, pasar modal  yang  terbuka,  dan  nilai  tukar  yang  tetap.  Kerangka  kebijakan  moneter  ini  didasarkan pada ketegasan dalam mencapai tujuan stabilitas harga, termasuk penerapan sasaran inflasi yang jelas  di  beberapa  negara  dan  peningkatan  operasional  serta  transparansi  bank  sentral  (Ansori, 2019).
Pertahanan  negara-negara  ASEAN  dari  krisis  keuangan  global  dan  fluktuasi  harga komoditas,  serta  lingkungan  inflasi  yang  rendah,  dapat  diatributkan  pada  transisi  mereka menuju kerangka kerja yang lebih konsisten dan berorientasi ke depan. Selain itu, adopsi sistem nilai  tukar  yang  lebih  fleksibel  telah  meningkatkan  kemandirian  moneter,  memudahkan penyesuaian  terhadap  perubahan  eksternal.  Manajemen  likuiditas  yang  aktif  dan  independen oleh  bank  sentral  menjadi  kunci  keberhasilan  dalam  memastikan  kebijakan  sesuai  dengan kondisi  pasar,  sambil  meningkatkan  komunikasi  dengan  pihak-pihak  terkait.  Sistem  keuangan negara-negara  ASEAN  telah  menunjukkan  ketahanan  yang  signifikan  berkat  reformasi kebijakan mikro- dan makroprudensial yang substansial (Gunadi, Yumanita, Hafidz, & Astuti, 2013).  Peningkatan  regulasi  dan  pengawasan  keuangan,  penerapan  prinsip-prinsip  Basel, peningkatan modal perbankan, dan harmonisasi  regulasi dengan praktik terbaik adalah bagian dari  langkah-langkah  besar  yang  telah  diambil.  Upaya  untuk  merestrukturisasi  bisnis  non- keuangan, mengembangkan pasar obligasi dalam mata uang lokal, dan membangun mekanisme penyelesaian  utang  di  luar  pengadilan  semuanya  berkontribusi  pada  pemeliharaan  stabilitas keuangan di kawasan ini (Vasilescu, 2012), (Rusdianasari, 2018).
Kendati  sistem  keuangan  ASEAN  memiliki  perbedaan  dalam  hal  ukuran,  akses, efisiensi, dan struktur pengawasan, terdapat juga persamaan yang mencolok. Peningkatan peran "bank  bayangan"  dan  pasar  keuangan,  dominasi  konglomerat  keuangan,  serta  campur  tangan pemerintah yang signifikan adalah karakteristik yang umum terlihat. Meskipun demikian, risiko
keuangan  makro  di  negara-negara  ASEAN  terlihat  dapat  dikendalikan  dan  umumnya  lebih rendah  dibandingkan  dengan  sistem  keuangan  global,  menunjukkan  manfaat  yang  diperoleh dari reformasi kuat yang dilakukan selama beberapa dekade.
Negara-negara  ASEAN  tidak  hanya  mengambil  langkah-langkah  maju,  tetapi  mereka telah  menancapkan  tonggak  sejarah  dalam  mengimplementasikan  kebijakan  makroprudensial guna  mencapai  stabilitas  keuangan  yang  unggul  dibandingkan  dengan  negara-negara  lainnya. Organisasi  ini  tidak  hanya  mencatat,  tetapi  juga  mengamati  dengan  cermat  peningkatan  yang signifikan  dalam  penggunaan  kebijakan  makroprudensial  di  seluruh  kawasan  ASEAN, melakukan analisis mendalam terkait dengan dampak kebijakan tersebut terhadap menjaga dan memelihara  stabilitas  keuangan  yang  mumpuni.  Bukan  sekadar  mengikuti  tren,  negara-negara ASEAN telah mengalami transformasi luar biasa dalam penerapan kebijakan makroprudensial selama  tiga  puluh  tahun  terakhir.  Transformasi  ini  menonjolkan  perubahan  yang  mencolok, dengan fokus yang  semakin besar pada perangkat prudensial domestik yang khusus mengatasi sektor kredit dan properti real estate. Keberhasilan pergeseran ini menjadi jelas sebagai respons terhadap  kebutuhan  mendesak  untuk  mengatasi  risiko  stabilitas  keuangan  yang  termanifestasi dalam  siklus  harga  aset  dan meningkatnya  utang  rumah  tangga.  Tidak hanya  sebagai  langkah proaktif, tetapi sebagai bentuk kecanggihan dalam mengelola tantangan ekonomi, negara-negara ASEAN  telah  memanfaatkan  kebijakan  makroprudensial  dengan  penuh  tekad.  Ini mencerminkan  dedikasi  tingkat  tinggi  terhadap  keamanan  dan  ketahanan  keuangan  di  tengah dinamika  global  yang  seringkali  tidak  pasti.  Keberhasilan  mereka  dalam  mengadaptasi  dan menyempurnakan alat-alat makroprudensial menjadi cerminan dari komitmen luar biasa mereka terhadap  stabilitas  keuangan,  membuktikan  bahwa  ASEAN  menjadi  pionir  dalam  menggagas dan  mengimplementasikan  langkah-langkah  progresif  untuk  mengatasi  tantangan  ekonomi secara holistik (Vasilescu, 2012), (Gunadi, Yumanita, Hafidz, & Astuti, 2013) dan (Dorfleitner, et al., 2016).
Analisis  makroprudensial,  sebagaimana  tergambar  dalam  pernyataan  ini,  menjadi sebuah perangkat yang tidak hanya membatasi risiko institusi keuangan secara individu, tetapi juga mengarah pada upaya yang sangat berlebihan dalam menjaga dan meningkatkan Stabilitas Sistem  Keuangan  (SSK).  Kebijakan  makroprudensial  dipandang  sebagai  alat  yang  tak tergantikan, dipergunakan dengan sebaik-baiknya untuk meraih tujuan mulia ini. Penekanannya melibatkan beberapa langkah berani, seperti penyebaran kredit perbankan ke sektor yang tepat dan menguntungkan, mempertimbangkan faktor politik, hukum, dan sosial dalam menentukan kebijakan ekonomi melalui pengaturan suku SBI, serta menjaga stabilitas keuangan yang merata bagi  pemerintah,  perbankan,  dan  masyarakat  pengguna  jasa  keuangan.  Namun,  kebijakan makroprudensial  tidak  hanya  sekadar  alat  teknis;  ia  juga  menjadi  benteng  pertahanan  ketika ekonomi  terguncang  oleh  resesi.  Meski  ada  peraturan  yang  dikomunikasikan  pada  awal penerapan,  kebijakan  ini  tetap  bersifat  dinamis  dan  memberikan  ruang  bagi  pengambilan keputusan  dalam  situasi  sulit.  Tujuan  utamanya  adalah  mengurangi  risiko  terjadinya prosiklikalitas  sistem  keuangan  yang  berlebihan  dan  memberikan  dampak  countercyclical, sejalan dengan tujuan kebijakan moneter untuk mengurangi fluktuasi ekonomi (Soemitra, 2009), (Rusdianasari, 2018) &  (Ansori, 2019)
Selama  periode  perekonomian  yang  sedang  berkembang,  kebijakan  makroprudensial yang  memperketat  persyaratan  modal  dan  likuiditas  menjadi  landasan  bagi  daya  tahan  bank. Pendekatan  ini,  seperti  yang  diungkap  oleh  (Ramadani  &  Rahman,  2013),  mampu  menjaga stabilitas bank saat perekonomian menghadapi penurunan. Stabilitas sistem keuangan menjadi
sangat  krusial,  bukan  hanya  karena  pengalokasian  dana  yang  efektif,  tetapi  juga  karena dampaknya  pada  kesehatan  dunia  perbankan,  pengendalian  inflasi,  dan  perputaran  uang masyarakat secara keseluruhan.
Pentingnya  kebijakan  makroprudensial  dalam  mendukung  stabilitas  sistem  keuangan diakui  oleh  banyak  penelitian,  termasuk  hasil  riset  (Festic  &  Beko,  2008)  yang  menunjukkan bahwa kebijakan ini dapat menjaga stabilitas sistem keuangan dan mengendalikan kredit.  (Ayu, 2014)  juga  menambahkan  dimensi  baru,  mengungkapkan  bahwa  kebijakan  makroprudensial memiliki kemampuan untuk mengurangi volatilitas nilai tukar dan inflasi, yang secara signifikan dapat mendorong stabilitas sistem keuangan secara keseluruhan. Sebagai suatu instrumen yang dapat  merespon  dinamika  kompleks  ekonomi,  kebijakan  makroprudensial  menjadi  tonggak utama  dalam  menjaga  daya  tahan dan  keseimbangan  sistem  keuangan  di  tingkat  regional  dan global.
Penelitian  ini  membuka  jendela  untuk  memahami  dampak  analisis  makroprudensial terhadap  stabilitas  sistem  keuangan  dan  ekonomi  Indonesia,  memanfaatkan  dasar  fenomena masalah yang telah diuraikan sebelumnya. Pemahaman lebih lanjut akan dikembangkan melalui kerangka  modelling  gap,  di  mana  peneliti  akan  menjelajahi  penelitian-penelitian  sebelumnya yang  menggunakan  pola  prediksi  jangka  pendek,  menengah,  dan  jangka  panjang. Pembandingan  dilakukan  secara  simultan,  mempertimbangkan  variabel  tak  bebas  dalam  satu atau  lebih  persamaan  yang  dapat  berperan  sebagai  variabel  bebas  dalam  persamaan  lainnya dalam pendekatan model simultan.
Penggunaan model Panel ARDL untuk meramalkan sejumlah negara secara bersamaan, dengan hasil individu dari setiap negara direpresentasikan secara terpisah, menjadikan model ini sangat  sesuai  untuk  digunakan.  Oleh  karena  itu,  penulis  berkomitmen  untuk  menjalankan penelitian  dengan  judul  "Stabilitas  Sistem  Keuangan  Dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Melalui Kebijakan  Makroprudensial  Di  5  Negara  Asean."  Melalui  pendekatan  ini,  penelitian  ini  akan memberikan gambaran holistik mengenai dampak kebijakan makroprudensial terhadap stabilitas sistem keuangan dan pertumbuhan  ekonomi di 5 (lima) negara anggota ASEAN, memberikan kontribusi  pada  pemahaman  mendalam  terhadap  dinamika  regional  yang  kompleks.Melalui pendekatan  ini,  penulis  berupaya  memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  mengenai bagaimana kebijakan makroprudensial dapat memainkan peran kunci dalam menjaga stabilitas sistem keuangan dan mendukung pertumbuhan ekonomi di tingkat regional (Jhingan, 2016) & (Sukirno, 2013).
Bank  Indonesia  sebagai  otoritas  moneter  memiliki  peran  penting  dalam  menetapkan  dan mengimplementasikan  kebijakan  makroprudensial.  Kebijakan  ini  bertujuan  proaktif  mencegah risiko  sistemik,  menjaga  keseimbangan  fungsi  intermediasi,  dan  meningkatkan  akses  dan efisiensi  sistem  keuangan.  Dengan  fokus  pada  mitigasi  risiko,  Bank  Indonesia  berkomitmen menciptakan  lingkungan  keuangan  yang  kuat,  stabil,  dan  mampu  mengatasi  guncangan ekonomi.  Kebijakan  juga  mendukung  stabilitas  moneter,  sistem  pembayaran,  dan operasionalisasi  sektor  keuangan  yang  efektif  dan  aman.  Secara  keseluruhan,  pendekatan makroprudensial  ini  bukan  hanya  untuk  menjaga  stabilitas  sistem  keuangan,  tetapi  juga berdampak  positif  pada  pertumbuhan  ekonomi  melalui  peningkatan  akses  dan  efisiensi keuangan  (Hadah,  2017)  &  (Dorfleitner,  et  al.,  2016).  Sistem  keuangan  stabil  mencapai pengelolaan  risiko,  alokasi  dana  efisien,  dan  penetapan  harga  yang  tepat,  mendorong pertumbuhan  ekonomi  berkelanjutan.  Stabilitas  ini  mencakup  kemampuan  menghindari  krisis moneter  atau  keuangan,  mengalokasikan  sumber  daya  secara  efektif,  menanggulangi  dampak
kejutan,  mencegah  gangguan  pada  sektor  riil,  dan  menjaga  stabilitas  keseluruhan  sistem keuangan. Sistem keuangan yang stabil efisien dalam mengalokasikan sumber dana, menyerap gejolak,  dan  mencegah  gangguan  pada  sektor  riil  serta  stabilitas  sistem  keuangan  (Soemitra, 2009),  (Sukrudin,  2014)  &  (Temelkov,  2018).  Dengan  demikian,  stabilitas  sistem  keuangan melibatkan  pengelolaan  risiko,  alokasi  dana  optimal,  serta  kemampuan  merespons  dan menanggulangi ketidakpastian untuk menjaga integritas dan keseimbangan ekosistem keuangan negara.

## METODE
Pendekatan  ARDL  dikemukakan  oleh  (Charemza  &  Deadman,  1992)  yang  kemudian diperbaiki  (Pesaran  &  Shin,  1995)  dan  (Pesaran,  Shin,  &  Smit,  2001).  Teknik  kointegrasi Johansen Juselius dan pendekatan kointegrasi Engle dan Granger hanyalah dua contoh prosedur kointegrasi  konvensional  yang  keunggulannya  dibandingkan  teknik  ARDL.  Metode Autoregressive  Distributed Lag  (ARDL)  pertama  kali  diusulkan  oleh Charemza  dan  Deadman pada tahun 1992, dan kemudian mengalami pengembangan lebih lanjut oleh Pesaran dan Shin pada  tahun  1995  serta  Pesaran  dan  rekan-rekannya  pada  tahun  2001.  Meskipun  metode kointegrasi  Johansen  Juselius  dan  metode  kointegrasi  Engle  dan  Granger  dianggap  memiliki keunggulan tertentu, terdapat beberapa kelemahan yang perlu diatasi, khususnya dalam konteks hubungan  simultan  dan  keterbatasan  pada  sampel  kecil.  Metode  ARDL  diakui  memiliki kelebihan  dalam  menangani  masalah  simultanitas  dalam  hubungan  serta  memberikan fleksibilitas  terhadap  sampel  yang  lebih  kecil.  Keunggulan  ini  menjadi  signifikan  mengingat kecenderungan variabel yang bersifat non-stasioner atau memiliki akar unit pada tingkat tertentu. Sebagai suatu pendekatan kointegrasi yang lebih robust, ARDL dapat mengatasi berbagai tingkat integrasi,  perbedaan,  atau  tatanan  integrasi  campuran  tanpa  mengalami  kesulitan  berarti. Pentingnya  metode  ARDL  dalam  konteks  penelitian  ini  terletak  pada  kemampuannya  untuk menangani  keragaman  tingkat  integrasi  variabel,  memberikan  kebebasan  dalam  menentukan jumlah  lag  yang  optimal,  serta  memberikan  perkiraan  yang  lebih  akurat.  Dengan  demikian, pendekatan ARDL menjadi pilihan yang efektif dan dapat diandalkan untuk merancang model yang  dapat  memberikan  estimasi  yang  lebih  baik  dalam  konteks  analisis  kointegrasi  (Sukirno, 2013).
Kerangka konseptual penelitian ini ditempatkan pada penggunaan metode ARDL sebagai landasan untuk memahami dan menginterpretasikan hubungan antarvariabel dengan lebih tepat. Dengan kelebihan yang dimilikinya, metode ARDL memfasilitasi penelitian ini untuk mencapai tingkat akurasi dan ketepatan dalam peramalan yang diinginkan, sebagai berikut:

## Gambar 1. Kerangka Konseptual Penelitian

## Sumber: Penulis, 2023
Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan  data  panel,  yang  merupakan  gabungan  dari data negara dan data waktu. Dalam pendekatan ini, tujuan adalah untuk melihat spesifikasi dari setiap variabel secara terpisah atau kombinasi perkiraan jangka pendek dan jangka panjang untuk hasil masing-masing variabel. Delay autoregresif (ARDL) yang didistribusikan (Pesaran, Shin, & Smit, 2001). Setiap lag variabel dipelajari atau dibandingkan dengan dua nilai yang lebih penting dengan menggunakan metode ini. Dalam hal ini, uji coba ini disusun sebagai berikut:
Berikut rumus panel regressian berdasarkan negara:

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data suku bunga riil (SBR), Jumlah Uang Beredar (JUB), Kurs, dan Loan to deposit ratio (LDR),  yang  diukur  dalam  persen  dan  berdasarkan  poin  2000,  untuk  5  (lima)  negara  ASEAN telah  dikumpulkan  setiap  tahun  dari  tahun  2016  hingga  2022,  memungkinkan  pemantauan perkembangan  yang  terperinci  dari  masing-masing  variabel  penelitian.  Rinciannya  adalah sebagai berikut:

## Gambar 2. Perkembangan SBR 5 Negara Asean
Sumber: Worldbank, diolah penulis (2023)
Suku  bunga  riil  setiap  negara  mengalami  fluktuasi  yang  signifikan,  seperti  yang ditunjukkan  oleh  grafik  di  atas.  Ini  menunjukkan  bahwa,  sebagai  hasil  dari  efek  inflasi, perekonomian wilayah itu masih beroperasi. Pertama adalah mengembangkan pemahaman lebih lanjut  mengenai  suku  bunga  riil  (SBR)  yang  dijelaskan  oleh  (Mankiw,  2007).  (Hadah,  2017). Peningkatan  suku  bunga  dapat  mendorong  menabung,  memengaruhi  jumlah  uang  beredar, namun dapat menimbulkan risiko kredit dan penurunan daya beli. Sebaliknya, penurunan suku bunga, meskipun merangsang belanja, bisa menurunkan minat menanamkan modal pada bank dan merespon dengan pengurangan produksi, berpotensi dampak negatif pada pasar tenaga kerja (Hermansyah, 2005) & (Immawati & Dadang, 2009).

## Gambar 3. Perkembangan JUB 5 Negara Asean
Sumber: Worldbank, diolah penulis (2023)
Grafik di atas menunjukkan bahwa Vietnam lebih banyak menggerakkan JUB daripada keempat  negara  ASEAN  lainnya.  Konsep  Jumlah  Uang  Beredar  (JUB)  menurut  pandangan (Boediono,  2005)  Bank  sentral,  sebagai  pemegang  otoritas  moneter,  mengontrol  jumlah  uang beredar  dengan  memahami  bahwa  penciptaan  uang  tidak  hanya  berasal  dari  pencetakan  fisik atau  keputusan  pemerintah,  tetapi  juga  dipengaruhi  oleh  dinamika  permintaan  dan  penawaran
Stabilitas Sistem Keuangan dan Pertumbuhan Ekonomi Melalui Kebijakan Makroprudensial di 5 Negara ASEAN … -  271
uang.  Pemahaman  ini  memperkaya  perspektif  tentang  peran  bank  sentral  dalam  menjaga stabilitas moneter dan ekonomi (Manurung & Manurung, 2009) & (Mawarni, 2017).
Gambar 4. Perkembangan Kurs 5 Negara Asean Sumber: Worldbank, diolah penulis (2023)
Grafik di atas menunjukkan bahwa dari keempat negara tersebut, Vietnam memiliki nilai kurs  yang  lebih  rendah.  Negara  Singapura  mengalami  pertumbuhan  kurs  yang  cenderung meningkat setiap tahunnya. Kurs sebagai perbandingan nilai dua mata uang, memainkan peran krusial dalam transaksi internasional, khususnya ekspor dan impor. Perubahan dalam kurs tidak hanya memengaruhi daya saing ekspor dan impor, tetapi juga mengatur arus modal lintas batas, menciptakan landasan bagi pertukaran mata uang dan pembentukan harga internasional. Penting diingat  bahwa  kurs  bukan  hanya  angka,  melainkan  mencerminkan  kekuatan  ekonomi  suatu negara secara global, sehingga perubahan nilai tukar mata uang dapat memiliki dampak domino pada  berbagai  aspek  ekonomi  dan  perdagangan  internasional.  (Ramadani  &  Rahman,  2013), (Rusdianasari, 2018) & (Rahmanto & Nasrulloh, 2019).
Gambar 5. Perkembangan LDR 5 Negara Asean Sumber: Worldbank, diolah penulis (2023)
Grafik  di  atas  menunjukkan  bahwa  angka  LDR  paling  tinggi  di  Thailand.  Ini menunjukkan bahwa kenaikan tahunan  lebih tinggi daripada di negara  lain. Semua orang tahu bahwa  LDR  adalah  salah  satu  komponen  penting  dari  kebijakan  makroprudensial  yang
memengaruhi  stabilitas  ekonomi  suatu  negara.  (Kasmir,  2014)  menjelaskan  bahwa Loan  to Deposit  Ratio (LDR)  adalah  rasio  yang  mengevaluasi  proporsi  total  kredit  yang  diberikan  oleh suatu  lembaga  keuangan  dibandingkan  dengan  total  dana  masyarakat  dan  modal  yang  telah digunakan  oleh  lembaga  tersebut.  Rasio  ini  memberikan  gambaran  rinci  tentang  efisiensi penggunaan  dana  dari  sumber  eksternal  dan  internal  dalam  memberikan  fasilitas  kredit, mencerminkan  tingkat  ketergantungan  lembaga  keuangan  pada  sumber  daya  eksternal  dan internalnya dalam mendukung kegiatan pemberian kredit.

## Gambar 6. Perkembangan PDB 5 Negara Asean
Sumber: Worldbank, diolah penulis (2023)
Tingkat  pertumbuhan  PDB  Indonesia  dibandingkan  dengan  empat  negara  lainnya  jelas terlihat dari grafik data di atas. Dengan peningkatan jumlah PDB ini, Indonesia dianggap sebagai model  untuk  meningkatkan  perekonomian  kawasan  ASEAN.  Suatu  variabel  ekonomi  yang secara  komprehensif  mencerminkan  kondisi  kesehatan  perekonomian  suatu  negara  adalah Produk  Domestik  Bruto  (PDB),  yang  sering  juga  disebut  sebagai  pendapatan  nasional.  PDB memiliki  peran  strategis  dalam  analisis  pasar  dan  kecenderungan  ekonomi,  karena  dapat memberikan wawasan mendalam tentang dinamika pertumbuhan dan penurunan berbagai sektor ekonomi. Sebagaimana dijelaskan oleh (Albulescu, 2010) Produk Domestik Bruto (PDB) adalah sebuah  ukuran  nilai  pasar  dari  barang  dan  jasa  akhir  yang  dihasilkan  oleh  sumber  daya  yang terdapat dalam suatu negara selama periode waktu tertentu, biasanya satu tahun. Analisis PDB tidak hanya memungkinkan pemahaman mengenai pertumbuhan  ekonomi suatu  negara, tetapi juga  memberikan  wawasan  yang  mendalam  terhadap  sektor  ekonomi  yang  mengalami pertumbuhan signifikan atau kontraksi.
Menurut (Sukirno, 2013), PDB mencerminkan tingkat produksi yang dicapai oleh suatu negara dalam satu tahun tertentu dan perubahannya dari tahun ke tahun. Oleh karena itu, PDB tidak  hanya  menjadi  indikator  tingkat  aktivitas  ekonomi  yang  dicapai,  tetapi  juga  memberikan gambaran  yang  jelas  tentang  perubahan  pertumbuhan  ekonomi  dari  periode  ke  periode. Penggunaan  istilah  "produk  nasional"  atau  "pendapatan  nasional"  untuk  menggambarkan  nilai barang  dan  jasa  yang  dihasilkan  oleh  sebuah  negara  dalam  suatu  tahun  tertentu  menegaskan pentingnya PDB sebagai indikator kesehatan ekonomi suatu negara secara keseluruhan. Investor pun sering menggunakan pertumbuhan PDB sebagai faktor penentu saat mereka memilih tempat untuk  menempatkan  aset  mereka.  Data  PDB  memberikan  pandangan  yang  kuat  mengenai
potensi  investasi  di  berbagai  negara,  memungkinkan  investor  untuk  membuat  keputusan  yang terinformasi  dan  strategis.  Dengan  kata  lain,  PDB  dapat  menjadi  panduan  bagi  para  investor dalam menilai peluang investasi yang paling menjanjikan.
Gambar 7. Perkembangan Inflasi 5 Negara Asean Sumber: Worldbank, diolah penulis (2023)
Grafik di atas menunjukkan bahwa pada tahun 2018, ada 214 inflasi di Indonesia, yang merupakan nilai inflasi yang paling tinggi dibandingkan dengan inflasi negara lain. Pada saat itu, perekonomian Indonesia tidak stabil karena angka tersebut. Inflasi yang sering dijelaskan sebagai kenaikan harga barang dan jasa yang berkelanjutan, menjadi parameter kritis dalam pemahaman dinamika ekonomi. (Sukirno, 2013) mendefinisikan inflasi sebagai kenaikan tingkat harga yang umum dan terus-menerus, sementara (Gunadi, Yumanita, Hafidz, & Astuti, 2013) menyebutkan bahwa inflasi mencerminkan kecenderungan harga untuk naik secara berkelanjutan (Immawati & Dadang, 2009) & (Jhingan, 2016).

## Hasil Output Panel ARDL
Tabel 2. Hasil Uji Panel ARDL
Sumber: Output Eviews 2023
Dalam  konteks  kasus  lagterkointegrasi,  penerimaan  model  panel  Autoregressive Distributed Lag (ARDL) menjadi relevan ketika asumsi utamanya adalah bahwa nilai koefisien memiliki  slope  yang  negatif  dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  5%.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa model panel ARDL yang diadopsi dalam penelitian ini memenuhi kriteria tersebut, dengan nilai koefisien yang berada pada tingkat negatif, yaitu -0,02. Lebih lanjut, nilai ini juga signifikan secara statistik, dengan nilai probabilitas di bawah 0,05, yakni 0,003. Setelah diterimanya  model,  analisis  data  dilanjutkan  dengan  melakukan  pemilahan  data  berdasarkan panel per negara. Pendekatan ini memungkinkan penelitian untuk menggali lebih dalam dampak variabel  yang  diteliti  pada  setiap  negara  secara  individu.  Dengan  demikian,  pemilahan  data berdasarkan panel per negara membuka ruang bagi analisis yang lebih terperinci terkait dengan hubungan  antarvariabel  dan  dinamika  ekonomi  yang  mungkin  berbeda-beda  di  setiap  negara dalam konteks lagterkointegrasi.

## Analisis Panel Negara Indonesia
Tabel 3. Hasil Uji Panel ARDL Negara Indonesia

## Sumber: Output Eviews 2023
Hasil  di  atas  mengindikasikan  bahwa:  1)  INF  memiliki  dampak  positif  (0,011)  dan signifikan terhadap PDB, yang terbukti dari nilai probabilitas sig kurang dari 0,05, yaitu sebesar 0,00;  2)  JUB  memberikan  pengaruh  positif  (0,0003)  dan  signifikan  terhadap  PDB,  dibuktikan oleh  nilai  probabilitas  sig  yang  kurang  dari  0,05,  yakni  sekitar  0,00;  dan  3)  KURS  memiliki pengaruh positif (0,01) dan signifikan terhadap PDB, terlihat dari nilai probabilitas sig yang lebih kecil dari 0,05.

## Analisis Panel Negara Thailand
Tabel 4. Hasil Uji Panel ARDL Negara Thailand
Hasil  di  atas  mengungkapkan  bahwa:  1)  INF  memiliki  dampak  positif  (0,01)  yang signifikan  terhadap  PDB,  seperti  yang  terbuktikan  oleh  nilai  probabilitas  sig  yang  kurang  dari 0,05,  yaitu  0,00;  2)  JUB  memberikan  pengaruh  positif  (0,01)  yang  signifikan  terhadap  PDB, sebagaimana ditunjukkan oleh nilai probabilitas sig yang lebih kecil dari 0,05, yaitu 0,00; dan 3) KURS  memiliki  dampak  positif  (0,02)  yang  signifikan  terhadap  PDB,  yang  dapat  dilihat  dari nilai probabilitas sig yang lebih kecil dari 0,05.

## Analisis Panel Negara Malaysia
Tabel 4. Hasil Uji Panel ARDL Negara Malaysia

## Sumber: Output Eviews 2023
Hasil  di  atas  menunjukkan  bahwa:  1)  INF  memberikan  pengaruh  positif  (0,01)  yang signifikan  terhadap  PDB,  dengan  nilai  probabilitas  sig  kurang  dari  0,05,  yaitu  0,00.  2)  JUB memberikan  pengaruh  positif  (0,04)  yang  tidak  signifikan  terhadap  PDB,  terlihat  dari  nilai probabilitas  sig  kurang  dari  0,05,  yakni  0,50.  3)  KURS  menunjukkan  pengaruh  positif  (0,02) terhadap PDB, yang signifikan dengan nilai probabilitas sig kurang dari 0,05, yaitu 0,00. 4) LDR memberikan pengaruh  negatif (-0,001) terhadap PDB, yang signifikan dengan  nilai probabilitas sig kurang dari 0,05, yaitu 0,00.

## Analisis Panel Negara Singapura
Tabel 5. Hasil Uji Panel ARDL Negara Singapura
Sumber: Output Eviews 2023
Hasil  di  atas  menggambarkan  bahwa:  1)  INF  memberikan  pengaruh  positif  (0,02)  yang signifikan  terhadap  PDB,  dengan  nilai  probabilitas  sig  kurang  dari  0,05,  yaitu  0,00.  2)  JUB memberikan pengaruh positif (1,46) yang signifikan terhadap PDB, dengan nilai probabilitas sig sebesar  0,00.  3)  KURS  menunjukkan  efek  positif  yang  signifikan  (0,02) terhadap  PDB,  dengan nilai  probabilitas  sig  kurang  dari  0,05,  yakni  0,00.  4)  LDR  menunjukkan  efek  positif  yang signifikan (0,004) terhadap PDB, dengan nilai probabilitas sig kurang dari 0,05, yaitu 0,00.

## Analisis Panel Negara Vietnam
Tabel 6. Hasil Uji Panel ARDL Negara Vietnam

## Sumber: Output Eviews 2023
Hasil di atas menjelaskan bahwa 1) INF memiliki dampak positif (0,01) yang signifikan terhadap PDB, sebagaimana terindikasi oleh nilai probabilitas sig yang lebih kecil dari 0,05, yaitu 0,00.  2)  JUB  memiliki  dampak  negatif  (-0,02)  yang  signifikan  terhadap  PDB,  yang  terbukti dengan nilai probabilitas sig yang lebih kecil dari 0,05, yakni 0,00. 3) KURS memiliki pengaruh positif  (0,01)  yang  signifikan  terhadap  PDB,  ditunjukkan  oleh  nilai  probabilitas  sig  yang  lebih kecil dari 0,05, yakni 0,00. 4) LDR memiliki dampak negatif (-0,0001) yang signifikan terhadap PDB, sebagaimana terbukti oleh nilai probabilitas sig yang lebih kecil dari 0,05, yaitu 0,00.
Hasil  penelitian  sesuai  dengan  beberapa  penelitian  terdahulu  dimana  hubungan  antara inflasi  dan  pertumbuhan  ekonomi  di  Pakistan  saling  berkaitan  secara  positif,  seperti  yang dikemukakan oleh (Afza & Hussain, 2011). Keberhasilan sebuah bank dalam menjaga kesehatan banknya  dapat  meminimalkan  risiko  ekonomi  agregat,  sedangkan  kegagalan  dapat meningkatkannya,  sebagaimana  disampaikan  oleh  (Acharya,  2014).  Penelitian  oleh (Agusmianata, Nuri, & dk, 2017) menunjukkan bahwa jumlah uang beredar memiliki pengaruh signifikan  terhadap  tingkat  inflasi.  (Efendi  &  Novita,  2019)mencatat  bahwa  LDR  memiliki dampak terbesar terhadap perubahan tingkat inflasi. Tingkat bunga riil dipengaruhi secara positif oleh kredit bermasalah, sesuai dengan temuan (Messai & Jouini, 2013). (Caporale & Grier, 2005) menegaskan  bahwa  perubahan  inflasi  memiliki  signifikansi  yang  tinggi  dalam  menjelaskan fluktuasi  suku  bunga  riil.  (Brunnermeier  &  Sannikov)  menambahkan  bahwa  kenaikan  inflasi akibat  pertumbuhan  uang  yang  lebih  tinggi  dapat  menurunkan  tingkat  bunga  riil.  Terakhir, (Nandadipa  &  Prasetiono,  2010)  menyatakan  bahwa  inflasi  memberikan  kontribusi  terbesar terhadap LDR, dengan pengaruh yang signifikan.
Dari  hasil  keseluruhan  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  variabel,  yaitu  INF, JUB,  KURS,  dan  LDR,  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  tingkat  pertumbuhan
ekonomi  (PDB)  dalam  jangka  panjang  di  Negara  ASEAN.  Hal  ini  tercermin  dari  nilai probabilitas  keseluruhan  yang  semuanya  lebih  kecil  dari  0,05,  yakni  0,00.  Sementara  dalam jangka  pendek,  terdapat  dua  variabel,  INF  dan  KURS,  yang  memberikan  pengaruh  signifikan terhadap  PDB  di  Negara  ASEAN.  Oleh  karena  itu,  dapat  dinyatakan  bahwa  indikator  utama efektivitas  variabel  dalam  mengendalikan  keseimbangan  permintaan  dan  penawaran  agregat, yang  terlihat  dari  tingkat  kestabilan  output  agregat  pada  tingkat  PDB  Negara  ASEAN,  adalah INF dan KURS. Hasil ini didukung oleh analisis data, di mana INF dan KURS terbukti menjadi dua  faktor  yang  konsisten  mempengaruhi  stabilitas  ekonomi  dalam  jangka  panjang  maupun jangka  pendek,  sebagaimana  tampak  pada  tingkat  stabilitas  short  run  dan  long  run  pada  hasil tabel.
Sebagai leading  indicator efektivitas  negara  dalam  mengendalikan  stabilitas,  termasuk Indonesia,  Thailand,  Singapura,  dan  Vietnam,  semua  variabel  yang  diuji,  yakni  INF,  JUB, KURS,  dan  LDR,  memiliki  peran  penting.  Namun,  untuk  negara  Malaysia,  terdapat  empat leading  indicator  efektif  dalam  mengendalikan  tingkat  output  agregat,  yaitu  INF,  KURS,  dan LDR. Oleh karena itu, secara panel, inflasi, nilai tukar, dan rasio pinjaman juga dapat berfungsi sebagai  leading  indicator  untuk  pengendalian  negara-negara  ASEAN,  seperti  Indonesia, Thailand,  Malaysia,  Singapura,  dan  Vietnam.  Meskipun  demikian,  perlu  diperhatikan  bahwa posisi variabel LDR cenderung tidak stabil dalam short run dan long run .

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan diskusi menggunakan metode panel ARDL, dapat diambil kesimpulan  bahwa  Panel  Inflasi  (Inf),  Jumlah  Uang  Beredar  (JUB),  Kurs  dan Loan  to  Depocit Ratio (LDR)  menjadi  indikator  utama  di  negara-negara  ASEAN  seperti  Indonesia,  Thailand, Singapura,  dan  Vietnam.  Namun,  perlu  dicatat  bahwa  posisi  variabel-variabel  ini  tidak menunjukkan stabilitas baik dalam jangka pendek maupun panjang. Hasil Inflasi (Inf) dan Kurs menonjol  sebagai  indikator  utama  efektivitas  variabel  pengendalian  stabilitas  di  5  ASEAN khusunya  dalam  pengendalian  pertumbuhan  ekonomi,  baik  dalam  jangka  pendek  maupun panjang. Mengendalikan stabilitas ekonomi menjadi hal yang sangat penting, tidak hanya untuk jangka panjang, tetapi juga dalam jangka pendek. Analisis dengan menggunakan metode panel ARDL  membantu  dalam  memahami  peran  variabel-variabel  tersebut  dalam  mengendalikan stabilitas ekonomi negara-negara ASEAN. Meskipun posisi variabel-variabel tersebut tidak stabil, pengaruh Inflasi (Inf) dan Kurs terbukti signifikan dalam menjaga stabilitas, menjadi faktor kunci untuk keberhasilan pengendalian ekonomi baik dalam jangka pendek maupun panjang.

## DAFTAR PUSTAKA
Acharya,  A.  (2014).  Constructing  a  security  community  in  Southeast  Asia:  ASEAN  and  the problem of regional order. Oxford. Routledge
Afza,  T.,  &  Hussain,  A.  (2011).  Determinants  of  Capital  Structure  across  Selected Manufacturing  Sectors  of  Pakistan. International Journal of Humanities and Social Science . Vol. 1 No. 12 (257-258)
Agusmianata,  Nuri,  &  dk.  (2017).  Pengaruh  Jumlah  Uang  Beredar  Dan  Tingkat  Suku  Bunga Serta Pengeluaran Pemerintah Terhadap Inflasi di Indonesia. Jurnal Forum Ekonomi FEB Unmul. Vol. 19 (2), 197-199
Albulescu, C. T. (2010). Assessing and forecasting romanian financial system’s stability using an aggregate index. Oeconomica, XVII( 2), 1-30
Ansori,  M.  (2019).  Perkembangan  dan  Dampak  Financial  Technology  (Fintech)  Terhadap Industri  Keuangan  Syariah  Di  Jawa  Tengah. Wahana  Islamika:  Jurnal  Studi  Keislaman.
Vol. 05, No.01, 40-43
Ayu,  S.  (2014).  Evaluasi  Efektifitas  Instrumen  Makroprudensial  Dalam  Mengurangi  Resiko Sistemik di Indonesia. 3 rd Economics & Business Research Festival, Proceeding Seminar &Call For  Papers:  Business  Dynamics  Toward  Competitive  Economic  Region  Of  Asean  (Salatiga: 2014), 1126-1133
Boediono,  G.  (2005).  Kualitas  Laba:  Studi  Pengaruh  Mekanisme  Corporate  Governance  dan Dampak  Manajemen  Laba  dengan  Menggunakan  Analisis  Jalur.  Simposium  Nasional Akuntansi (SNA) VIII. Surakarta: Universitas Sebelas Maret
Brunnermeier, M., & Sannikov, Y. (2016). On the Optimal Infation Rate. NBER Working Paper . JEL No. E44, E51, E52 (No. 22133), 6-9
Caporale,  T.,  &  Grier,  K.  (2005).  Inflation,  Presidents,  Fed  Chairs,  and  Regime  Shifts  in  the
U.S. Real Interest Rate. Journal of Money , Credit, and Banking , vol. 37, no. 6 (Dec.), 1153- 1163
Charemza, W. W., & Deadman, D. (1992). New Directions in Econometric Practices, London. Edward-Elgar
Dorfleitner, G., Priberny, C., Schuster, S., Stoiber J. Weber, M., de Castro, I., & Kammler, J.
(2016).  Description-Text  Related  Soft  Information  in  PeerTo-Peer  Lending:  Evidence from Two Leading European Platforms. Journal of Banking & Finance . 64 (100), 169-187
Efendi, D.  M., & Novita, N. (2019). Weight Product Dalam Implementasi  Sistem Pendukung Keputusan Bantuan Bedah Rumah. Jurnal Informasi Dan Komputer , 7 (1), 35–42
Festic, M. dan Beko, J. 2008. The Banking Sector and Macroeconomic Performance in Central European Economies: Czech Journal of Economics and Finance . Vol. 3-4, No. 58, 131 – 151 Gunadi,  I.,  Yumanita,  D.,  Hafidz,  J.,  &  Astuti,  R.  I.  (2013).  Identifikasi  Indikator Countercyclical  Capital  Buffer. Kajian  Stabilitas  Keuangan .  (No.  21,  September  2013). Jakarta: Bank Indonesia
Hadah,  M.  (2017).  Financial  Technology  (FinTech)  di  Indonesia. Kuliah  Umum  FinTech ,
Jakarta: IBS
Hermansyah. (2005). Hukum Perbankan Nasional Indonesia. Jakarta. Kencana Prenada Media Group
Hsueh, S. C. (2017). Effective Matching for P2P Lending by Mining Strong Association Rules.
Proceedings of the 3rd International Conference on Industrial and Business Engineering . 30-33. Immawati,  S.  A.,  &  Dadang.  (2009).  Minat  Masyarakat  Bertransaksi  Menggunakan  Financial Technology  (Fintech)  Di  Kota  Tangerang. Simposium  Nasional  Multidisiplin ,  Vol.1(2), 117-136
Jhingan,  M. L. (2016). Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan. Jakarta.  PT. Raja Grafindo Persada
Kasmir. (2014). Analisis Laporan Keuangan, cetakan ke-7. Jakarta. PT. Raja Grafindo Persada Mankiw, N. (2007). Makroekonomi, Edisi Keenam. Jakarta. Erlangga Manurung,  J.,  &  Manurung,  A.  H.  (2009).  Ekonomi  Keuangan  Dan  Kebijakan  Moneter.
Jakarta. Salemba Empat
Mawarni, I. S. (2017). Analisis Persepsi Masyarakat Pengguna Layanan Transaksi Digital Pada Financial Technology. Jurnal Inovasi Teknologi Pendidikan . Volume 4, No 1. 84-96
Messai, A. S., & Jouini,  F. (2013). Micro and  Macro  Determinants of Nonperforming  Loans. International Journal of Economics and Financial Issues, Vol-3 (4), 852–860 Nandadipa,  S.,  &  Prasetiono.  (2010).  Analisis  Pengaruh  CAR,  NPL,  Inflasi,  Pertumbuhan DPK,  dan  Exchange  Rate  terhadap  LDR  (Studi  Kasus  PadaBank  Umum  di  Indonesia periode 2004-2008). Skripsi Fakultas Ekonomi . Semarang. Universitas Diponegoro
Pesaran, M., & Shin, Y. (1995). Long-Run Structural Modelling, Cambridge Working Papers in Economics 9419, Cambridge: Faculty of Economics. University of Cambridge
Pesaran,  M.,  Shin,  &  Smit.  (2001).  Bound  Testing  Approachs  to  The  Analysis  of  Level Relationship. Cambridge: University of Cambridge
Rahmanto, D. N., & Nasrulloh. (2019). Risiko dan Peraturan: Fintech Untuk Sistem Stabilitas Keuangan. Jurnal Inovasi. Vol. 44. No. 52, 15-(1)
Ramadani, D. W., & Rahman, D. (2013). Integrasi Pemeliharaan Sistem Keuangan oleh Bank Indonesia  melalui  Implementasi  Kebijakan  Makroprudensial.  Surabaya.  Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Airlanga
Rusdianasari,  F.  (2018).  Peran  Inklusi  Keuangan  melalui  Integrasi  Fintech  dalam  Stabilitas Sistem Keuangan Indonesia. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan. , Vol. 11. No. 2. 244-253
Soemitra, A. (2009). Bank dan Lembaga Keuangan Syariah. Jakarta. Prenada Media Sukirno, S. (2013). Makroekonomi Teori Pengantar. Jakarta. Edisi Keenam. Cetakan ke22 Raja
Grafindo Persada
Sukrudin,  A. (2014). Analisis  Stabilitas  Sistem Keuangan  Indonesia. Bogor: Departemen Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Bisnis IPB
Vasilescu,  M.  (2012).  Financial  Stability  –  A  Theoritical  Approach. Annals  of  the  Constantin Brâncu ş i University of Târgu Jiu, Economy Series , Issue 1, 129-132
Temelkov,  Z.  (2018).  Fintech  Firms  Opportunity  or  Threat  for  Banks? International  Journal  of Information, Business and Management , Vol-10 (1), 137–144