## Ekonomis: Journal of Economics and Business, 4(1), Maret 2020: 178-182
Publisher by Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Batanghari Jambi
Address: Jl. Slamet Ryadi, Broni-Jambi Kodepos: 36122
Website: http://ekonomis.unbari.ac.id, email: ekonomis.unbari@gmail.com ISSN 2597-8829 (Online), DOI 10.33087/ekonomis.v4i1.84
Evaluasi Kinerja Perbankan ASEAN Terkait Peningkatan Risiko Sistemik dalam Integrasi Pasar Perdagangan Bebas Masyarakat

## Ekonomi ASEAN (MEA)
Rinda Siaga P *
Universitas Islam 45 Jl Cut Meutia No.83 Bekasi, Jawa Barat *correspondence email: rindasiaga@ymail.com
Abstract. This  study  is  aimed  to  provide  an  evaluation  of  banking  performance  in  ASEAN  given  the  inclusion  of  the  ASEAN Economic  Community  (AEC)  which  is  associated  with  an  increase  in  potential  systemic  risk.  Some  of  the  main findings  in  this study are: (a) the increase in systemic risk is influenced by the increase in risk on asset quality as seen from the increase in the percentage of non-performing loans; (b) bank liquidity has a significant positive effect on increasing systemic risk; (c) banks with large capital can exert influence over increased systemic risk  (in a 90% confidence level but here we use 95% confidence level). The government is expected to be able to mitigate the increase in potential systemic risks, especially after the integration of free trade in ASEAN.

## Keywords: Asset quality; Liquidity; Capital; Systemic Risk; Bank

## PENDAHULUAN
Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA) merupakan sebuah bentuk integrasi kerjasama perdagangan bebas antar negara-negara  di  kawasan  Asia  Tenggara.  Berdasarkan  dokumen  MoU  antara the  Mekong  River  Commision Secretariat dan the  ASEAN  Secretariat (2010), Blueprint integrasi  MEA  sudah  ada  sejak event ASEAN  Summits 2007-2008  dan roadmap kerjasama  telah  disusun  untuk  tahun  2009  hingga  2015.  Negara-negara  ASEAN  telah mempersiapkan  strategi  dan  program  kerja  terkait  dengan  persiapan  MEA  yang  mulai  diterapkan  pada  tahun  2015, termasuk  pemerintah  Republik  Indonesia  yang  mengeluarkan  Keppres  No.37  tahun  2014  Tentang  komite  Nasional Persiapan Pelaksanaan MEA dan Inpres No. 6 Tahun 2014 Tentang Peningkatan daya Saing Nasional Dalam Rangka Menghadapi MEA.
Indonesia  adalah  salah  satu  dari  negara-negara  berkembang  di  kawasan  ASEAN  yang  masuk  dalam  nota kesepakatan MEA yang meski  telah melakukan program persiapan menghadapi tantangan  global perdagangan bebas di kawasan  ASEAN, Indonesia tidak lepas dari dampak krisis  global pada tahun 2007-2008. Terbukti, tingkat Gross Domestic  Product (GDP)  Indonesia  pada  2007-2008  tidak  mengalami  peningkatan  dan  harga  saham  rata-rata mengalami  penurunan  meski  tidak  setajam  negara-negara  di  kawasan  ASEAN  lainnya  ( Datastream  Thompson- Reuters , 2019). Krisis 2007-2008 mempengaruhi stabilitas  keuangan  akibat tingginya  angka  kredit macet mengingat adanya fluktuasi siklus bisnis dari negara-negara maju yang menyebabkan peningkatan risiko default di negara-negara berkembang.  Pangestuti  (2018)  menyebutkan  bahwa  pada  saat  krisis  global  2007-2008, pertumbuhan  perekonomian Malaysia mengalami penurunan hingga jatuh pada posisi  -3, juga tingkat Non Performing Loan (NPL) perbankan di Thailand  rata-rata  di  atas  5%  hingga  menyentuh  angka  12%  dan  menyebabkan default pada  dua  bank  besar  di Thailand. Bank menjadi sumber keuangan utama pada sektor bisnis swasta di negara-negara Asia, sehingga stabilitas perbankan di wilayah ini menjadi isu yang penting (Adams, 2008)
Pada tahun 2017, ASEAN Community Progress Monitoring System (ACPMS) yang ditunjuk untuk melakukan evaluasi  terhadap  hasil  penerapan  MEA  sejak  2015  menyebutkan  bahwa  integrasi  pasar  belum  sepenuhnya  dalam dilaksanakan  dan  akan  dilakukan  evaluasi  kembali  setelah  tahun  2020.  Hal  ini  wajar  mengingat  pada  tahun  2015, terjadi  krisis  global  yang  mempengaruhi  kinerja  keuangan  dan  perekonomian  negara-negara  berkembang  ASEAN. Kondisi  krisis  sempat  membuat  sistem  keuangan  terpuruk  utamanya  pada  industri  perbankan  yang  merupakan merupakan  lembaga  yang  rentan  terhadap  perubahan  kondisi  makroekonomi  dan  keuangan  mengingat  perannya sebagai penghimpun dan penyalur dana dalam sistem keuangan (Hadad et. al , 2003). Jika ada masalah terutama pada arus  pembayaran,  likuiditas  bank  juga  akan  terganggu.  Hal  ini  dikarenakan  perbedaan  maturitas  aset  dan  kewajiban pada  struktur  neraca  yang  memunculkan mismatches  maturity (Allen  &  Gale,  2004)  dan  adanya  fasilitas  pinjaman antar bank yang berpotensi memunculkan risiko sistemik meski bank lain dalam kondisi solven (Freixas et. al , 2000). Kinerja keuangan perbankan dapat dilihat dari empat komponen, yakni capital , earning and efficiency , asset quality ,  serta liquidity .  Kinerja  keuangan  bank  yang  buruk  akibat  adanya  kondisi  krisis  maupun  adanya  kebijakan pemerintah dapat meningkatkan potensi risiko sistemik. Risiko sistemik bisa terjadi secara tiba-tiba akibat gangguan
Rinda Siaga  P, Evaluasi  Kinerja  Perbankan ASEAN Terkait Peningkatan Risiko Sistemik dalam  Integrasi  Pasar Perdagangan Bebas Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA)
sistem  pembayaran  dan  arus  kredit,  serta  jatuhnya  nilai  aset  (Group  of  Ten,  2001).  Terkait  dengan  penyebab munculnya  risiko  sistemik,  Billio et  al .  (2011)  dan  Bisias et.  al .  (2012)  memperkenalkan  konsep  4L  ( leverage, liquidity,  loss, dan linkage )  yang  menjelaskan  bahwa  jika leverage bank  terlalu  tinggi  karena  mengejar return yang tinggi maka probability of loss akan meningkat. Jika bank rugi, akan timbul masalah likuiditas yang berdampak pada jaringan sistem keuangan. Info kerugian bank ini membuat deposan kehilangan kepercayaan dan melakukan bank run (Chen, 1999; Allan & Gale, 2004; Rose & Hudgin, 2010).
Penelitian ini penting untuk dilakukan mengingat kontribusinya dalam evaluasi kinerja keuangan perbankan di negara-negara  ASEAN  dan  terkait  pengaruh  kinerja  keuangan  terhadap  peningkatan  risiko  sistemik  sebelum  dan setelah  integrasi  pasar  perdagangan  bebas  Masyarakat  Ekonomi  ASEAN  (MEA)  diterapkan.  Lebih  lanjut,  penelitian ini sangat  mendukung  dan  telah  sejalan  dengan roadmap penelitian  Universitas  Islam  45  yang  menyebutkan  bahwa pada  2018–2026  penelitian  akademik  lebih  berfokus  pada  penerapan  lokalregional  model  teknologi  dan  rekayasa sosial  yang  malahirkan  produk  berupa  kebijakan  untuk  kemudian  dilakukan  pengembangan  penelitian  berstandar internasional.

## METODE
Peneliti  melakukan  perhitungan  atas  kualitas  aset  perbankan  yang  diproksikan  dengan non  performing  loan , likuiditas  perbankan  yang  diproksikan  dengan loan  to  deposit  ratio ,  modal  bank  yang  diproksikan  dengan owner's equity  to  total  asset  ratio ,  serta  risiko  sistemik  menggunakan  perhitungan  risiko  sistemik  diakukan  dengan menggunakan metode MES yakni pada saat pasar mengalami distress mengikuti penelitian Acharya (2010) dan Idier et.al. (2013). Acharya (2010) mendefinisikan MES bank sebagai perkiraan kerugian yang conditional pada saat default pasar lebih besar dari VaR pada α% yang dalam hal ini adalah 5%. MES bank i diestimasi dengan menghitung rata-rata return saham  bank  pada  saat conditional  event yakni  hari  dimana  pasar  rugi  secara  ekstrim.  Adapun  model pengukuran MES menurut Acharya (2010) sebagai berikut:
MES i 5 ; % = -E    w 1 i - 1  I 5% W 0 i
W 1 i : return saham bank W 0 i
I 5% : Hari-hari pada saat pasar dengan 5% return terburuk.
Perhitungan  jumlah  hari  dalam  hal  ini  adalah  sekitar  250  hari,  dimana  Bartram et.  al .  (2007)  juga  menggunakan estimasi  sekitar  250  hari  untuk  mengukur  hari-hari  terburuk return pasar  pada  estimasi  risiko  sistemik.  MES  bank i kemudian  diestimasi  dengan  menghitung  rata-rata return saham  bank  pada  saat conditional  event yakni  hari  dimana pasar  rugi  secara  ekstrim.  Adapun  model  pengukuran MES pada  periode  waktu  [ T 1 ; T 2 ]  menurut  Archarya  (2010) sebagai berikut:
MES i 5 ; % [ T 1; T 2] =           1               Σ t ; system is in its 5% tail R t i # days in [ T 1 ; T 2 ] R t i : return saham bank i pada waktu t dengan t ϵ [ T 1 ; T 2 ]

## HASIL
Secara  umum,  jika  dilihat  dari  periode  sebelum  dan  setelah  integrasi  atas  MEA  terdapat  beberapa  temuan yang  dapat  diperoleh  dari  grafik  di  bawah  ini.  Jika  dilihat  dari  grafik  terlihat  bahwa  kualitas  aset  yang  dilihat  dari tingkat non performing loan lebih rendah nilainya pada saat sebelum integrasi dibandingkan dengan pada saat setelah terjadi integrasi MEA.  Hal yang sama terlihat pada proporsi modal bank dan risiko sistemik yang meningkat  setelah terjadinya integrasi MEA. Kondisi sebaliknya, bahwa tingkat likuiditas mengalami penurunan setelah terjadi integrasi MEA.  Penurunan  likuiditas  dapat  menjadi  indikasi  buruk  bagi  kondisi  perbankan.  Meski  prosentase  penurunan dan/atau  kenaikan  atas  kualitas  aset,  likuiditas,  modal,  serta  risiko  sistemik  tidak  terjadi  secara  signifikan  namun setidaknya  kodisi  ini  menunjukkan  adanya  perbedaan  sebelum  dan  setelah  integrasi  dilakukan  mengingat  periode penelitian yang tidak ditarik dalam waktu lama karena keterbatasan akses data.
Rinda Siaga  P, Evaluasi  Kinerja  Perbankan ASEAN Terkait Peningkatan Risiko Sistemik dalam  Integrasi  Pasar Perdagangan Bebas Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA)

## Gambar 1
Prosentase Penurunan dan/atau Kenaikan Atas Kualitas Aset, Likuiditas, Modal dan Risiko

## Sumber: Data diolah, 2019.
Penelitian ini menggunakan sampel perbankan di negara-negara berkembang seperti  Indonesia dan Malaysia sepanjang tahun 2013 hingga 2018. Penggunaan sampel negara berkembang ini mengingat negara berkembang sangat mudah terpengaruh oleh  kondisi krisis. Peneliti sudah berupaya mengumpulkan data laporan  keuangan perbankan di negara  ASEAN  lainnya  seperti  Thailand,  Vietnam  dan  Filipina  namun  data  tidak  lengkap  sehingga  sampel  yang memenuhi  hanya  Indonesia  dan  Malaysia.  Peneliti  melakukan  perhitungan  atas  kualitas  aset  perbankan  yang dimasukkan  dalam  data  variabel  independen  X1,  likuiditas  perbankan  yang  dimasukkan  dalam  data  variabel independen  X2,  modal  bank  yang  dimasukkan  dalam  data  variabel  independen  X3,  serta  risiko  sistemik  yang dimasukkan  dalam  data  untuk  variabel  dependen  Y.  Terdapat  96  total  observasi  atas  regresi  linier  berganda menggunakan  data  panel.  Berikut  adalah  hasil  pengujian  atas  pemilihan  model  ( fixed  effect,  common  effect,  random effect) yang akan digunakan.
Tabel 1 Pengujian Pemilihan Model Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 4.740947 (15,32) 0.0001 Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 7.455782 3 0.0487
Sumber: Data diolah, 2019.
Berdasarkan  hasil  Uji Chow diketahui  bahwa  nilai  probabilitas  kurang  dari  0.05  sehingga  model fixed  effect lebih dipilih dibandingkan dengan common effect . Pengujian kedua dilakukan untuk memilih antara model fixed effect dengan random effect dan hasilnya adalah model fided effect yang dipergunakan mengingat nilai probabilitas kurang dari  0.05.  jika  nilai  probabilitas  pada  hasil  Uji  Hausman  menunjukkan  angka  lebih  dari  0.05  maka  model random effect yang akan dipilih.
Tabel 2 Hasil regresi Panel Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -3.433279 0.110633 -31.03308 0.0000 X1 1.901418 0.306532 6.202998 0.0000 X2 0.241739 0.067318 3.591010 0.0011 X3 -0.766736 0.421472 -1.819185 0.0780 R-squared 0.681032 Adjusted R-squared 0.507049 F-statistic 3.914367 Prob (F-statistic) 0.000337 Durbin-Watson stat 3.085319
Sumber: Data diolah, 2019.

## Rinda Siaga  P, Evaluasi  Kinerja  Perbankan ASEAN Terkait Peningkatan Risiko Sistemik dalam  Integrasi  Pasar Perdagangan Bebas Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA)
Berdasarkan hasil regresi panel, diketahui bahwa kualitas aset perbankan dan likuiditas memberikan pegaruh positif signifikan terhadap risiko sistemik. Hal ini dapat dijelaskan bahwa pada saat prosentase  nilai non performing loan naik  maka  risiko  sistemik  akan  mengalami  peningkatan.  Bank  akan  mengalami  masalah  likuiditas  saat  banyak pinjaman yang tak tertagih karena para peminjam tidak melakukan pembayaran sesuai dengan kesepakatan, sementara pihak  bank  tetap  harus  membayar  kewajibannya  atas  bunga  yang  dijanjikan  atas  pengumpulan  dana  pihak  ketiga dan/atau pengeluaran atas biaya operasional lain. Hasil penelitian ini sejalan dengan  penelitian yang dilakukan Weiβ et.  al .  (2015)  bahwa  peningkatan  risiko  kredit  dapat    memegaruhi  peningkatan  risiko  sistemik  utamanya  pada  saat kondisi krisis.
Selain  aset  perbankan,  likuiditas  juga  memberikan  pengaruh  yang  positif  signifikan  terhadap  peningkatan risiko  sistemik.  Meski  secara  teori,  perbankan  akan  mengalami  kesulitan  likuiditas  jika  nilai loan  to  deposit  ratio menunjukkan angka yang rendah, namun jika likuiditas perbankan tinggi pun belum tentu menunjukkan bahwa bank mengalami kondisi yang sehat. Jika Bank memiliki tingkat likuiditas yang tinggi ada kemungkinan bahwa bank tidak dapat  menyalurkan dana  yang diperoleh sesuai dengan fungsinya sebagai penyimpan dan penyalur  uang. Jika Bank terlalu banyak menyimpan dana dan tidak menyalurkannya dalam bentuk produk-produk keuangan maupun investasi lainnya, Bank akan cenderung tidak solven dan kondisi ini akan memengaruhi  kondisi perekonomian dan/atau sistem keuangan yang dapat meningkatkan risiko sistemik.
Pada hasil regresi juga diketahui modal banyak Bank memengaruhi risiko sistemik secara negatif pada tingkat kepercayaan  90%  (pada  penelitian  ini  menggunakan  tingkat  kepercayaan  95%).  Tanda  negatif  menunjukkan  bahwa jika modal banyak Bank berkurang maka risiko sistemik  akan meningkat dan demikian juga sebaliknya. Temuan ini sejalan  dengan  teori  bahwa  Bank  dengan  permodalan  yang  kuat  akan  dapat  bertahan.  Penelitian  sebelumnya  jika menemukan  bahwa  banyak  Bank  dengan  modal  yang  besar  akan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  lebih  besar terhadap kejadian sistemik jika banyak Bank tersebut mengalami kondisi default (Yun and Moon, 2014; Jonghe et. al ., 2015; Pangestuti, 2018).

## SIMPULAN
Beberapa  temuan  utama  dalam  penelitian  ini  adalah  bahwa  (a)  peningkatan  risiko  sistemik  dipengaruhi  oleh peningkatan risiko atas kualitas aset yang dilihat dari peningkatan prosentase non performing loan ; (b) likuiditas bank memberikan pengaruh positif signifikan terhadap peningkatan risiko sistemik; (c) bank-bank dengan modal yang besar dapat memberikan pengaruh atas peningkatan risiko sistemik jika menggunakan tingkat kepercayaan 90%. Pemerintah diharapkan  dapat  melakukan  mitigasi  terhadap  peningkatan  potensi  risiko  sistemik  utamanya  setelah  integrasi perdagangan bebas di ASEAN.

## DAFTAR PUSTAKA
Acharya,  Viral,  V.  (2009).  A  theory  as  systemic  risk  and  design  of  prudential  bank  regulation.  PhD  Dissertaion  of NYU.
Bartram, S., Brown, G.W., Hund, J. (2007). Estimating Systemic Risk in the  International Financial System. Journal of Financial Economics 86, 835-Bekhet, Ali H., Shorouq F. K. Eletter. (2014). Credit risk assessment model for Jordanian commercial banks: Neural Scoring Approach. Review of Development Science.
Billio,  M.,  Getmansky,  M.,  Lo,  Andres,  dan  Pellizon.  (2010).  Measuring  systemic  risk  in  the  finance  and  insurance sector. MIT Sloan School, working paper #4774-10.
Bisias et al. (2012). A survey of systemic risk analytics. Offfice of Financial Research, Working Paper #0001. Freixas, X., Parigi, B. M., dan Rochet, J. C. (2000). Systemic risk, interbank relations, and liquidity proviosion by the central bank. Journal of Money, Credit and Banking, 32, 611-638.
Chen,  Yehning.  (1999).  Banking  panics:  The  rule  of  the  first-come,  first-served  rule  and  information  externalities.
Journal of Political Economy, 107, No.5.
Group of Ten. (2001). Consolidation in the financial sector.  Working Group Report, January. Hadad,  Muliaman,  Santoso,  Wimboh,  dan  A.,  Bambang.  (2003).  Indikator  awal  krisis  perbankan. www.bi.go.id diakses pada 12 Oktober 2015.
Idier, Julien, et. al. (2013). How useful is the Marginal Expected Shortfall for the measurement of systemic exposure? A practical assessment. Euro System, Working Paper Series, No. 1546.
Inpres No. 6 Tahun 2014 Tentang Peningkatan daya Saing Nasional Dalam Rangka Menghadapi MEA Jonghe, O.D., Diepstraten, M., Schepens, G. (2015). Bank’s size, scope, and systemic risk: What the role for conflicts of interest. Journal of Banking and Finance .
Pangestuti,  R.S.  (2018).  Pengaruh  Risiko  Sistemik  terhadap  Risiko  Kredit  dan  Risiko  Likuiditas  pada  Perbankan  di ASEAN-4. Jurnal Ilmiah Akuntansi fakultas Ekonomi , Vol.4, No.1.
Rose dan Hudgin, S. (2010). Bank and other financial institution. Mc Graw Hill .

## Rinda Siaga  P, Evaluasi  Kinerja  Perbankan ASEAN Terkait Peningkatan Risiko Sistemik dalam  Integrasi  Pasar Perdagangan Bebas Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA)
Weiβ,  G.N.F.,  Bostandzic,  D.,  Neumann,  S.  (2014).  What  factors  drive  systemic  risk  during  international  crises? Journal of Banking and Finance, 41, 78-96.
Yun, J., Moon, H. (2014). Measuring systemic risk in the Korean banking sector via dynamic conditional correlation models. Pasific-Basin Finance Journal, 27, 94-114.