Pengaruh Harga Properti Residensial Terhadap Proporsi Kredit Pemilikan Rumah pada Portofolio Kredit di Indonesia

## Matthias Hardy Putera, Muhammad Musthafa Kamal, Timothy Tedjasukmana, Yane Chandera, Dewi Saraswati
Sekolah Bisnis dan Ekonomi Universitas Prasetiya Mulya, BSD City Kavling Edutown I.1, Jl. BSD Raya Utama, BSD City, Tangerang, 15339, Indonesia
ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Keywords: Residential Property Price Index, Housing Loans,
Banks Credit Portfolio,

## Kata Kunci:
Indeks Harga Properti Residensial (IHPR),
Kredit Pemilikan Rumah (KPR), Portofolio kredit perbankan.
This  research  aims  to  analyze  the  effect  of  the  Residential Property  Price  Index  (RPPI)  on  the  composition  of  Home Ownership  Credit  (KPR)  in  the  banking  credit  portfolio  in Indonesia. The study was conducted using secondary data from the  period  of  2010  to  2022  from  various  sources  such  as  Bank Indonesia and the Central Bureau of Statistics. Using the time- series regression, the research indicated that RPPI insignificant effected the composition of KPR in the banking credit portfolio in Indonesia.  However,  inflation  rate  and  interest  rates  have  a significant impact on the proportion of KPR. For credit regulator, this study can add perspectives on the impact of RPPI changes on credit portfolio composition.

## SARI PATI
Corresponding author: Dewi Saraswati Email: dewi.saraswati@pmbs.ac.id Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  Indeks Harga  Properti  Residensial  (IHPR)  terhadap  komposisi  Kredit Pemilikan  Rumah  (KPR)  dalam  portofolio  kredit  perbankan  di Indonesia.  Studi  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  data sekunder  dari  periode  2010  hingga  2022  dari  berbagai  sumber seperti Bank Indonesia dan Badan Pusat Statistik. Metode analisis yang  digunakan  adalah  regresi  time-series.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa  IHPR  tidak  berpengaruh signifikan jangka panjang  terhadap  komposisi  KPR  dalam  portofolio  kredit perbankan  di  Indonesia.  Walaupun  IHPR  tidak  berpengaruh signifikan terhadap proporsi KPR, inflasi dan suku bunga acuan memiliki pengaruh signifikan terhadap proporsi KPR. Penelitian ini  dapat  menambahkan  perspektif  bagi  regulator  mengenai perubahan  harga  properti  terhadap  proporsi  penyaluran  kredit oleh perbankan.
Copyright © 2024 by Authors, Published by SAKI. This is an open access article under the CC BY-SA License

## PENDAHULUAN
Industri properti di Indonesia merupakan salah  satu  industri  yang  terus  bertumbuh  dengan rata-rata  pertumbuhan  sebesar  4.59%  per  tahun. Gambar  1  menampilkan  pertumbuhan  produk domestik  bruto  (PDB)  industri  properti  Indonesia dari tahun 2010 hingga 2022. Walaupun demikian
peran industri properti terhadap PDB di Indonesia masih tergolong sangat kecil, yaitu berada di angka 2.77%  terhadap  keseluruhan  PDB  negara.  Peran industri  properti  terhadap  PDB  di  negara  ASEAN lainnya  lebih  tinggi,  seperti  Malaysia  sebesar 20.53% dan Filipina sebesar 21.09%.
Gambar 1 PDB Industri Real Estate Indonesia (Sumber: Data Industri Research, diolah oleh penulis)
Industri  properti  di  Indonesia  terbagi menjadi  tiga  bagian,  yaitu  properti  residensial, komersial,  dan  industrial.  Properti  residensial adalah  properti  yang  fungsinya  sebagai  tempat tinggal masyarakat yang memiliki berbagai bentuk, mulai  dari  rumah,  apartemen,  asrama,  hingga kondominium.  Pertumbuhan  ekonomi  Indonesia telah  meningkatkan  pertumbuhan  di  segmen residensial  kelas  menengah  yang  merupakan kontributor  terbesar  pertumbuhan  properti  di Indonesia  (Fitri,  2018).  Selain  pertumbuhan ekonomi, kenaikan jumlah penduduk di Indonesia juga  meningkatkan  permintaan  terhadap  properti residensial (Chirsty, Novita, dan Soemartojo, 2021). Selama  periode  tahun  2010  sampai  dengan  2022, pertumbuhan  penjualan  unit  rumah  mengalami fluktuasi.  Walaupun  demikian,  nilai  pertumbuhan penjualan  unit  rumah  bertumbuh  sebesar  31.44% pada tahun 2014. Bank Indonesia membuat Indeks Harga  Properti  Residensial  (IHPR)  sebagai  alat
pengukuran  perubahan  harga  jual  properti residensial dari waktu ke waktu pada suatu daerah (Martin ,2019). IHPR di Indonesia terus meningkat setiap  tahun.  Pada  tahun  2010  kuartal  pertama, IHPR  di  Indonesia  sebesar  133.72  dan  meningkat menjadi 219.51 pada tahun 2022 kuartal keempat. Secara keseluruhan terdapat pertumbuhan sebesar 62.23% dalam jangka waktu 13 tahun.
Dalam  pembelian  properti  residensial, terdapat  beberapa  opsi  pembayaran  seperti  tunai langsung atau secara kredit menggunakan fasilitas KPR (Kredit Pemilikan Rumah). Pada tahun 2022, sebesar  69.5%  pembelian  properti  di  Indonesia dilakukan  secara  kredit  (Databoks,  2022). Walaupun  posisi  kredit  gabungan  untuk  lapangan usaha  masih  mendominasi  proporsi  penyaluran kredit  di  Indonesia.  KPR  memiliki  proporsi  rata- rata  sebesar  9.68%  terhadap  keseluruhan penyaluran kredit di Indonesia selama periode 2010 sampai dengan 2022.
Hubungan  antara  harga  properti  dengan penyaluran  kredit  menarik  untuk  diteliti.  Pada periode  tahun  2001  -  2022  terdapat  sebelas penelitian  yang  telah  meneliti  hubungan  antara harga  rumah  dengan  penyaluran  KPR.  Penelitian Akçay  et  al.  (2022)  mendukung  adanya  pengaruh positif IHPR terhadap penyaluran kredit oleh bank. Penelitian ini mendukung hasil peneltian sebelumnya  oleh  Mian  &  Sufi  (2011),  Gerlach  & Peng  (2005),  Liang  &  Cao  (2007),  dan  Hoffman (2004)  di  berbagai  negara,  termasuk  Amerika Serikat, China, Hongkong dan negara-negara OECD ( Economic  Co-operation  and  Development ). Walaupun  demikian,  hasil  penelitian  Brissimis  & Vlassopoulos  (2007)  dan  Anastasia  &  Hidayat (2019)  menunjukkan  tidak  ada  hubungan  antara harga  rumah  dan  penyaluran  KPR.  Dari keseluruhan penelitian yang dilakukan sebelumnya, semua variabel mengukur penyaluran jumlah KPR dalam  bentuk  nominal,  namun  belum  ada  yang mengukur  penyaluran  KPR  sebagai  proporsi  dari penyaluran kredit perbankan secara keseluruhan di suatu negara.
Portofolio kredit bank berpengaruh secara langsung terhadap profitabilitas dan stabilitas bank (Samaricheva  &  Shpuhanych,  2022),  dimana proporsi  dalam  portfolio  kredit  bank  yang terkonsentrasi  dengan  baik  dapat  meningkatkan profitabilitas  dan  mengurangi  risiko  credit  default (Tabak,  2011).  Dalam  penyusunan  proporsi portofolio  kredit  terdapat  risiko  yang  timbul  dari tidak  seimbangnya  distribusi  kredit  ataupun pemberian  pinjaman  yang  terlalu  besar  kepada peminjam  individu,  risiko  ini  dapat  menimbulkan konsentrasi pada suatu kredit yang tidak tepat dan menyebabkan portofolio kredit kurang efisien bagi bank  (Skridulyte  &  Freitakas,  2012).  Portofolio kredit  yang  terdiversifikasi  dapat  mempengaruhi stabilitas bank, sedangkan konsentrasi pasar tidak berpengaruh secara signifikan pada stabilitas bank (Meutia & Chalid, 2021).
Penelitian ini berkontribusi dalam menambah  literatur  tentang  kredit  kepemilikan properti  di  Indonesia.  Penelitian  ini  relevan
dilakukan  karena  industri  properti  di  Indonesia yang  terus  tumbuh  dan  KPR  merupakan  metode pembayaran  yang  paling  dominan  dalam  industri properti  residensial.  Untuk  konteks  di  Indonesia, terdapat penelitian yang dilakukan oleh Anastasia & Hidayat (2019) yang melakukan penelitian tentang hubungan antara IHPR, PDB, dan suku bunga KPR terhadap  kredit  perbankan.  Penelitian  ini menggunakan  data  dari  tahun  2002  hingga  2016. Dalam  mengolah  datanya,  peneliti  menggunakan model ARDL dan memecah variabel IHPR menjadi empat bagian, yaitu IHPR secara keseluruhan, dan IHPR  yang  dibedakan  berdasarkan  tipe  properti residensial  (tipe  kecil,  sedang,  besar).  Hasil  dari penelitian  menunjukkan  bahwa  seluruh  variabel IHPR  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan terhadap  kredit  perbankan.  Adanya  hasil  yang berbeda  pada  penelitian  ini  dengan  penelitian lainnya  menunjukkan  fenomena  yang  berbeda antara  Indonesia  dengan  negara  berkembang lainnya.
Telaah Literatur dan Pengembangan Hipotesis
Teori Portfolio Diversification (Markowitz, 1963) menjelaskan bahwa seorang individu ataupun institusi yang berinvestasi akan berusaha meminimalisir dampak ancaman atau
ketidakpastian pada investasinya dengan melakukan  diversifikasi  pada  portofolio  investasi. Pengembalian portofolio investasi yang terdiversifikasi  akan  lebih  unggul  dibandingkan investasi  yang  tidak  terdiverisifikasi.  Oleh  karena itu, suatu portfolio harus terdiversifikasi sempurna untuk memperoleh manfaat dari tingkat pengembalian.  Pada  konteks  penelitian  ini,  bank merupakan  investor  yang  menginvestasikan dananya  kepada  nasabah  dalam  bentuk  kredit. Bank  selaku  investor  akan  memberikan  kredit  ke suatu  sektor  lebih  banyak  apabila  risiko  dari underlying  asset    pada  sektor  tersebut  berkurang. Diversifikasi  pada  portofolio  investasi  bank  akan mengurangi  ketidakpastian  dan  ancaman  terkait portofolio  kredit  tanpa  mengubah  hasil  yang
diharapkan  dari  penyaluran  kredit  tersebut (Hayden  et.al,  2006).  Selain  itu,  menurut  Qu (2020)  menyatakan  bank  dapat  melakukan diversifikasi melalui perluasan kegiatan operasional sehingga menghasilkan dua jenis pendapatan, yaitu pendapatan bunga dan pendapatan jasa lainya.
Peran underlying  asset dalam  mengelola risiko  investasi  didukung  oleh  teori collateral channel (Stiglitz & Weiss, 1981). Collateral channel telah  digunakan  pada  beberapa  penelitian  terkait properti,  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh Hoffmann  (2004),  Gerlach  &  Peng  (2005),  dan Akçay  et  al.  (2022).  Teori collateral  channel menyatakan  bahwa  apabila  terjadi  peningkatan nilai  dari  jaminan  aset  yang  diagunkan  oleh nasabah, maka bank akan meningkatkan penyediaan kreditnya. Hal ini didasari oleh adanya peningkatan  kepercayaan  dari  bank  terhadap peminjam sejalan dengan kenaikan harga aset yang diagunkan.  Bank  juga  lebih  percaya  diri  dalam memitigasi  risiko  apabila  peminjam  dana  jatuh bangkrut  dan  gagal  bayar.  Kenaikan  nilai  agunan dapat membantu aset bank untuk pulih lebih cepat dengan  cara  melakukan  likuidasi  aset  (Gupta, Sapriza,  &  Yankov,  2022).  Dengan  peningkatan nilai  aset  properti  sebagai  kolateral,  bank  mampu memperbanyak  persediaan  dan  mempermudah penyaluran  kredit  karena  berkurangnya  risiko.  Di sisi  lain  apabila  terjadi  depresiasi  pada  nilai jaminan aset yang diagunkan oleh peminjam, maka bank  juga  akan  mengurangi  penyediaan  kreditnya (Stiglitz & Weiss, 1981;  Bernanke & Gertler, 1988; Kiyotaki  &  Moore,  1997).  Pada  penelitian  oleh Gupta et al. (2022), setiap nilai agunan meningkat satu  persen,  bank  akan  meningkatkan  penyediaan kredit  sebesar  0,12%  untuk  perusahaan  yang menjaminkan agunan real estat.
Jika  dikaitkan  antara  teori collateral channel dengan  konteks  penelitian  ini,  maka  nilai
underlying  asset dari  sebuah  kredit  KPR  adalah nilai  dari  properti  residensial.  Oleh  karena  itu, semakin  tinggi  harga  properti,  maka  nilai underlying  asset juga  semakin  tinggi.  Sehingga pada  kondisi harga yang tinggi, maka bank selaku pemberi  KPR  akan  menanggung  risiko  yang  lebih rendah. Teori Portfolio Diversification menyarankan)  seorang  individu  ataupun  institusi yang  berinvestasi  untuk  berusaha  meminimalisir dampak  ancaman  atau  ketidakpastian  pada investasinya  dengan  melakukan  diversifikasi  pada portofolio  investasi.  Sehingga,  pada  konteks penelitian,  peningkatan  nilai underlying  asset menurunkan  risiko  kredit  pemilikan  rumah sehingga bank akan meningkatkan komposisi kredit KPR dalam portofolio kreditnya. Berdasarkan teori tersebut, maka hipotesis penelitian ini adalah H1 : Harga properti residensial berpengaruh positif jangka  panjang  terhadap  komposisi  KPR  masa depan  dalam  portofolio  kredit  perbankan  di Indonesia.

## METODE PENELITIAN

## Pemilihan sampel dan data
Penelitian  ini  menggunakan  data  IHPR untuk  mengukur  harga  properti  residensial  di Indonesia  yang  disediakan  oleh  metadata  Bank Indonesia.  Peneliti  menggunakan  IHPR  Indonesia per kuartal dan data proporsi KPR dalam portofolio kredit perbankan Indonesia per kuartal dari tahun 2010 hingga 2022. Data kami peroleh menggunakan website pemerintahan resmi seperti laman resmi Bank Indonesia dan juga Badan Pusat Statistik  Indonesia.  Pemilihan  sampel  data  dapat dilihat  pada  Tabel  1.  Operasionalisasi  variabel penelitian disajikan pada Tabel 2.
Tabel 1 Ketersediaan Data Variabel yang diamati Variabel Periode yang Tersedia Jumlah Data Sampel Periode 2010-2022 IHPR 2002 - 2022 52 Inflasi 2003 - 2022 52 Suku Bunga 2005 - 2022 52 Proporsi KPR 2010 - 2022 52 (Sumber: Diolah penulis) Tabel 2 Operasionalisasi Variabel Peneltian Variabel Operasionalisasi Variabel IHPR 𝐼𝐻𝑃𝑅 𝑡 =   𝐼𝐻𝑃𝑅 𝑡−1 + (𝐼𝐻𝑃𝑅 𝑡−1 × ∆𝑃𝑡 100 )
IHPRt : IHPR pada periode t IHPRt-1 : IHPR pada periode t-1
△ Pt : selisih dari harga rata-rata t dengan harga rata-rata t-1
Inflasi 𝐼𝑁𝐹𝑛 = (𝐼𝐻𝐾 𝑛 ) −   (𝐼𝐻𝐾 𝑛−1 ) 𝐻𝐾 𝑛−1 𝑥 100%
INFn : inflasi atau deflasi pada waktu (bulan atau tahun) (n) IHKn : Indeks Harga Konsumen pada waktu (bulan atau tahun) (n) IHKn-1 : Indeks Harga Konsumen pada waktu (bulan atau tahun) (n-1)
Suku Bunga 𝑖 = 𝑟 +  𝜋 Keterangan: i : suku bunga nominal r : suku bunga riil
𝜋 : laju inflasi
Proporsi KPR
%𝐾𝑃𝑅 𝑡 = 𝐾𝑃𝑅 𝑡 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝑃𝑒𝑟𝑏𝑎𝑛𝑘𝑎𝑛 𝑡 𝑥 100%
Keterangan:
KPR t : Nilai penyaluran Kredit Pemilikan Rumah di tahun t Kredit Perbankan t = Nilai Penyaluran Kredit Perbankan keseluruhan di tahun t

## Metode Analisis
Model penelitian yang akan digunakan dalam analisis adalah sebagai berikut:
%𝐾𝑃𝑅 𝑡 =  𝛼 + 𝛽 1 𝐼𝐻𝑃𝑅 𝑡−1 +   𝛽 2 𝑋 𝑡−1
%𝐾𝑃𝑅 𝑡 : Persentase KPR terhadap keseluruhan pinjaman bank pada kuartal 𝑡 . 𝐼𝐻𝑃𝑅 𝑡−1 :  Data IHPR di Indonesia pada satu periode sebelum kuartal 𝑡 . 𝑋 𝑡−1 :  Data  makroekonomi yang terjadi  di Indonesia yang berisikan inflasi dan juga suku bunga acuan pada satu periode sebelum kuartal 𝑡 .
Metode  analisis  yang  digunakan  adalah Autoregressive-distributed  lag  (ARDL)  pada  data time  series.  Metode  ARDL  digunakan  untuk memperkirakan  model  regresi  linear  yang menganalisis  hubungan  jangka  panjang  dengan melibatkan  pengujian  kointegrasi  antara  variabel time series. Uji ini dilakukan untuk melihat periode waktu  dari  pengaruh  suatu  variabel  terhadap variabel  terdahulu  dan  juga  variabel  endogen lainnya. Apabila panjang lag-nya terlalu kecil, maka model yang ada tidak dapat digunakan karena tidak dapat  menjelaskan  hubungannya  (Pesaran  et  al., 2001).  Selain  itu,  apabila  nilai  lag  terlalu  besar hubungannya tidak dapat dijelaskan secara efisien. Peneliti menentukan lag yang optimum yang dapat dilihat  dengan  menggunakan  metode  Akaike Information Criteria (AIC) dan Schwarz’s Bayesian Information  Criteria  (SBC),  dimana  semakin rendah  nilai  AIC  dan  juga  SBC  nya  maka  akan semakin  baik  spesifikasinya.  Peneliti  juga
menggunakan data lagged pada variabel makroekonomi untuk mengurangi endogenitas atau hubungan  simultan  antara  variabel-variabel dependen  pada  model  penelitian.  Regresi  ARDL juga menjadi alternatif pengujian apabila data tidak memenuhi  asumsi  BLUE  (Best  Linear  Unbiased Estimation).
Sebelum  dilakukan  analisis,  data  diuji dengan melakukan uji grafik, uji structural break , uji multikolinearitas, dan uji stasioner. Apabila data sudah  sesuai  dan  tidak  memiliki  kecacatan, dimasukkan ke uji penentuan lag terbaik dan juga uji  kointegrasi  Johansen  untuk  menentukan lag digunakan dalam regresi ARDL dan melihat apakah layak  dilakukan  uji  ARDL  Hasil  uji  regresi  ARDL yang  sudah  ada  di  tes  kembali  menggunakan  uji VARs dan uji IRF untuk melihat stabilitas dan juga respons  dari  variabel  independen  dan  variabel dependen. Diagram alir analisis dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2 Diagram Alir Metode Analisis

## HASIL DAN DISKUSI
Tabel  3  menampilkan  hasil  statistik deskriptif  dari  variabel  dependen  dan  independen yang  diteliti.  Rata-rata  IHPR  adalah  sebesar 185.7990  dan median 193.4850.  Dengan  nilai standar deviasi yang sebesar 28.7505 menunjukkan adanya dispersi data yang tinggi dibandingkan rata- rata.  Untuk  distribusi  data  IHPR  adalah negative skewed dengan nilai sebesar -0.5503, dimana data harga  IHPR  sebagian  besar  memiliki  nilai  yang tinggi. Untuk kurtosis atau keruncingannya sendiri berada pada angka 1.8671 yang bersifat leptokurtik.
Untuk  data  proporsi  KPR  terhadap portofolio  kredit  perbankan,  nilai  rata-rata  yang didapatkan adalah sebesar 9.7095% dengan median sebesar 9.705. Nilai standar deviasi sebesar 0.4899 menunjukkan dispersi data yang kecil dibandingkan data lainnya. Distribusi data variabel dependen  memiliki  sifat positive  skewed sebesar 0.3001  yang  berartikan  proporsi  KPR  pada portofolio  kredit  perbankan  sebagian  besar memiliki  persentase  yang  kecil.  Kurtosis  pada variabel  ini  memiliki  nilai  sebesar  2.3025  yang bersifat leptokurtik .

## Tabel 3 Statistik Deskriptif
Tabel Statistik Deskriptif IHPR Inflasi Suku Bunga Proporsi KPR Mean 185.7990 4.3328 5.6490 9.7095 Median 193.4850 3.8800 5.7500 9.7050 Maksimum 220.1600 8.4000 7.7500 10.820 Minimum 133.7200 1.3300 3.5000 8.8200 Standard Deviation 28.7505 1.9001 1.3451 0.4899 Skewness -0.5503 0.4787 -0.1317 0.3001 Kurtosis 1.8671 2.4238 1.8328 2.3025 Jarque-Bera 5.4053 2.7057 3.1018 1.8348 Observations 52 52 52 52 (Sumber: Eviews, Diolah)
Hasil uji grafik dilakukan pada setiap variabel untuk melihat apakah terdapat data yang pencilan pada setiap variabel. Hasil dari uji kami dapat dilihat pada Gambar 3. Peneliti mengubah set-data menjadi bentuk log sehingga skala dari seluruh data berubah menjadi lebih seragam.

## Gambar 3 Hasil Uji Grafik
(Sumber: Eviews, Diolah)
Uji struktural break sdengan metode uji chow selanjutnya dilakukan untuk melihat  perubahan data secara mendadak dalam suatu periode. Dapat dilihat pada Tabel 4, Prob. F(4,44) memiliki nilai sebesar 0.5334 yang lebih besar dibandingkan level signifikansi 0.05. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat perubahan koefisien regresi atau breaks pada titik waktu tertentu. Sehingga sampel data bisa dilanjutkan untuk penelitian.
Tabel 4 Hasil Uji Structural Break F Statistic 0.797373 Log Likelihood Ratio 3.639044 Wald Statistic 3.189493 Prob F.(4.44) 0.5334 Prob. Chi-Square(4) 0.4571 Prob. Chi-Square(4) 0.5266 (Sumber: Eviews, Diolah)
Untuk  melihat  hubungan  antara  variabel  independen,  dilakukan  uji  multikolinearitas  dengan menggunakan uji VIF (Variance Inflation Factor) < 10. Hasil dari Tabel 5, tidak terdapat nilai VIF yang melebihi nilai 10, sehingga dapat disimpulkan tidak terdapat masalah multikolinearitas pada regresi yang dilakukan dan tidak terdapat hubungan antara variabel independen yang digunakan.
Tabel 5 Hasil Uji Multikolinearitas Variable Coefficient Variance Uncentered VIF  Centered VIF L_IHPR 0.001296 1644.973 1.599708 L_INFLASI 0.000231 22.46299 2.407833 L_SUKU BUNGA 0.000919 126.9097 2.684674 C 0.044957 2098.556 N/A
Selanjutnya,  dilakukan  uji  stasioner  untuk  masing-masing  variabel  untuk  melihat  apakah  terdapat stasioneritas pada level dan first difference . Uji ini dilakukan guna memastikan kelayakan untuk dilanjutkan ke uji Autoregressive  Distributed  Lag .  Uji  stasioner  menggunakan  metode standard  unit  root  test  Augmented Dickey-Fuller. Dapat dilihat pada Tabel 6, hanya variabel IHPR yang memiliki nilai p-value dibawah 0.05 pada level.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  uji  lanjutan  berupa  standard unit  root  test dengan first  difference dan test equation dengan memasukkan trend dan intercept . Pada first difference seluruh variabel memiliki nilai p-value dibawah 0.05, sehingga dapat disimpulkan seluruh variabel bersifat stasioner pada first difference .
Tabel 6 Uji Stasioner Log Seluruh Variabel Variabel Level First Difference IHPR 0.0496* 0.0198* Inflasi 0.3348 0.0000* Suku Bunga Acuan 0.2421 0.0137* Proporsi KPR 0.3701 0.0000* (Sumber: Eviews, data diolah)
Pada uji penentuan optimum lag (Tabel 7), dapat dilihat pada tabel 7, nilai AIC dan SBC yang paling kecil  berada  pada  di lag 1.  Walaupun  demikian, dalam  menentukan lag optimal, peneliti juga melakukan uji stabilitas lag untuk  melihat lag yang  dapat  digunakan  dalam  pengujian  kointegrasi  dan  uji  ARDL.  Dalam menentukan lag terbaik, kelompok melakukan iterasi ( trial and error) pada beberapa lag yang memiliki nilai paling stabil. Data Lag 4 memiliki modulus tertinggi yang ada masih berada dibawah angka 1 (Tabel 8). Hal ini menunjukkan bahwa data lag 4 paling stabil yang bisa digunakan untuk uji selanjutnya. Selanjutnya, dilakukan uji kointegrasi untuk melihat pengaruh jangka panjang antar variabel menggunakan uji Kointegrasi Johansen pada data lag sebesar 4 tersebut (Tabel 9).
Tabel 7 Uji Penentuan Lag Optimum Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 115.2847 N/A 9.31E-08 -4.838463 -4.679451 -4.778896 1 314.3663 354.8847* 3.26E-11* -12.79853*  -12.00347* -12.50070* 2 323.1246 14.08944 4.54E-11 -12.48368 -11.05257 -11.94758 3 337.1721 20.15515 5.16E-11 -12.39879 -10.33163 -11.62442 4 350.1733 16.39277 6.39E-11 -12.2684 -9.565195 -11.25577 5 364.4263 15.4924 7.97E-11 -12.19245 -8.85319 -10.94154 6 385.3524 19.10642 8.13E-11 -12.40663 -8.431318 -10.91745
(Sumber: Eviews, Diolah)

## Tabel 8 Uji Penentuan Lag Optimum (Stabilitas Lag)
Root Modulus 0.955761 0.955761 0.917690 - 0.227107i 0.945374 0.917690 + 0.227107i 0.945374 0.796969 - 0.482205i 0.931495 0.796969 + 0.482205i 0.931495 0.550044 - 0.489304i 0.736184 0.550044 + 0.489304i 0.736184 (Sumber: Eviews, Diolah) Tabel 9 Uji Kointegrasi Johansen Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized No. of CE(s) Eigenvalue  Trace Statistic 0.05 CV Prob.** None * 0.475814 53.04553 40.17493 0.0016 At most 1 0.235079 22.68786 24.27596 0.0782 At most 2 0.189049 10.09265 12.3209 0.1149 At most 3 0.005177 0.24394 4.129906 0.6802
Setelah  melakukan  uji  kointegrasi  dan  menemukan  adanya  kointegrasi  antar  variabel,  selanjutnya dilakukan uji regresi ARDL untuk melihat pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependen (Tabel 10).  Nilai R-squared menunjukkan  angka  0.226817  yang  berarti  variabel-variabel  independen  dapat menjelaskan 22.68% variabel dependen. Pengaruh antara variabel IHPR terhadap proporsi KPR, menunjukkan nilai Prob sebesar 0.528 yang berarti tidak terdapat pengaruh antara IHPR terhadap proporsi KPR. Variabel yang berpengaruh terhadap komposisi KPR adalah suku bunga acuan pada lag 3 dan 4.
Tabel 10 Uji ARDL Variable Coefficient Std. Error t-Statistic  Prob.* D(L_PROPORSI KPR(-1)) -0.099008 0.155458 -0.636879 0.528 D(L_IHPR) -0.175375 0.331808 -0.528545  0.6002 D(L_INFLASI) 0.008946 0.015251 0.586609 0.5609 D(L_SUKU BUNGA) 0.004757 0.052559 0.090511 0.9284 D(L_SUKU BUNGA(-1)) -0.073743 0.059637 -1.236536 0.2238 D(L_SUKU BUNGA(-2)) -0.043394 0.06082 -0.71348 0.4799 D(L_SUKU BUNGA(-3)) 0.153459 0.061716 2.486523 0.0174* D(L_SUKU BUNGA(-4)) -0.127575 0.060471 -2.109695  0.0415* C 0.004068 0.005082 0.800499 0.4284  < 5% (Sumber: Eviews, Diolah)
Setelah melakukan uji ARDL untuk melihat hubungan antara variabel independen dengan dependen, kami melakukan uji VARs untuk melihat stabilitas dari uji yang telah kami lakukan. Gambar 4 menampilkan hasil dari uji stabilitas pada VARs.

## Gambar 4 Uji Stabilitas VARs
(Sumber: Eviews, Diolah)
Untuk  melihat  respon  antara  variabel  independen  dan  dependen  dilakukan  uji impulse  response function dengan  metode  cholesky  untuk  melihat  grafik  dari  respon  antara  variabel  yang  ada  (Gambar  5). Terdapat  dua  grafik  yang  dapat  menunjukkan  hubungan  antara  IHPR  dengan  proporsi  KPR,  yaitu  grafik Response  of  L_ PROPORSIKPR To  L_IHPR  Innovation dan  grafik Response  of  L_IHPR  to  L_PROPORSI Innovation.
Dapat dilihat pada kedua grafik tersebut sama sekali tidak memiliki kesamaan dalam pergerakan kedua variabel. Hal ini memperkuat hasil pengujian ARDL. Uji impulse function juga dilakukan pada variabel suku bunga pada lag 3 dan lag 4 (Gambar 6). Berdasarkan gambar tersebut, pergerakan suku bunga pada lag 3 dan 4 selaras dengan hasil dari regresi ARDL yang telah dilakukan.
Gambar 5 Uji Impulse Response Function (IRF) I
(Sumber: Eviews, Diolah)
Gambar 6 Impulse Response Function (IRF) II
(Sumber: Eviews, Diolah)
Hasil dari penelitian ini sejalan Anastasia & Hidayat  (2019)  yang  menemukan  bahwa  IHPR tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  pada proporsi  pemberian  kredit  oleh  perbankan  di Indonesia.  Ketika  IHPR  meningkat,  maka  tidak berpengaruh terhadap kenaikan proporsi KPR pada kredit perbankan. Temuan ini tidak sejalan dengan teori collateral  channel. Zhu  (2006)  berargumen bahwa  adanya  perbedaan  hasil  di  Indonesia disebabkan  oleh  adanya  sektor  perbankan  yang kurang maju dibandingkan dengan negara lain yang diteliti, seperti Korea, Amerika Serikat, Inggris, dan Singapura.  Hal  ini  diperkuat  dengan  kontribusi kredit  perbankan  terhadap  PDB  Indonesia  yang sangat  kecil  dibandingkan  negara  lainnya  pada tahun  2022.  Dari  seluruh  kredit  perbankan tersebut, kredit konsumsi yang meliputi KPR hanya berkontribusi  sebesar  10%  terhadap  total  PDB. Selain itu, hasil ini juga mungkin terpengaruh oleh peraturan  POJK  No.16/POJK.03/2018  yang berisikan  tentang  pembatasan  Pemberian  Kredit atau  Pembiayaan  oleh  Bank  Umum  untuk Pengadaan  Tanah  dan/atau  Pengolahan  Tanah. Peraturan  tersebut  menjelaskan  adanya  batasan mengenai  proporsi  KPR  pada  portofolio  kredit perbankan,  sehingga  bank  tidak  dapat  merubah proporsi  kreditnya  secara  sembarangan.  Sehingga pada kondisi ini, teori portfolio diversification tidak berlaku.  Selain  itu,  Rai  &  Purnawati  (2017) menyatakan  bahwa  besaran  kredit  yang  diberikan oleh bank dipengaruhi oleh berbagai faktor internal bank  seperti  Dana  Pihak  Ketiga  (DPK), capital
adequacy ratio (CAR), n on performing loan (NPL), dan tingkat suku bunga kredit.
Pada  variabel  kontrol,  suku  bunga  acuan dapat  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap proporsi KPR karena pada suku bunga acuan yang tinggi,  maka  bank  akan  merespon  dengan menaikkan  suku  bunga  kredit  yang  disalurkan, sehingga  berpotensi  menurunkan  permintaan kredit  walaupun  tidak  dalam  periode  yang  sama. Hasil  ini  mendukung  Agustina  &  Busari  (2022) yang  menemukan  suku  bunga  kredit  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  kredit  konsumsi  yang diberikan oleh bank. Teori yang dikemukakan oleh Keynes pada tahun 1936 yang menyebutkan tentang dampak dari perubahan suku bunga, salah satunya adalah  peningkatan  biaya  pinjaman  kepada nasabah. Signifikansi yang terjadi pada lag 3 kuartal dan  4  kuartal  dapat  terjadi  karena  bank  butuh waktu dalam menerapkan suku bunga acuan  yang diberikan  oleh  bank  sentral,  dan  tidak  dapat langsung  mengimplementasikannya  pada  periode yang sama.
Selain itu, hasil regresi juga menunjukkan inflasi  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap portofolio kredit. Hal ini didukung oleh teori inflasi oleh  Milton  Friedman  pada  tahun  1968  yang menyebutkan  bahwa  inflasi  berpengaruh  secara langsung  terhadap  nilai  riil  suatu  uang  atau  daya beli  dari  uang  tersebut.  Dalam  penelitian  ini, variabel dependen yang digunakan adalah proporsi KPR  dalam  portofolio  kredit  perbankan,  dimana variabel tersebut bukanlah nilai riil suatu uang.

## KESIMPULAN, IMPLIKASI, DAN KETERBATASAN
Penelitian  ini  memperkaya  referensi terkait  hubungan  IHPR  terhadap  proporsi  KPR pada  portofolio  kredit  perbankan  di  Indonesia. Berbeda  dengan  hasil  yang  ditemukan  pada penelitian oleh Hofmann (2004), Ayberk & Onder (2021),  dan  Che  et  al.  (2011)  yang  menggunakan nilai  KPR  secara  nominal  sebagai  variabel dependen,  penelitian  ini  melihat  pentingnya pengelolaan  portofolio  terkait  manajemen  risiko dengan  menggunakan  proporsi  KPR  dalam portofolio kredit perbankan di indonesia.
Berdasarkan  hasil  penelitian,  IHPR  dan inflasi tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap proporsi  KPR  dalam  portofolio  kredit  perbankan. Artinya, walaupun terjadi flukstuasi harga properti di  pasar,  hal  ini  tidak  memprediksi  peningkatan proporsi KPR pada penyaluran kredit di Indonesia. Walaupun  demikian,  suku  bunga  acuan  tetap memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  proporsi
KPR.  Penemuan  pada  penelitian  kami  sejalan dengan  Brissimis  &  Vlassopoulos  (2007)  dan Anastasia  &  Hidayat  (2019).  Implikasi  hasil penelitian  untuk  pihak  regulator  adalah  dapat menggunakan suku bunga acuan untuk memprediksi peningkatan proporsi kredit properti dalam  setahun  kedepan  dikarenakan  adanya pengaruh  yang  signifikan  suku  bunga  acuan  pada data lag 3 kuartal dan 4 kuartal.
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  terdapat keterbatasan data pada level bank sehingga analisa hasi penelitian hanya pada level negara dan hanya terbatas  pada  Indonesia.  Untuk  penelitian selanjutnya,  dapat  dilakukan  studi  perbandingan antar negara. Selain itu. peneliti juga menyarankan penelitian  lanjutan  dengan  memperdalam  analisis pada  level  bank  dengan  memasukkan  faktor pengelolaan  kredit  dari  internal  bank,  seperti variabel  NPL  ( non  performing  loan )  atau  capital adequacy  ratio  (CAR),  dan  Dana  Pihak  Ketiga (DPK)  sebagai  variabel  kontrol  untuk  menguji variasi hasil dari penelitian yang sudah ada.

## REFERENSI
Agustina, M., Busari, A. (2022). Pengaruh Suku Bunga Kredit Dan Inflasi Terhadap Kredit Konsumsi di Provinsi kalimantan timur. KINERJA, 19(2), 309–315. doi:10.30872/jkin.v19i2.11590
Akçay, S. B., Karul, C.,  Akyuz, M. (2022). Mortgage credit and house prices: The Turkish case. International Journal of Housing Markets and Analysis, 16(2), 318–335. doi:10.1108/ijhma-11-2021-0127
Anastasia, N. & Hidayat, F. (2019). Hubungan Indeks Harga Properti Residensial, Produk Domestik Bruto, Suku Bunga  KPR,  dan  Kredit  Perbankan.  Ekuitas:  Jurnal  Ekonomi  dan  Keuangan.  Vol.  3,  No.  1.  doi: 10.24034/j25485024.y2019.v3.i1.3998..
Ayberk, İ.,  Önder, Z. (2022). House prices and bank loan portfolios in an emerging market: The role of Bank ownership. Economic Modelling, 106, 105683. doi:10.1016/j.econmod.2021.105683
Bernanke, B.,  Blinder, A. (1988). Credit, Money, and Aggregate Demand. American Economic Review, American Economic Association, vol. 78(2), pages 435-439, May. doi:10.3386/w2534
Brissimis, S.N. & Vlassopoulos, T. (2009). The interaction between mortgage financing and housing prices in Greece.  The  Journal  of  Real  Estate  Finance  and  Economics,  Vol.  39  No.  2,  pp.  146-164.  doi: 10.1007/s11146-008-9109-3.
Che, X., L,. B., Guo, K., Wang,J.   (2011). Property prices and bank lending: some evidence from china’s regional financial centres. Procedia Computer Science, Vol. 4, pp. 1660-1667. doi: 10.1016/j.procs.2011.04.179.
Chirsty, Y., Novita, M.,  Soemartojo, S. M. (2021). Analysis of Residential Property Price Index (RPPI) using multi input  transfer  function.  Journal  of  Physics:  Conference  Series,  1863(1),  012065.  doi:10.1088/1742-

## 6596/1863/1/012065
Databoks  (2022,  Mei  23). Databoks .  Retrieved  Agustus  2023,  from  Databoks:  https://databoks-katadata-co- id.upm.remotlog.com/datapublish/2022/05/23/kpr-masih-jadi-pilihan-favorit-masyarakat-membeli- rumah-pada-triwulan-i-2022
Fitri, R. (2018). Pengaruh Antara Laba  Akuntansi  dan total Arus Kas Terhadap  Harga Saham. Jurnal Ilmiah Bisnis Dan Ekonomi Asia, 10(2), 42–48. doi:10.32812/jibeka.v10i2.72
Friedman, M. (1997). The role of monetary policy. A Macroeconomics Reader. doi:10.4324/9780203443965.ch7 Gerlach, S. & Peng, W. (2005). Bank lending and property prices in Hong Kong. Journal of Banking and Finance,
Vol. 29 No. 2, pp. 461-481. doi: 10.1016/j.jbankfin.2004.05.015.
Gupta,  A.,  Sapriza,  H.,    Yankov,  V.  (2022).  The  Collateral  Channel  and  bank  credit.  Finance  and  Economics
Discussion Series, 2022(024), 1–59. doi:10.17016/feds.2022.024
Haden, E., Porath, D., & Westernhagen, N. v. (2006). Does Diversification Improve the Performance of German Banks? Evidence from Individual Bank Loan Portfolios. Deutsche Bundesbank Discussion Paper, Series 2: Banking and Financial Studies . Retrieved from
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2793978
Hofmann, B. (2004). The determinants of Bank credit in industrialized countries: Do property prices matter?
International Finance, 7(2), 203–234. doi:10.1111/j.1367-0271.2004.00136.x
Kiyotaki, N.,  Moore, J. (1997). Credit cycles. Journal of Political Economy, 105(2), 211–248. doi:10.1086/262072 Liang, Q. & Cao, H. (2007). Property prices and bank lending in China. Journal of Asian Economics, Vol. 18 No.
1, pp. 63-75. doi: 10.1016/j.asieco.2006.12.013.
Markowitz,  H.  (1952).  Portfolio  selection.  The  Journal  of  Finance,  7(1),  77–91.  doi:10.1111/j.1540-
6261.1952.tb01525.x
Martin, S. (2019). Methodology of the Residential Property Price Index (RPPI). Statistics Canada.
Meutia, N. S.,  Chalid, D. A. (2021). Loan diversification, market concentration, and stability in the Indonesian banking industry. Proceedings of the Asia-Pacific Research in Social Sciences and Humanities Universitas Indonesia Conference (APRISH 2019). doi:10.2991/assehr.k.210531.063
Mian, A.,  Sufi, A. (2011). House prices, home equity–based borrowing, and the US household leverage crisis. American Economic Review, 101(5), 2132–2156. doi:10.1257/aer.101.5.2132
Otoritas Jasa Keuangan. (2018, Agustus 16). Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Republik Indonesia Nomor 19 /POJK.03/2018. Retrieved 2023, from ojk.go.id:
https://www.ojk.go.id/id/regulasi/Documents/Pages/Perubahan-POJK-tentang-Penilaian-Kualitas- Aset-Bank-Umum-Syariah-dan-Unit-Usaha-Syariah/pojk%2019-2018.pdf
Pesaran, M. H., Shin, Y.,  Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships.
Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289–326. doi:10.1002/jae.616
Qu,  Z.  ( 2020 ).  The  Impact  of  Income  Diversification  on  Chinese  Banks:  Bank  Efficiency.  In:  Income Diversification  in  the  Chinese  Banking  Industry:  Challenges  and  Opportunities.  Springer,  Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-15-5890-0_5
Rai, I & Purnawati.N (2017). Faktor  - Faktor yang Mempengaruhi Kredit pada Bank Umum Swasta Nasional (BUSN) Devisa. E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana, vol. 6, no. 11.
Samaricheva,  T.,  &  Shpuhanych,  A.  (2022).  Evaluation  of  the  Efficiency  of  The  Bank’s  Loans  Portfolio Management:  Theory  and  Practice. Business  Navigator .  doi:http://dx.doi.org/10.32847/business- navigator.68-21
Skridulyte, R.,  Freitakas, E. (2012). The measurement of concentration risk in loan portfolios. Economics amp; Sociology, 5(1), 51–61. doi:10.14254/2071-789x.2012/5-1/4 .
Stiglitz, J. E., & Weiss, A. (1981). Credit Rationing in Markets with Imperfect Information. The American Economic Review , 71 (3), 393–410. http://www.jstor.org/stable/1802787
Tabak, B. M., Fazio, D. M.,  Cajueiro, D. O. (2011). The effects of loan portfolio concentration on Brazilian Banks’ return and risk. Journal of Banking amp; Finance, 35(11), 3065–3076. doi:10.1016/j.jbankfin.2011.04.006 Zhu,  H.  (2006).  The  structure  of  housing  finance  markets  and  house  prices  in  Asia.  BIS  Quarterly  Review,
December