Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
Analisis Variabel Sosial Ekonomi Terhadap Tingkat Inklusi Keuangan Negara Asia Tahun 2010-2015
Yana Raudhatul Jannah 1 David Kaluge 2
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Brawijaya yanaraudhatuljannah@gmail.com 1 dkaluge@gmail.com 2
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar.v6i1.2532

## Abstrak
Program inklusi keuangan di Asia mulai gencar dilakukan dengan fokusnya yaitu meningkatkan akses masyarakat, terutama masyarakat yang belum menikmati jasa perbankan. Hal ini menjadikan inklusi keuangan sebagai salah satu satu fokus pembangunan di sektor keuangan diberbagai negara khususnya di kawasan Asia, karena sistem keuangan yang baik dapat mendorong pertumbuhan ekonomi.
Penelitian ini bertujuan untuk melihat perbandingan tingkat inklusi keuangan dan melihat pengaruh variabel sosial ekonomi terhadap inklusi keuangan di negara Asia tahun 2010-2015. Untuk melihat perbandingan tingkat inklusi keuangan di beberapa negara Asia digunakan metode analisis Index of Financial Inclusion (IFI) yang dikembangkan oleh Sarma (2008), sedangkan untuk menguji hubungan antar  variabel  sosial  ekonomi  terhadap  inklusi  keuangan  digunakan  metode  Ordinary  Least  Square (OLS) dengan teknik estimasi dalam pendekatan Fixed Effects Model.
Hasil  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  secara umum  inklusi  keuangan  di  beberapa  negara Asia utamanya dipengaruhi oleh dimensi keguanaan. Selain itu, hanya variabel GDP perkapita yang tidak signifikan berpengaruh secara parsial. Sedangkan variabel lainnya, yaitu, tingkat pengangguran dan  jumlah  penduduk  di  pedesaan  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  indeks  inklusi keuangan.
Kata Kunci: Inklusi keuangan, Index of Financial Inclusion.
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
ISSN: 2580-3565 (Online)

## Pendahuluan
Pertumbuhan  ekonomi  dunia  mengalami  perlambatan  pada  beberapa  tahun terakhir, di mana pertumbuhan ekonomi negara-negara berkembang yang mencakup 70% pertumbuhan  dunia  menurun  dalam  lima  tahun  terakhir.  Hal  ini  ditambah  dengan perbaikan  ekonomi  di  negara-negara  maju.  Harga  komoditas  energi  yang  rendah  dan kebijakan  moneter  Amerika  Serikat  yang  cukup  ketat  menjadi  salah  satu  alasan perkembangan perekonomian global. Penyebab lainnya adalah Perlambatan dan rebalancing secara bertahap pada aktivitas perekonomian Cina (Deputi Bidang Ekonomi Kementrian PPN/Bappenas 2015).
Pertumbuhan perlambatan di Cina  juga  akan menekan  pertumbuhan ekonomi di kawasan  Asia  berkembang  yaitu  Asia  Tenggara  dan  India.  Namun,  jika  dibandingkan dengan negara lain, tingkat PDB per kapita negara yang berada di kawasan Asia, memiliki nominal  yang  paling  rendah  dibandingkan  dengan  Amerika  dan  Eropa  dengan  tingkat rata-rata sebesar US$ 1542.21 pada tahun 2015.
Gambar 1
PDB per kapita negara Amerika Serikat, Kawasan Eropa dan Kawasan Asia tahun 2009-2015 (US$)
Sumber: World Bank, 2017 (diolah)
Hal  ini  didukung  oleh  data  pada  World  Bank  (gambar  1),  menyebutkan  bahwa negara-negara yang berada dikawasan Asia memiliki tingkat PDB per kapita paling rendah dibandingan  pada  kawasana  Eropa  dan  Amerika.  Selain  karena  aktivitas  perekonomian Cina  yang  melambat,  perlambatan  pertumbuhan  ini  salah  satunya  disebabkan  oleh kurangnya  dukungan  sektor  keuangan  baik  perbankan  maupun  non-perbankan. Berdasarkan Data pada International Monetary Fund (IMF) menyebutkan bahwa, kurang dari  20%  masyarakat  di  negara  Asia  yang  berpendapatan  rendah  memiliki  akses  di lembaga keuangan formal. Berbeda dengan Singapura, Jepang, dan Uni Emirat Arab yang lebih dari dua pertiga masyarakatnya memiliki akses terhadap jasa keuangan. Selain jumlah rekening, proporsi orang menabung lebih banyak dari jumlah proporsi orang meminjam kredit.
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 2009 2010 2011 2012 2013
2014 2015 Amerika Serikat Kawasan Euro Eropa dan Asia tengah Asia Timur dan Pasifik Asia Selatan
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
ISSN: 2580-3565 (Online)

## Gambar 2

## Akses terhadap Jasa Keuangan Negara di kawasan Asia tahun 2014
Sumber: International Monetary Fund, 2017 (diolah)
Menurut  data  pada  gambar  2,  beberapa  masyarakat  di  negara  Asia  belum  dapat menjangkau jasa keuangan formal, khususnya perbankan, disebut dengan unbankable people . Hal ini disebabkan karena banyak hambatan untuk mengaksesnya. Menurut Kunt (2008), pengetahuan masyarakat tentang  fungsi  lembaga  keuangan  dan  ketidak  sesuaian  produk yang  ditawarkan  oleh  lembaga  keuangan  dengan  kebutuhan  masyakat  berpendapatan rendah  menjadi  salah  satu  penyebab  dari  hambatan  tersebut  (Dienillah  and  Anggraeni 2016). Selain itu hambatan juga berasal dari model bisnis bank itu sendiri, seperti posisi pasar, kondisi makroekonomi, tingkat kompetisi, serta peraturan yang dijalankan.
Untuk  menghadapi  hambatan-hambatan  yang  dihadapi  maka  perlu  dilakukan peningkatan  terhadap  akses  jasa  keuangan  melalui  inklusi  keuangan.  Program  inklusi keuangan  di  Asia  mulai  gencar  dilakukan  dengan  fokus  pada  meningkatkan  akses masyarakat, terutama masyarakat yang belum menikmati jasa perbankan. Ini menjadikan inklusi  keuangan  sebagai  salah  satu  fokus  pembangunan  di  sektor  keuangan  diberbagai negara khususnya negara yang berada di kawasan Asia, karena sistem keuangan yang baik dapat mendorong pertumbuhan ekonomi (Demirgüç-Kunt, Beck and Honohan 2008).
Paska  krisis  2008  istilah  inklusi  keuangan  menjadi  tren  terutama  berasal  dari dampak  krisis  kepada  kelompok  masyarakat in  the  bottom  of  the  pyramid (masyarakat pinggiran  berpendapatan  rendah,  tinggal  di  daerah  terpencil  yang  mempunyai  identitas illegal)  yang  umumnya unbankable yang  tercatat  sangat  tinggi  pada  negara  miskin  dan berkembang  (Bank  Indonesia  2016).  Menurut Reserve  Bank  of  India ,  inklusi  keuangan merupakan suatu proses dalam mengakses produk dan layanan keuangan yang tepat yang dibutuhkan  oleh  semua  lapisan  masyarakat  khususnya  kelompok  masyarakat berpenghasilan  rendah  dengan  biaya  terjangkau  yang  diatur  secara  adil  dan  trasnparan. Definisi  ini  menekankan  beberapa  dimensi  inklusi  keuangan,  yaitu  aksesibiliyas, ketersediaan dan sistem kegunaan  (Demirgüç-Kunt, Beck and Honohan 2008). Dimensi ini secara bersama-sama membangun sistem keuangan yang inklusif.
0 20 40 60 80 100 Singapore United Arab Emirates Indonesia Nepal Afganistan Credit in the Past year (% age 15+) Saving in the Past year (% age 15+)
Access to Financial Institution Account (% age 15+)
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
ISSN: 2580-3565 (Online)
Sistem keuangan merupakan inti dari proses pembangunan (Demirgüç-Kunt, Beck and  Honohan  2008).  Sehingga  dengan  adanya  inklusi  keuangan  mampu  memberikan banyak manfaat yang dapat dinikmati oleh masyarakat, regulator, pemerintah, dan pihak swasta.  Beberapa  manfaat  yang  akan  didapat  dengan  adanya  program  inklusi  keuangan antara  lain,  meningkatkan  efisiensi  ekonomi,  mendukung  stabilitas  sistem  keuangan, mendukung peningkatan Human  Development  Index (HDI),  berkontribusi  positif  terhadap pertumbuhan  ekonomi  lokal  dan  nasional  yang  berkelanjutan,  serta  mengruangi kesenjangan  sosial  yang  berdampak  pada  kesejahteraan  masyarakat  yang  pada  akhirnya berujung pada penurunan kemiskinan.
Menurut  Sarma  (2012)  dalam  penelitiannya  IFI  merupakan  ukuran  multidimensi yang dikembangkan sejalan dengan indeks pembangunan terkenal seperti IPM, HPI, GDI, dan GEM. IFI dapat digunakan untuk membandingkan tingkat inklusi keuangan di negara yang berbeda dan untuk memantau sejauh mana kemajuan ekonomi sehubungan dengan indeks inklusi keuangan dari waktu ke waktu. Selain itu, Sarma mencari determinasi indeks inklusi  keuangan  dengan  indikator  pembangunan  ekonomi,  seperti  variabel  sosial ekonomi,  variabel  infrastruktur,  dan  variabel  perbankan.  Sedangkan  dalam  penelitian Sanjaya  dan  Nursechafia  (2015)  menyebutkan  bahwa  inklusi  keuangan  di  Indonesia utamanya dipengaruhi oleh dimensi aksesibilitas, serta dimensi lain seperti availibilitas dan penggunaan yang hanya memiliki proporsi yang cukup kecil, artinya kelompok masyarakat berpenghasilan rendah tidak sepenuhnya bisa mengakses jasa keuangan formal, khususnya dalam pengambilan kredit.
Mencermati penelitian-penelitian terdahulu yang ada dan beberapa fenomena yang telah  dijelaskan  membuat  peneliti  tertarik  untuk  meneliti  lebih  lanjut  bagaimana perbandingan  tingkat  inklusi  keuangan  dan  variabel  sosial  ekonomi  yang  berpengaruh terhadap inklusi keuangan negara yang berada di kawasan Asia. Selain itu, pada penelitian ini  digunakan  mengadopsi  variabel  sosial  ekonomi  dalam  penelitian  Sarma  (2012)  yang dilakukan di India.

## Metodologi Penelitian
Jenis data yang digunakan adalah data panel, yaitu gabungan data cross section dan time series . Data panel tersebut berupa data cross section yang terdiri dari sembilan negara di kawasan  Asia  yang  dibagi  dalam  tiga  kategori  yaitu  Singapura,  Jepang,  dan  Uni  Emirat Arab sebagai negara high income; Cina, Indonesia, dan Filipina sebagai negara middle income ; serta Nepal, Tajikistan, dan Afganistan sebagai negara low income .  Data time series tahunan periode  tahun  2010-2015.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data sekunder  yang  bersifat  tahunan.  Data-data  ini  dikumpulkan  dari  sumber  seperti: World Bank , International  Monetary  Fund (IMF), Trading  Economics ,  dan  sumber  data  lainnya. Selanjutnya, untuk menunjang literatur serta pengetahuan, penulis menggunakan literatur rambahan yang didapat dari jurnal dan penelitian ilmiah lainnya. Penelitian ini dilakukan dengan bantuan software Microsoft Excel 2013 dan Eviews 9.
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
Metode  analisis  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  analisis deskriptif kuantitatif yaitu analisis Index of Financial Inclusion (IFI) yang dikembangkan oleh Sarma  (2008),  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  inklusi  keuangan  di  masing-masing negara  dan  metode Ordinary  Least  Square (OLS)  dengan  menggunakan  teknik  estimasi dengan  pendekatan Fixed  Effects  Model akan  digunakan  untuk  menguji  hubungan  antar variabel yang bersifat dependen dan memiliki beberapa varian (jenis) sehingga penulis bisa memiliki  bentuk  model  yang  paling  sesuai  dengan  situasi  yang  dihadapinya.  Terakhir, dengan  teknik  regresi  penulis  dapat  melihat  dampak  perubahan  nilai  variabel-variabel independen terhadap variabel dependen. Oleh karena itu teknik regresi sangat membantu penulis  yang  membutuhkan  alat  untuk  melakukan  proyeksi  (peramalan)  (Prof.  Gudono 2012).

## a. Index of Financial Inclusion (IFI)
Menurut  Sarma (2008)  sistem  keuangan  inklusi  dinilai  dari  tiga dimensi,  pertama penetrasi perbankan yang digambarkan oleh jumlah rekening deposito di bank komersial per 1000 populasi dewasa. Kemudian ketersediaan jasa keuangan yang digambarkan oleh jumlah mesin ATM per 100000 populasi dewasa. Terakhir, kegunaan yang digambarkan proporsi  kredit  terhadap  GDP.  Sehingga  untuk  menghitung  setiap  dimensi  digunakan rumus berikut:
(1)
Di mana:
= nilai aktual dari dimensi i
= nilai minimal dari dimensi i
= nilai maksimum dari dimensi i
Persamaan  (1)  menghasilkan  nilai
,  di  mana  semakin  tinggi  nilai , maka  semakin  tinggi  pula  perolehan  negara  di  dimensi  i.  Jika  terdapat  n  dimensi  dari inklusi  keuangan  yang  dihitung,  maka  perolehan  suatu  negara  dari  dimensi  tersebut dipresentasikan dengan titik X =  ( pada ruang n-dimensi. Dalam ruang n-dimensi,  titik  O  =  ( menunjukkan  titik  kondisi  inklusi  yang  buru, sedangkan titik I = ( menunjukkan kondisi yang ideal dalam setiap dimensi. Indeks  inklusi  keuangan,  IFI,  untuk  negara  pada  tahun  ke  i  yang  diukur  dengan normalisasi terbalik Euclidean jarak pada titik D. Persamaannya adalah:
√
√
(2)
Dalam persamaan (2), nilai IFI berada diantara 0 dan 1, jika diasumsikan seluruh dimensi  memiliki  bobot  yang  sama  besar,  maka masing-masing dimensi  memiliki  bobot sebesar 1, artinya dimensi memiliki peranan yang sama dalam menentukan tingkat inklusi keuangan.
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
ISSN: 2580-3565 (Online)
Dalam perhitungan IFI, dibutuhkan nilai tetap dari M i (batas atas) dan m i (batas bawah)  untuk  setiap  dimensi.  Agar  dapat  membandingkan  IFI  antar  tahun  pada  tiap negara,  maka  batas  atas  maupun  batas  bawah  harus  dijadikan  nilai  tetap.  Berikut  ini merupakan data sebaran setiap dimensi yang disajikan dalam tabel 1.

## Tabel 1
Sebaran setiap Dimensi
Dimensi Jumlah Observasi Rataan Standar Deviasi Minimu m Maximum Penetrasi perbankan 54 13.99 9.36 2.21 34.14 Ketersediaan Jasa Perbankan 54 42.91 37.88 0.55 130.83 Kegunaan 54 81.36 83.5 3.76 318.6
Sumber: data penelitian (2017)
Berdasarkan distribusi data di atas, penetrasi perbankan memiliki nilai maksimum sebesar  34.14,  sehingga  dibulatkan  menjadi  34,  artinya  rata-rata  setiap  orang  dewasa memiliki 34 rekening. Untuk jumlah mesin ATM, batas atasnya adalah 130.83, artinya dari 100.000 populasi dewasa dilayani oleh 131 mesin ATM. Terakhir adalah kegunaan, yaitu sebesar 318.6, artinya rata-rata deposito sebesar 319 persen terhadap GDP.
Berikut rangkuman dari seluruh dimensi yang digunakan dalam penelitian ini:

## Tabel 2

## Dimensi dalam perhitungan IFI
Dimensi Penetrasi Perbankan Ketersediaan Jasa Perbankan Kegunaan Indikator Jumlah rekening deposito di bank komersial (per 1000 populasi dewasa ) Jumlah mesin ATM (per 100000 populasi dewasa )
Proporsi kredit terhadap GDP Bobot (w i ) 1 1
1 Nilai Minimum (m i ) 2.21 0.55 3.76 Nilai Maksimum (M i ) 34.14 130.83 318.6 Sumber: data peneliti (2017)

## b. Model Regresi Ordinary Least Square (OLS)
Langkah  awal  dalam  estimasi  data  panel  adalah  perumusan  model.  Setelah merumuskan model yang akan digunakan, dilakukan pemilihan model pendekatan terbaik dengan  menggunakan  uji  Chow  dan  uji  Hausman.  Selanjutnya  dilakukan  uji  statistik (pengujian  hipotesis  individual  (uji  t),  pengujian  hipotesis  berganda  (uji  f),  dan  uji koefisien determinasi (uji R 2 )) dan uji ekonometrika (uji normalitas, uji multikolinearitas, uji autokolerasi, dan uji heteroskedastisitas) guna memenuhi uji asumsi klasik.
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
ISSN: 2580-3565 (Online)
Analisis  determinan  inklusi  keuangan  terhadap  indicator  sosial  ekonomi  pada negara-negara ASEAN, maka digunakan variabel dependen index of financial inclusion (IFI). Variabel independennya yaitu GDP perkapita, jumlah penduduk di atas 15 tahun, tingkat pengangguran, dan jumlah penduduk di pedesaan. Persamaan regresinya yaitu:
(3)
Di mana:
: indeks inklusi keuangan negara i tahun ke t
: logaritma dari GDP per kapita negara i tahun ke t
: tingkat pengangguran negara i tahun ke t
: jumlah penduduk di pedesaan negara i tahun ke t
: konstanta
: koefisien arah garis regresi
: error term

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Perbandingan Indeks Inklusi Keuangan antar negara
Berikut ini ketiga dimensi dari indeks inklusi keuangan yang disajikan pada tabel 3.

## Tabel 3

## Dimensi Pada Inklusi Keuangan
Stat. Tahun 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Indeks Penetrasi perbankan Min 0.00783  0.002505 0  0.004071  0.005951  0.001253 Max 0.989039  0.991544  0.99311  0.99217  0.991857 1 Avg 0.311167  0.364234  0.380242  0.386436  0.386575  0.385914 St. Dev 0.301218  0.305809  0.305565  0.304183  0.303041  0.303265 Indeks Ketersediaan Jasa Perbankan Min 0  0.000691  0.000844  0.001382  0.001765  0.003147 Max 1  0.981885  0.976819  0.980043  0.974056  0.975514 Avg 0.277027  0.288336  0.324481  0.339082  0.356096  0.365955 St. Dev 0.322766  0.314578  0.299302  0.296477  0.293393  0.293472 Indeks Kegunaan Min 0.023409  0.003017  0.000667  0.001207 0  0.000286 Max 0.733706  0.812381  0.846239  0.936222 1  0.974304 Avg 0.214105  0.225645  0.237465  0.259483  0.272036  0.270151 St. Dev 0.227093  0.253834  0.265127  0.293967  0.313569  0.302789 Indeks Inklusi Keuangan Min 0.010365  0.002071  0.000504  0.002219  0.002569  0.001561
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
ISSN: 2580-3565 (Online)
Max 0.58458  0.589729  0.590552  0.597146  0.601703  0.604859 Avg 0.243427  0.265818  0.285538  0.297029  0.304988  0.308151 St. Dev 0.217642  0.213526  0.208229  0.20886  0.209691  0.208234
Sumber: data peneliti (2017)
Tabel 3 menunjukkan statistik deskriptif IFI dengan tiga dimensi dari 9 negara Asia yang telah diestimasi. Hasilnya menunjukkan beberapa indikator seperti: minimum (Min), maksimum  (Max),  rata-rata  (Mean),  dan  Standar  Deviasi.  Secara  rata-rata,  jumlah  IFI beberapa negara Asia adalah 0.243427 pada tahun 2010 dan 0.308151 pada tahun 2015. IFI cenderung berubah dengan fluktuasi kecil selama periode waktu tersebut.
Dari proporsi IFI tiga dimensi, dimensi kegunaan memiliki nilai yang paling tinggi, diikuti  dengan  ketersediaan  jasa  perbankan  dan  penetrasi  perbankan.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  inklusi  keuangan  pada  beberapa  negara  Asia  ditentukan  oleh dimensi  kegunaan  serta  dimensi  lain  (ketersediaan  jasa  perbankan  dan  penetrasi perbankan)  hanya  memiliki  proporsi  yang  lebih  kecil.  Salah  satu  kegunaan  dari  sistem keuangan  oleh  IMF  diproporsikan  dalam  indikator  proporsi  kredit  yang  disalurkan terhadap  GDP.  Kredit/pinjaman  ini  digunakan  oleh  rumah  tangga  dan  pengusaha. Menurut  Sarma  (2012)  jasa-jasa  keuangan  seperti  penyaluran  kredit,  tidak  digunakan dengan baik, walaupun masyarakat memiliki akses terhadap jasa keuangan.
Pada  dimensi  penetrasi  perbankan,  proporsi  orang  dewasa  miskin  mencapai aksesibilitas  yang  tinggi  pada  sistem  keuangan,  namun  mereka  tidak  menggunakan proporsi  tersebut  dengan  baik  karena  adanya  beberapa  kendala,  salah  satunya  berupa kantor  cabang  yang  tidak  dapat  dijangkau  dikarenakan  tempat  tinggal  yang  sangat terpencil sehingga mereka tidak bisa menjangkau akses tersebut. Proporsi populasi yang memiliki  rekening  bank merupakan sebuah  ukuran  dari  penetrasi  perbankan.  Salah  satu variabel  yang  digunakan  adalah  jumlah  rekening  deposito  di  bank  komersial  (per  1000 populasi  dewasa ).  Jepang  adalah  negara  yang  memiliki  tingkat  penetrasi  perbankan tertinggi  dibandingkan  negara  Asia  lainnya.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  masyarakat  di negara  tersebut  sedikit  lebih  banyak  menggunakan  akses  perbanakan  khususnya  untuk penggunaan rekening di bank umum.

## Gambar 3
Rata-rata Jumlah Jumlah Rekening Depositu di Bank Komersial (per 1000 populasi dewasa ) Sumber: The world bank (2016) 0 200 400 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
Pada  gambar  3,  Jepang  dan  China  merupakan dua  negara  yang  memiliki  tingkat penetrasi  perbankan  tertinggi  dibandingkan  7  negara  Asia  lainnya. Jumlah  rekening depositu di bank komersial untuk negara-negara tersebut cenderung konstan yaitu sekitar 40 per 100.000 orang dewasa di Jepang dan 23 per 100.000 orang dewasa di China. Hal ini menunjukkan  masyarakat  dikedua  negara  tersebut  cukup  mengenal  sistem  perbankan dengan  terus  melakukan  perbaikan  dalam  pembangunan  sektor  perbankan  khususnya untuk meningkatkan inklusi keuangan.
Selain  penetrasi  perbankan,  dimensi  lain  dalam  sistem  inklusi  keuangan  adalah ketersediaan  jasa  perbankan.  Dimensi  ini  mengukur  sejauh  mana  kemudahan  jasa perbankan  dalam  meberikan  pelayanan  kepada  masyarakat.  Variabel  yang  digunakan untuk mengukur dimensi  ini  adalah  jumlah mesin  ATM  (per  100.000  populasi  dewasa). Dalam  dimensi  ini,  negara  Jepang  yang merupakan  negara high  income memiliki  proporsi terbesar  dalam  pengadaan  jumlah  mesin  ATM,  sedangkan  untuk  negara middle  income , China memiliki  jumlah  dan  tren peningkatan  terbesar  dibandingkan negara middle  income lainnya. Hal ini ditunjukkan oleh gambar 4.
Gambar 4
Rata-rata Jumlah mesin ATM (per 100000 populasi dewasa )
Sumber: The world bank (2016)
Untuk negara Asia ini, jumlah mesin ATM dari bank komersial di negara tersebut cenderung konstan dari tahun 2010-2015. Hal ini menunjukkan bahwa pembangunan fisik berupa mesin ATM yang merupakan akses dari sektor perbankan tidak lagi dilakukan. Hal ini juga mencerminkan terjadinya penurunan dalam perkembangan tekhnologi. Salah satu alternatif untuk mengganti jumlah mesin ATM dengan menggunakan sistem mobile banking dan internet banking . Sehingga dapat mengurangi biaya produksi dari suatu perbankan dan nasabah tidak perlu datang ke bank terdekat dalam melakukan transaksi perbankan.
Dimensi  terakhir  dari  inklusi  keuangan  adalah  kegunaan.  Bank  sebagai  pihak intermediasi seharusnya memiliki manfaat bagi masyarakat. Salah satu bentuk intermediasi perbankan berupa penyaluran kredit. Dalam penelitian ini, kegunaan dilihat dari proporsi jumlah  kredit/pinjaman  oleh  rumah  tangga  dan  perusahaan  terhadap  GDP.  Dalam gambar  5,  China  dan  Singapura  merupakan  dua  negara  yang  memiliki  jumlah  proporsi kredit terbesar dibandingan negara lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa dengan semakin
0 500 1000 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
ISSN: 2580-3565 (Online)
besar jumlah proporsi kredit yang disalurkan maka peningkatan GDP akan semakin besar dengan semakin meningkatnya jumlah konsumsi dari masyarakat.

## Gambar 5
Rata- rata Proporsi Kredit terhadap GDP
Sumber: The world bank (2016)
Gambar  3  menyajikan  nilai  IFI  dari  beberapa  negara  Asia  tahun  2010-2015. Hasilnya menunjukkan bahwa negara ASEAN memiliki tren indeks inklusi keuangan yang meningkat.  Pada  periode  terakhir,  Jepang  memiliki  nilai  indeks  inklusi  keuangan  yang paling tinggi selama periode tersebut, yaitu sebesar 0,6, selanjutnya disusul oleh Kamboja (0,59)  dan  Singapura  (0,37).  Tingginya  indeks  inklusi  keuangan  di  negara  tersebut menunjukkan  adanya  kemudahan  bagi  masyarakat dalam  mengakses  jasa  keuangan.  Jasa perbankan  telah  dan  sedang  menjangkau  mayoritas  masyarakat,  khususnya  masyarakat berpenghasilan  rendah.  Jepang,  China,  dan  Singapura  sudah  mampu  menghilangkan hambatan-hambatan  dalam  akses  jasa  keuangan,  sehingga  masyarakat  dapat  memanfaat jasa-jasa yang diberikan oleh keuangan formal, khususnya jasa perbankan. Di mana, jasa perbankan yang diberikan telah sesuai dengan kebutuhan masyarakat yang ideal.

## Gambar 6
Nilai IFI negara Asia tahun 2010-2015
Sumber: data penelitian (2017)
Sedangkan  negara dengan  indeks  inklusi  keuangan terendah dengan nilai  sebesar 0,001 adalah Afganistan. Rendahnya indeks inklusi keuangan di negara ini menunjukkan masih  sulitnya  akses  terhadap  jasa  perbankan.  Namun  demikian,  negara  ini  memiliki kecenderuangan  dalam  memperbaiki  akses  sektor  perbankan  secara  annual.  Perbaikan
0 500 1000 1500 2000 2010 2011 2012 2013 2014 2015 0 1 2 3 4 Singapore United Arab Emirates Indonesia Nepal Afganistan 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
ISSN: 2580-3565 (Online)
dalam  usaha  untuk  menghilangkan  hambatan  askes  jasa  keuangan  tersebut  seperti, meningkatkan  jumlah  cabang  bank  khususnya  untuk  yang  berada  di  wilayah  pedesaan, pemberian  kredit  kepada  UMKM,  menambahkan  produk-produk  yang  lebih  sesuai dengan kebutuhan masyarakat pedesaan, dan lain sebagainya.

## 2. Perbandingan Indeks Inklusi Keuangan antar Negara
Perkembangan  akses  terhadap  layanan  jasa  perbankan  berbeda-beda  disetiap negara.  Pembangunan  sektor  terhadap  jasa  perbankan  di  negara  maju  lebih  cepat dibandingkan  dengan  negara  berkembang.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  indeks  inklusi keuangan  yang  menunjukkan  sejauh  mana  negara  tersebut  memberikan  akses  terhadap jasa  perbankan  kepada  masyarakatnya.  Pada  tabel  4  menunjukkan  Tingkat  inklusi keuangan  dari  ketiga  negara high  income ,  yaitu  Singapura,  Jepang,  dan  Uni  Emirat  Arab cenderung konstan.
Gambar 7
Nilai IFI negara Jepang, Singapura, dan Uni Emirat Arab tahun 2010-2015
Sumber: data penelitian (2017)
Jepang merupakan negara high income yang tingkat inklusi keuangannya relatif tinggi dengan nilai indeks sebasar 0.6. Tingginya tingkat inklusi keuangan di Jepang dikarenakan tingginya nilai tiap-tiap dimensi dalam inklusi keuangan. Ketersediaan jasa perbankan yang dicerminkan dengan jumlah mesin ATM yang tersedia memiliki rata-rata 128 per 100.000 orang  dewasa  dari  tahun  2010-2015.  Jumlah  ini  paling  tinggi  dibandingkan  negara  lain yang diteliti. Namun, untuk dua negara high income lainnya yitu Singapura dan Uni Emirat Arab masih memiliki tingkat inklusi keuangan yang relatif rendah, masing-masing sebesar 0.37 untuk Singapura dan 0.35 untuk Uni Emirat Arab.
Tingginya  nilai  indeks  inklusi  keuangan di  Jepang menunjukkan  kemudahan  bagi masyarakat  dalam  mengakses  jasa  keuangan,  dimana  jasa  masyarakat  telah  menjangkau mayoritas  masyarakat  di  negara  tersebut.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  Jepang  cukup mampu  menghilangkan  hambatan-hambatan  dalam  akses  jasa  keuangan,  sehingga masrakat  dapat  meningkatkan  taraf  hidupnya  melalui  pemanfaatan  lembaga  keuangan, khususnya jasa perbankan. Berdasarkan nilai indeksnya, inklusi keuangan di Jepang lebih inklusif  dibandingkan  dengan  Singapura  dan  Uni  Emirat  Arab.  Artinya,  akses  jasa keuangan di Jepang lebih mudah dibandingkan dengan Singapura dan Uni Emirat Arab.
0 0,2 0,4 0,6 0,8 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Singapore Japan
United Arab Emirates
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
ISSN: 2580-3565 (Online)

## Gambar 8

## Nilai IFI negara China, Indonesia, dan Filipina tahun 2010-2015
Sumber: data penelitian (2017)
Berbeda dengan negara high income , negara middle income seperti Cina, Indonesia, dan Filipina  memiliki  tren  inklusi  keuangan  yang meningkat.  Di mana  negara  Cina memiliki indeks inklusi keuangan terbesar, yaitu sebesar 0.59 tahun 2015. Hal dikarenakan, negara cina merupakan negara upper middle income . Sedangkan Indonesia dan Filipina merupakan negara lowe middle income . Meskipun negara middle income memiliki indeks inklusi keuangan di  bawah  negara high  income, terdapat  kecenderungan  perbaikan  dalam  akses  sektor perbankan  setiap  tahunnya.  Usaha-usaha  dalam  menghilangkan  hamabatan  akses  jasa keuangan  seperti  meningkatkan  jumlah  kantor  cabang  bank  khususnya  di  wilayah pedesaan.

## Gambar 9
Nilai IFI negara Nepal, Tajikistan, dan Afganistan tahun 2010-2015

## Sumber: data penelitian (2017)
Indeks  inklusi  keuangan  di  negara ow  income seperti  Nepal,  Tajiskistan,  dan Afganistan  rata-rata  memiliki  tren  peningkatan.  Di  mana  negara  Afganistan  memiliki indeks terkecil dibandingkan kedua negara lainnya. Jumlah mesin ATM pada tahun 2015 kurang dari 1 per 100.000 orang dewasa. Berbeda dengan Jepang, di mana setiap 100.000 orang  dewasa  dapat  mengakses  128  mesin  ATM.  Hal  ini  menunjukkan  terdapat kesenjangan yang sangat besar antara Afganistan dengan Jepang, sehingga tingkat inklusi keuangan sangat jauh berbeda.
0 0,2 0,4 0,6 0,8 2010 2011 2012 2013 2014 2015 China Indonesia Philippines 0 0,05 0,1 0,15 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Nepal Tajikistan
Afganistan
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
Rendahnya  indeks  inklusi  keuangan  di  Afganistan  menunjukkan  akses  terhadap jasa  keuangan  sangat  sulit.  Sehingga  masih  terdapat  banyak  hambatan  bagi  masyarakat dalam mengakses jasa keuangan, khusus keuangan formal seperti perbankan. Selain karena jumlah kantor cabang yang masih minim, produk jasa perbankan yang ditawarkan masih rendah dan kurang sesuai dengan kebutuhan masyarakat di negara yang bersangkutan.

## 3. Pengaruh Variabel Sosial Ekonomi terhadap Inklusi Keuangan
Menurut Sarma (2012) ada beberapa indikator pembangunan yang memperngaruhi inklusi keuangan di suatu negara, yaitu seperti indikator variabel sosial ekonomi, variabel infrastruktur,  dan  variabel  perbankan.  Namun  dalam  penelitian  ini  indikator pembangunan yang dianalisis hanya dilihat dari variabel sosial ekonomi. Sehingga, untuk mengetahui  pengaruh  variabel  sosial  ekonomi  terhadap  indeks  inklusi  keuangan  maka dilakukan estimasi dengan regresi data panel dengan hasil setimasi sebagai berikut:

## Tabel 4
Hasil Estimasi Regresi Data Panel
Variable Coefficien t  Std. Error t-Statistic  Prob. GDP -0.475274  0.244439 -1.944342  0.0586 TP -0.211668  0.085949 -2.462721  0.0180 JD -0.120506  0.027513 4.379964  0.0001 C -0.593623  2.762673 -0.214873  0.8309 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.783244     Mean dependent var - 0.445484 Adjusted R-squared 0.778856     S.D. dependent var 1.245956 S.E. of regression 0.181176     Akaike info criterion - 0.385571 Sum squared resid 1.378632     Schwarz criterion 0.056426 Log likelihood 22.41041     Hannan-Quinn criter. - 0.215110 F-statistic 224.0531     Durbin-Watson stat 2.823109 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: data penelitian (2017)
Berdasarkan  hasil  estimasi pada  tabel  4  dengan  α sebesar  5%,  didapatkan  bahwa variabel  GDP  perkapita  dapat  dipengaruhi  secara  tidak  signifikan  oleh  indeks  inklusi keuangan.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  koefisien  GDP  perkapita,  di  mana  nilai  koefisien sebesar 0.0586 di bawah nilai α.
Tingkat  pengangguran  signifikan  memengaruhi  negatif  terhadap  indeks  inklusi keuangan.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  koefisien  jumlah  penduduk  di  atas  15  tahun  yang
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
signifikan  pada  α,  yaitu  dengan  nilai  koefisien  sebesar  0.0180.  Artinya,  apabila  tingkat pengangguran meningkat sebesar 1 persen, maka indeks inklusi keuangan akan menurun sebesar 0.211668. Jadi, tingkat pengangguran dapat menjelaskan kondisi inklusi keuangan pada  negara  Asia. Dimana, semakin  tinggi  jumlah  penduduk  pada negara  Asia,  semakin rendah tingkat inklusi keuangannya. Menurut Goodwin (2000) faktor yang dapat dikaitkan dengan inklusi keuangan adalah angkatan kerja. Pengangguran atau mereka yang memiliki pekerjaan  tidak  tetap  dan  tidak  aman  cenderung  untuk  berpartisipasi  dalam  sistem keuangan.  Beberapa  studi  menemukan  bahwa  pembayaran  upah  melalui  transfer  tunai otomatis  telah  menjadi  salah  satu  faktor  utama  yang  mempengaruhi  inklusi  keuangan (Sarma and Pais, Financial Inclusion and Development: A Cross Country Analysis 2012). Selain  itu,  dengan  banyanyaknya  angkatan  kerja  yang  bekerja  di  lapangan  kerja  sektor formal  bisa  menyiratkan  partisipasi  dalam  sistem  keuangan  formal  melalui  penerimaan upah  dan  gaji  dengan  sistem  transfer  tunai  tersebut.  Dengan  demikian  proporsi  tenga kerja  sektor  formal  akan  menjadi  indikator  penting  dari  tingkat  inklusi  keuangan. Sehingga,  semakin  kecil  jumlah  pengangguran,  maka  semakin  besar  peluang  dalam mengakses  jasa  perbankan,  hal  ini  akan  meningkatkan  tingkat  inklusi  keuangan  pada negara Asia.
Jumlah  penduduk  di  pedesaan  signifikan  memengaruhi  negatif  terhadap  indeks inklusi  keuangan.  Hal  ini  dapat dilihat dari  koefisien  jumlah  penduduk  di  atas  15  tahun yang signifikan pada α, yaitu dengan nilai koefisien sebesar 0.0001. Artinya, apabila jumlah penduduk  di pedesaan  meningkat  sebesar  1  persen,  maka  indeks  inklusi  keuangan  akan menurun sebesar 0.120506. Jadi, jumlah penduduk di pedesaan dapat menjelaskan kondisi inklusi keuangan pada negara Asia. Dimana, semakin tinggi jumlah penduduk pada negara Asia,  semakin  tinggi  pula  tingkat  inklusi  keuangannya.  Menurut  Leyshon  (1995), masyarakat  pedesaan  memiliki  kecenderungan  kecil  dalam  mengakses  jasa  keuangan. Kebanyakan  daerah  pedesaan  merupakan  daerah  dengan  infrastruktur  yang  buruk, menyebabkan sulitnya dalam menyediakan jasa keuangan. Jika akses keuangan terjangkau, hal ini akan menimbulkan biaya transaksi yang cuku besar bagi penyedia jasa keuangan, sehingga  penyedia  jasa  keuangan  sulit  dalam  merencanakan  dan  membuka  akses keuangannya di pedesaan. Selain besarnya biaya transaksi, produk-prduk yang ditawarkan oleh  jasa  keuangan  pun  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan  masyarakat  pedesaan.  Dengan demikian, semakin sedikitnya jumlah masyarakat di pedesaan, maka akses jasa keuangan semakin mudah, sehingga meningatkan tingkat inklusi keuangan.
Pada tabel 4 dapat diketahui pula koefisien determinasi (R 2 ) sebesar 0.783244 atau sebesar  78%.  Ini  berarti  bahwa  kontribusi  dari  variabel  GDP  perkapita,  tingkat pengangguran,  dan  jumlah  penduduk  di  pedesaan  dapat  menjelaskan  pengaruhnya terhadap variabel indeks inklusi keuangan sebesar 78%. Sedangkan sisanya yaitu sebesar 22 % dijelaskan oleh variabel lain diluar persamaan regresi pada penelitian ini.
Uji F statistik digunakan untuk menguji hipotesis pengaruh simultan dari variabel independen terhadap  variabel  dependen. Berdasarkan  hasil  didapatkan  F  hitung  sebesar
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
ISSN: 2580-3565 (Online)
224.0531, dengan Sig F (0,000) yang lebih kecil dari 5% (0,05) menunjukkan bahwa H 1 diterima  dan  H 0 ditolak  yang  berarti  bahwa  variabel  variabel  GDP  perkapita,  tingkat pengangguran,  dan  jumlah  penduduk  di  pedesaan  secara  bersama  sama  mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel indeks inklusi keuangan.

## Kesimpulan
Penelitian ini mencoba untuk menjadi alat penting bagi pengambil kebijakan untuk menggunakannnya sebagai  perbandingan dan motivasi  untuk  semakin  menganut  prinsip inklusif  dalam  keuangan.  Artikel  ini  memberikan  paling  tidak  dua  kesimpulan, pertama , perbandingan  indeks  inklusi  keuangan  di  beberapa  negara  Asia  dengan  menggunakan dimensi  penetrasi  perbankan  ketersediaan  jasa  perbankan,  dan  kegunaan.  Hasilnya menunjukkan bahwa secara umum inklusi keuangan di negara Asia utamanya dipengaruhi oleh  dimensi  keguanaan.  Salah  satu  kegunaan  dari  sistem  keuangan  oleh  IMF diproporsikan  dalam  indikator  proporsi  kredit  yang  disalurkan  terhadap  GDP. Kredit/pinjaman  ini  digunakan  oleh  rumah  tangga  dan  pengusaha.  Jasa-jasa  keuangan seperti  penyaluran  kredit,  tidak  digunakan  dengan  baik,  walaupun  masyarakat  memiliki akses terhadap jasa keuangan.
Kedua ,  melihat  pengaruh  indikator  pembangunan  berupa  variabel  sosial  ekonomi terhadap indeks inklusi keuangan di beberapa negara Asia pada periode 2010-2015. Dapat disimpulkan  bahwa  hanya  variabel  GDP  perkapita  yang  tidak  signifikan  berpengaruh secara  parsial.  Sedangkan  variabel  lainnya,  yaitu  tingkat  pengangguran  dan  jumlah penduduk  di  pedesaan  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  indeks  inklusi keuangan.  Selanjutnya,  dapat  diketahui  bahwa  dari  ketiga  variabel  bebas  tersebut  yang paling dominan pengaruhnya terhadap indeks inklusi keuangan adalah jumlah penduduk di pedesaan karena memiliki nilai koefisien paling besar.
Mengacu  pada  kesimpulan  di  atas,  beberapa  implikasi  dan  saran  yang  dapat diberikan,  pertama  bagi  negara  Asia,  peningkatan  inklusi  keuangan  harus  diikuti  oleh penurunan  hambatan  dalam  mengakses  layanan  jasa-jasa  keuangan  formal  serta menambah  produk  perbankan  yang  lebih  sesuai  khususunya  dengan  masyarakat berpendapatan  rendah.  Misalnya  kredit  mikro  untuk  usaha  kecil  dan  menengah  dan menambah  outlet  perbankan  yang  menjangkau  pedesaan.  Selain  itu,  perlu  dilakukan sosialisasi  kepada  masyarakat  terkait  dengan  pentingnya  inklusi  keuangan,  dengan demikian masyarakat akan merasa bahwa jasa keuangan sangat penting dan dekat dalam jangkauannya.
Daftar Pustaka
Bank Indonesia. 2016. Keuangan Inklusi. Accessed Desember 17, 2016. http://www.bi.go.id/id/perbankan/keuanganinklusif/Indonesia/Contents/Default.aspx. Demirgüç-Kunt,  Aslı,  Thorsten  Beck,  and  Patrick  Honohan.  2008. Finance  for  all?  Policies and  Pitfalls  in  Expanding  Access. The  International  Bank  for  Reconstruction  and Development, Washington DC: The World Bank.
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam
Dinar. Vol 6, No 1: Januari 2019. 1-17
https://journal.trunojoyo.ac.id/dinar/index
DOI: https://doi.org/10.21107/dinar
ISSN: 2580-3565 (Online)
Deputi  Bidang  Ekonomi  Kementrian  PPN/Bappenas  .  2015. Perkembangan  Ekonomi Indonesia  dan  Dunia. Laporan  Triwulan  IV  tahun  2015,  Jakarta:  Deputi  Bidang Ekonomi Bappenas.
Dienillah,  Azka  Azifah,  and  Lukytawati  Anggraeni.  2016.  "Dampak  Inklusi  Keuangan Terhadap  Stabilitas  Sistem  Keuangan  di  Asia." Buletin  Ekonomi  Moneter  dan Perbankan Volume 18, Nomor 4.
Goodwin, D., L. Adelman, S. Middleton, and K. Ashworth. 2000. "Debt, Money Management and  Access  to  Financial  Services:  Evidence  from  the  1999  PSE  Survey  of  Britain." 1999  PSE  Survey  Working  Paper  8,  Centre  for  Research  in  Social  Policy (Loughborough University).
International  Monetary  Fund.  2016. IMF  Finance. International  Monetary  Fund. http://www.imf.org/external/index.htm.
Kasmir. 2004. Dasar-dasar Perbankan. Jakarta: Pt. Raja Grafindo Persada.
Leyshon,  A.,  and  Thrift  N.  1995.  "Geographies  of  Financial  Exclusion:  Financial Abandonment in Britain and the United States." Transactions of the Institute of British Geographers .
Organisation  for  Economic  Co-operation  and  Development.  2015. The  OECD  Economic Outlook. Economic Outlook, OECD Development Centre. http://www.oecd.org/. Prof. Gudono, Ph.D., CMA. 2012. Analisis Data Multivariat. Yogyakarta: BPFE.
Sanjaya, I Made, and Nursechafia. 2015. "INKLUSI KEUANGAN DAN PERTUMBUHAN INKLUSIF:  ANALISIS  ANTAR  PROVINSI  DI  INDONESIA." Buletin  Ekonomi Moneter dan Perbankan, Volume 18, Nomor 3.
Sarma,  Mandira.  2008.  "Index  of  Financial  Inclusion." Indian  Council  for  Research  on International Economic Relations.
Sarma,  Mandira,  and  Jesim  Pais.  2012.  "Financial  Inclusion  and  Development:  A  Cross Country  Analysis  ." Indian  Council  for  Research  on  International  Economic Relations.
The  World  Bank.  2016. World  Bank  Open  Data. Accessed  Desember  15,  2016. http://data.worldbank.org/.
Trading Economics. 2016. Loans to Bank. Accessed Desember 15, 2016. www.tradingeconomics.com.