## FAKTOR-FAKTOR PENENTU INKLUSI KEUANGAN DI INDONESIA
PERIODE TAHUN 2012-2016
Yuni Noor Annisa 1
Universitas Sultan Ageng Tirtayasa yuninoorannisa@gmail.com
Sugeng Setyadi 2 ,
Universitas Sultan Ageng Tirtayasa sugeng.setyadi@untirta.ac.id
Samsul Arifin 3 ,
Universitas Sultan Ageng Tirtayasa samsularifin@untirta.ac.id

## ABSTRACT
This study aims to determine the effect of inflation, gross domestic product (GDP) per capita, Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) and Non Performing Loans (NPL) on financial inclusion in Indonesia,  with  indicators  of  33  provinces  during  the  period  of  2012-2016.  The  method  used  in processing  data  is  the  panel  data.  The  results  showed  that  the  inflation  variable  have  effect  on financial  inclusion,  GDP  per  capita  have  effect  on  financial  inclusion  and  the  NPL  have  effect  on financial  inclusion  in  Indonesia  for  the  period  of  2012-2016.  However,  MSMEs  have  no  effect  on financial inclusion in Indonesia for the period of 2012-2016
Keywords: Inflation; GDP Percapita; MSMEs; NPL

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  mengetahui  pengaruh  inflasi,  Gross  Domestic  product  (GDP)  perkapita, Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) dan Non Performing Loan (NPL) terhadap inklusi keuangan di Indonesia, dengan indikator 33 provinsi selama periode 2012-2016. Metode yang digunakan dalam pengolahan  data  yaitu  panel.  Hasil  penelitian  menunjukan  variabel  inflasi  berpengaruh  terhadap inklusi  keuangan,  GDP  perkapita  berpengaruh  terhadap  inklusi  keuangan  dan  NPL  berpengaruh terhadap  inklusi  keuangan  di  Indonesia  periode  tahun  2012-2016.  Namun,  UMKM    tidak berpengaruh terhadap inklusi keuangan di Indonesia periode 2012-2016
Kata Kunci : Inflasi, GDP Perkapita, UMKM, NPL
1. Pendahuluan
Di Indonesia, tahun 2012 merupakan tahun tantangan bagi sektor rill dalam negeri, Pasar  domestik  yang  kuat  bisa  menjadi  relokasi  pasar domestik  sementara  waktu.  Pasar domestik  Indonesia  juga  menjadi  incaran  pasar  impor  terutama  dari  negara-negara  Asia akibat mitra dagang mereka di UE melemah. Akses ke perbankan yang tidak cukup mudah disertai bunga kredit yang mahal, biaya logistik yang tinggi karena terbatasnya konektivitas dan tentu saja infrastruktur yang tidak memadai dan masalah akut korupsi.
Tahun  2014,  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  mengalami  pelambatan,  hal  tersebut dikarenakan  pemulihan  pasca  krisis  tahun  1999  yang  belum  maksimal,  sehingga  ekspor cenderung  menurun  karena  minimnya  permintaan,  namun  ditahun  2015  sektor  impor menjadi sorotan akibat kebijakan tata niaga impor yang menyebabkan terjadinya masalah dalam impor dan berdampak pada nilai pertumbuhan ekonomi di tahun 2015.
Perbaikan  untuk  menanggulangi  permasalahan  yang  terjadi  dari  awal  tahun  2012 dapat  dilihat  dari  nilai  rasio  NPL  yang  menurun,  sehingga  kepercayaan  bank  terhadap masyarakat/nasabah meningkat, dan pada tahun 2016, muncul 30 hingga 40 start-up yang mulai dibangun, hal tersebut sejalan pula dengan komitmen negara-negara anggota G-20 untuk memasukan literasi dan inklusi keuangan menjadi kebijakan.
Dalam  hal  menciptakan  perekonomian  yang  stabil  pemerintah  membuat  berbagai macam  kebijakan  yang  tentunya  diharapkan  dapat  membawa  angin  segar  terhadap perekonomian  di  negaranya.  Di  Indonesia,  pemerintah  menerapkan  kebijakan  keuangan inklusif.  Kebijakan  keuangan  inklusif  adalah  suatu  bentuk  pendalaman  layanan  keuangan (financial  service  deepening)  yang  ditujukan  kepada  masyarakat  in  the  bottom  of  the pyramid untuk memanfaatkan produk dan jasa keuangan formal seperti sarana menyimpan uang  yang  aman  (keeping),  transfer,  menabung  maupun  pinjaman  dan  asuransi.  Hal  ini dilakukan  tidak  saja  menyediakan  produk  dengan  cara  yang  sesuai  tapi  dikombinasikan dengan berbagai aspek (Bank Indonesia 2016).
Menurut  Bank  Indonesia  (2014)  Istilah  financial  inclusion  atau  keuangan  inklusif menjadi  tren  paska  krisis  2008  terutama  didasari  dampak  krisis  kepada  kelompok  in  the bottom  of  the  pyramid    (pendapatan  rendah  dan  tidak  teratur,  tinggal  di  daerah  terpencil, orang  cacat,  buruh  yang  tidak  mempunyai  dokumen  identitas  legal,  dan  masyarakat pinggiran) yang umumnya unbanked yang tercatat sangat tinggi di luar negara maju.
Berdasarkan  studi  yang  telah  dilakukan  oleh  Ummah  (2013)  dikatakan  bahwa negara-negara  di  Asia  maka  Jepang  dan  Korea  Selatan  merupaka  negara  dengan  nilai indeks  inklusif  tertinggi  dibandingkan  dengan  negara-negara  lain  di  Asia.  Jepang memiliki nilai indeks inklusif sebesar 0,9 dan Korea Selatan memiliki nilai indeks inklusif sebesar 0,5. Ini  artinya  bahwa  hanya  dua  negara  tersebut  yang  relatif  merata  dalam  hal  akses  dan pelayanan keuangan yang telah baik.
Pertumbuhan  inklusif  di  Asia  terus  didorong  dikarenakan  terus  meningkatnya ketimpangan  pendapatan secara  rata-rata  dari  tahun  ke tahun.  Pertumbuhan  inklusif  atau pertumbuhan  yang  menyeluruh  merupakan  salah  satu  tujuan  penting  dari  berbagai kebijakan ekonomi di dunia khususnya di benua Asia. Pemerintah, mitra pembangunan dan ekonom  telah  memberikan  perhatian  kepada  pertumbuhan  yang  menyeluruh  di  bidang ekonomi  dan  sosial  khususnya  dalam  akses  pendidikan,  perawatan  kesehatan,  jaminan sosial, air bersih dan sanitasi, transportasi dan listrik serta jasa-jasa keuangan untuk semua segmen masyarakat (Morgan, 2014).
Guna  meningkatkan  inklusi  keuangan  di  negara-negara  Asia,  dibentuk  beberapa program  unggulan  untuk  meminimalisir  hambatan-hambatan  serta  meningkatkan  akses masyarakat  ke  jasa-jasa  keuangan.  Sebagai  contoh  Indonesia  memiliki  strategi  khusus untuk meningkatkan inklusi keuangan antara lain melalui pengadaan Kredit Usaha Rakyat (KUR),  program  tabunganKu,  E- Money,  Telkomsel  Cash,  Program  “Ke  Bank”,  dan peningkatan pelayanan microfinance. Contoh lain yaitu Thailand yang memiliki dua institusi khusus  guna  mencapai  peningkatan  inklusi  keuangan  yaitu  village  fund  dan  Bank  for Agriculture  and  Agricultural  Cooperatives  (BACC)  serta  India  yang  menerapkan  berbagai program seperti Agent Banking, Mobile Phone Banking dan inovasi unik seperti Biometrically Scanned  yang  merupakan  suatu  sistem  identitas  bagi  penduduk  india  sehingga mempermudah pemberian jasa-jasa keuangan secara menyeluruh (Mankiw, 2008).
Berbagai  studi  tentang  literasi  keuangan  telah  dilakukan  di  beberapa  negara. Wachira  dan  Kihiu  (2012)  telah  melakukan  studi  tentang  pengaruh  literasi  keuangan terhadap akses jasa layanan keuangan di Kenya pada tahun 2009, ternyata akses terhadap jasa  keuangan  tidak  hanya  dipengaruhi  oleh  tingkat  literasi  keuangan  tetapi  lebih  besar dipengaruhi oleh tingkat pendapatan, jarak dari bank, usia, status perkawinan, jenis kelamin, ukuran  rumah  tangga,  dan  tingkat  pendidikan.  Mbutor  dan  Uba  (2013)  mengungkapkan bahwa selain meningkatkan efektivitas kebijakan moneter, inklusi keuangan juga berperan dalam membantu beberapa tujuan kebijakan bank sentral. Pertama, inklusi keuangan dapat
membantu  bank  sentral  dalam  menerbitkan  mata  uang  yang  sah  dengan  meningkatkan penggunaan e-payments dan biaya percetakan atau penertiban mata uang. Kedua, inklusi keuangan  membantu  menjaga  cadangan  eksternal  untuk  kestabilan  nilai  tukar  dengan peningkatan  akses  keuangan  bagi  UKM  akan  memacu  produktifitasnya  yang  lebih  besar sehingga  dapat meningkatkan  ekspor  dan  stabilitas  pasokan  dalam  negeri.  Ketiga,  inklusi keuangan dapat meningkatkan a sound financial system dengan memacu pengembangan stabilitas sistem keuangan yang didanai melalui tabungan non-volatile yang tahan terhadap guncangan eksternal. Selain itu, inklusi keuangan juga dapat membantu bank sentral dalam memberikan  saran  kebijakan  yang  tepat  kepada  pemerintah  karena  tinggginya  partisipasi masyarakat dalam sektor keuangan formal sehingga meningkatkan visibilitas dalam kondisi perekonomian (Mbutor dan Uba, 2013).
Selain  itu,  inklusi  keuangan  dapat  meningkatkan  integrasi  sistem  keuangan domestik  yang  memiliki  pengaruh  yang  sangat  penting  terhadap  transmisi  kebijakan moneter  (Filardo  et  al.,  2014).  Di  Indonesia  efektivitas  kebijakan  moneter  dilihat  melalui inflasi yang terjadi sesuai dengan target inflasi yang telat ditetapkan oleh Bank Indonesia. Hal ini karena sejak tahun 2005 Bank Indonesia menerapkan kerangka kebijakan moneter dengan inflasi sebagai sasaran utama kebijakan moneter (Inflation Targeting Framework), sehingga  sebagai  kebijakan  moneter  yang  ditetapkan  Bank  Indonesia  diarahkan  untuk menjaga  inflasi  agar  sesuai  dengan  target  inflasi  tersebut.  Ketika  Bank  Indonesia memprediksi  laju  infasi  maksimum  atau  batas  minimum  dari  target  inflasi,  maka  Bank Indonesia  akan  menerapkan  berbagai  kebijakan  agar  laju  inflasi  dapat  kembali  ke  rentan target inflasi yang telah ditetapkan oleh Bank Indonesia.
Sarma dan Pais (2008) meneliti mengenai hubungan antara inklusi keuangan dan pembangunan.  Dengan  menggunakan  indeks  inklusi  keuangan,  studi  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  signifikan  mempengaruhi  inklusi  keuangan.  Tingkat pembangunan  manusia  dan  inklusi  keuangan  memiliki  korelasi  yang  besar.  Sementara faktor  sosial  ekonomi  seperti  pendapatan  memiliki  hubungan  positif  dengan  inklusi keuangan. Begitu halnya dengan ketidakmerataan, literasi dan urbanisasi. Infrastruktur fisik memiliki  hubungan  yang  signifikan  dengan  inklusi  keuangan.  Sementara  untuk  variabel perbankan NPA dan CAR memiliki hubungan negartif dengan inklusi keuangan.
Selain itu menurut Sarma (2012) inklusi keuangan merupakan sebuah proses yang menjamin kemudahan dalam akses, ketersediaan, dan manfaat dari sistem keuangan formal bagi  seluruh  pelaku  ekonomi.  Sehingga  dapat  diimpulkan  bahwa  inklusi  keuangan
merupakan  upaya  meningkatkan  akses  masyarakat  khususnya  masyarakat  unbankableke dalam  layanan  jasa  keuangan  formal  dengan  mengurangi  berbagai  macam  hamabatan untuk mengaksesnya.
Keuangan inklusif mampu menjawab alasan tersebut dengan memberikan banyak manfaat  yang  dapat  dinikmati  oleh  masyarakat,  regulator,  pemerintah  dan  pihak  swasta, antara  lain  meningkatkan  efisiensi  ekonomi,  mendukung  stabilitas  sistem  keuangan, mengurangi  shadow  banking  atau  irresponsible  finance  mendukung  pendalaman  pasar keuangan memberikan potensi pasar baru bagi perbankan mendukung peningkatan Human Development  Index  (HDI)  Indonesia,  berkontribusi  positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi lokal  dan  nasional  yang  sustain  dan  berkelanjutan,  mengurangi  kesenjangan  (inequality), sehingga dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat yang pada akhirnya berujung pada penurunan tingkat kemiskinan.
Berdasarkan hasil policy paper yang dikeluarkan Alliance Financial Inclusion (AFI) pada  tahun  2010,  para pengambil kebijakan mengakui kebutuhan  untuk mengembangkan pendekatan  yang  berdasarkan  data-data  terdahulu  untuk  mengidentifkasikan  penggerak yang mempercepat integrasi sistem keuangan formal di negara tersebut. Dengan demikian para  pengambil  kebijakan  dapat  fokus,  memiliki  alur  pemikiran  yang  tepat,  dan  dapat mengevaluasi kebijakan yang diambil guna memperluas akses keuangan ( Beck dan Kunt, 2008).

## 2. Tinjauan Pustaka
Index of Financial Inclusion (IFI)
Indeks inklusi keuangan merupakan ukuran untuk tingkat inklusi keuangan. Indeks inklusi keuangan ini akan digunakan untuk mengukur tingkat inklusi keuangan di 33 provinsi di  Indonesia  dari  tahun  2013  sampai  dengan  tahun  2016.  Perhitungan  indeks  inklusi keuangan  dalam  penelitian  ini  mengikuti  konsep  perhitungan  yang  telah  dilakukan  oleh Sarma (2012). Indeks inklusi keuangan ini mencakup tiga dimensi yaitu dimensi penetrasi perbankan, ketersediaan jasa perbankan, dan penggunaan jasa perbankan. Indeks inklusi keuangan  dapat  dihitung  jika  masing-masing  dimensi  telah  dihitung  nilai  indeks  dimensi.
Indeks dari setiap dimensi, 𝑑𝑖 , dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:
= ; i = 1,2,3
(1)
Dimana: 𝑤𝑖 =  bobot  untuk  dimensi  i,  0 ≤ 𝑤𝑖 ≤  1 𝐴𝑖 =  nilai  terkini  dari  peubah  i 𝑚𝑖 =  nilai minimum  (batas  bawah)  dari  peubah  i 𝑀𝑖 =  nilai  maksimum  (batas  atas)  dari  peubah  i.
Semakin tinggi nilai indeks suatu dimensi, samakin tinggi pula pencapaian di dalam dimensi tersebut.  Misalkan,  semakin  tinggi  indeks  dimensi  ketersediaan  suatu  provinsi,  semakin tinggi  pula  jumlah  bank  yang  dapat  dijangkau  masyarakat  di  provinsi  tersebut.  Untuk menghitung  indeks  setiap  dimensi  memerlukan  bobot.  Bobot  ditentukan  berdasarkan seberapa besar dimensi tersebut dapat mempengaruhi inklusi keuangan. Dalam penelitian ini, seluruh dimensi diasumsikan memiliki peranan yang sama penting dalam menentukkan tingkat inklusi keuangan, sehingga masing-masing dimensi memiliki bobot sebesar 1. Selain menentukan bobot, untuk menghitung indeks setiap dimensi inklusi keuangan memerlukan batas atas dan batas bawah dari setiap indikator. Batas atas maupun batas bawah harus dijadikan nilai tetap. Batas bawah atau nilai minimum ( 𝑚𝑖 ) setiap dimensi dalam penelitian ini  adalah  0.  Sedangkan  untuk  menentukan  batas  atas  atau  nilai  maksimum  ( 𝑀𝑖 )  setiap indikator,  ditentukan  oleh  sebaran  masing-masing  indikator.  Sebagaimana  penjelasan sebelumnya, dimensi inklusi keuangan yang akan diukur terdiri dari tiga dimensi.
Dimensi  yang  pertama  adalah  penetrasi  perbankan  yang  menggambarkan banyaknya  pengguna  jasa  perbankan.  Indikator  yang  menggambarkan  dimensi  ini  adalah jumlah  rekening  deposit.  Dalam  penelitian  ini,  indikator  yang  digunakan  untuk  dimensi penetrasi perbankan adalah jumlah rekening deposit di bank umum konvensional di setiap provinsi di Indonesia dibagi dengan jumlah populasi dewasa di provinsi tersebut.
Dimensi  kedua  dari  inklusi  keuangan  adalah  ketersediaan  jasa  perbankan  yang manggambarkan jangkauan perbankan kepada masyarakat. Indikator yang menggambarkan dimensi  ini  dapat  berupa  outlet  dari  perbankan misalkan  jumlah kantor cabang  atau  ATM yang tersebar di suatu wilayah. Dalam penelitian ini, indikator yang digunakan untuk dimensi ketersediaan  jasa  perbankan  adalah  jumlah  kantor  cabang  bank  umum  konvensional  di setiap provinsi dibandingkan dengan jumlah populasi dewasa di provinsi tersebut. Dimensi ketiga  dari  inklusi  keuangan  adalah  kegunaan  jasa  perbankan  yang  menggambarkan manfaat jasa perbankan yang dirasakan oleh masyarakat. Indikator yang digunakan untuk menggambarkan dimensi ini dapat berupa jumlah tabungan, kredit, remitansi, asuransi, dan jasa  lainnya  yang  ditawarkan  oleh  perbankan.  Namun,  untuk  mempermudah  dalam perhitungan, indikator yang digunakan dalam penelitan ini adalah jumlah Dana Pihak Ketiga (DPK), proksi dari jumlah tabungan, dan kredit yang disalurkan bang umum konvensional di
setiap provinsi dibagi dengan PDRB provinsi tersebut. Untuk perhitungan indikator dimensi ketiga setiap provinsi pada tahun t, yaitu kegunaan menggunakan rumus:
(2)
Oleh karena itu, nilai indeks inklusi keuangan akan berada antara 0 dan 1. Semakin tinggi nilai indeks, sistem keuangan semakin inklusif. Jika jarak antara titik O dengan titik X dilambangkan dengan X1, yaitu:
(3)
(4)
IFI dibawah ini merupakan rata-rata sederhana dari X1 dan X2
[X 1 + X 2 ] (5)
Setelah masing-masing indeks dari ketiga dimensi inklusi keuangan setiap provinsi dihitung,  indeks  inklusi  keuangan  setiap  provinsi  dapat  dihitung.  Dengan  bobot  masing- masing dimensi sebesar 1, batas bawah setiap dimensi 0, dan batas atas setiap indikator yang telah ditentukan dari sebaran masing-masing indikator, Indeks dari inklusi keuangan dari provinsi K dapat dihitung dengan:
(6)
Financial inclusion atau keuangan inklusif menjadi tren paska krisis 2008 terutama didasari dampak krisis kepada kelompok in the bottom of the pyramid  (pendapatan rendah dan  tidak  teratur,  tinggal  di  daerah  terpencil,  orang  cacat,  buruh  yang  tidak  mempunyai dokumen identitas legal, dan masyarakat pinggiran) yang umumnya unbanked yang tercatat sangat tinggi di luar negara maju
Semua  negara  berupaya  untuk  meningkatkan  perekonomian  negaranya  dengan berbagai  macam  kebijakan,  dan  inklusi  keuangan  merupakan  salah  satu  kebijakan  yang saat ini mulai bergerak ke arah yang signifikan, hal tersebut dipengaruhi oleh faktor-faktor,
baik dari segi kebijkan moneter maupun dari segi kehidupan ekonomi di masyarakat. Bila dari  segi  kebijakan  moneter,  beberapa  ahli  menyatakan  bahwa  inklusi  keuangan berpengaruh  pada  inflasi  serta  berperan  dalam  membantu  mencapi  tujuan  bank  sentral (Mbutor dan Uba, 2013).
Di masyarakat, inklusi keuangan mempunyai peranan dalam aspek perekonomian, karena  tujuan  dari  inklusi  keuangan  mempunyai  sasaran  kepada  penduduk  dengan pendapatan rendah atau pada posisi the bottom of pyramid, sehingga berbagai upaya yang dilakukan  oleh  bank  sentral  dalam  meningkatkan  inklusi  keuangan  dengan  berbagai program,  seperti  KUR  (Kredit  Usaha  Rakyat),  Telkomsel  T-Cash,  E-Money,  dan  lain-lain. Sehingga keterbukaan masyarakat terhadap akses keuangan khususnya akses perbankan meningkat karena beberapa program dan kebijakan pemerintah yang menggunakan inklusi keuangan  sebagai  landasan  dari  beberapa  program  tersebut.  Di  masyarakat,  sedang berkembang UMKM yang menyasar masyarakat ekonomi menengah dan hasil kesepakatan KTT  G20  menetapkan  inklusi  keuangan  untuk  rumah  tangga  dan  pelaku  usaha  kecil  dan menengah  (UKM)  sebagai  pilar  penting  dalam  pembangunan  ekonomi,  pemerataan pendapatan dan pengeratasan kemiskinan di negara-negara anggotanya
Dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  hipotesis  yang  akan  diuji  dengan  metode deskriptif dan ekonometri. Hipotesis pertama, terdapat peningkatan pertumbuhan Inklusif di Indonesia,  dimana  pertumbuhan  inklusi  dapat  menurunkan  tingkat  kemiskinan.  Hal  ini diperkirakan  sebagai  hasil  kebijakan-kebijakan  pemerintah  dalam  meningkatkan pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  serta  variabel  ekonomi  yang  mendukung  seperti GDP Per Kapita penduduk Indonesia dan Inflasi yang tergolong rendah.
Hipotesis  kedua  bahwa  terdapat  pengaruh  antara  inklusi  keuangan  dengan pertumbuhan UMKM di Indonesia, hal ini berawal dari pemahaman bahwa inklusi keuangan mempunyai  target  kepada  kalangan  menengah  kebawah  dan  rata-rata  penggerak  sektor UMKM  merupakan  kalangan  masyarakat  menengah  kebawah.  Hipotesis  ketiga  yaitu, dengan  menurunnya  tingkat  NPL  menyebabkan  tingkat  kepercayaan  perbankan  terhadap masyarakat meningkat, yang mempermdah akses masyarakat terhadap layanan perbankan.
3. Metode Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi inklusi keuangan  di  Indonesia  pada  periode  2014  sampai  dengan  2016,  dengan  menggunakan data dari 33 Provinsi di Indonesia. Sebagai variabel dependen penulis menggunakan Inklusi Keuangan dan variabel independen yaitu Gross Domestic Product (GDP) Per Kapita, Inflasi, Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) dan Non Performing Loan (NPL).
Dalam  penelitian  ini  jenis  data  yang  digunakan  adalah  jenis  data  panel,  yaitu gabungan antara data time series ( tahun 2014 hingga tahun 2016) dan data cross section untuk 33 Provinsi di Indonesia. Dalam penelitian ini, data bersumber dari Bank Indonesia, Badan Pusat Statisti (BPS) dan Otoritas Jasa Keuangan. Serta Publikasi Ilmiah dari Bank Indonesia  berupa  jurnal.  Serta,  penulis  menggunakan  treatment  pada  data  dengan  cara melakukan transformasi data GDP Perkapita, dan NPL, agar data antar variabel terdistribusi normal. Dengan model penelitian sebagai berikut:
=   + + + + + (7)
Keterangan:
Finc
= Inklusi keuangan (persen)

## INF = Inflation / inflasi (persen)
GDP  = Gross Domestic Product (juta rupiah)
UMKM  = Usaha Mikro Kecil Menengah (persen)
NPL = Non Performing Loan (persen)
β 0 = Intersep
β 1 β 2 β 3 = Koefisien Regresi
ε it = Eror diwaktu t untuk unit cross section i
i = Jumlah cross section terdiri dari 33 Provinsi di Indonesia
t = menunjukan periode waktu yaitu dari tahun 2014-2016

## 4. Hasil dan Pembahasan
Inklusi Keuangan dihitung menggunakan Indeks Inklusi Keuangan yang terdiri dari 3 dimensi  yaitu,  penetrasi  perbankan,  ketersediaan  jasa  perbankan  dan  kegunaan  jasa
perbankan. Perhitungan Indeks Inklusi Keuangan (IIK) atau Indeks Financial Inclusion (IFI) merujuk pada teori perhitungan yang dikemukakan oleh Madira Sarma.
Inklusi  keuangan  pada  tahun  2012  sampai  tahun  2016 mengalami  kenaikan  yang fluktuatif  di  masing-masing  provinsi  di  Indonesia.  Perkembangan  Inklusi  Keuangan  di  33 Provinsi di Indonesia adlah sebagai berikut:
Sumber : Otoritas Jasa Keuangan Tahun 2016
Gambar 1. Ideks Inklusi Keuangan 33 Provinsi di Indonesia tahun 2015 sampai tahun 2016
Indeks  Inklusi  Keuangan  pada  33  Provinsi  di  Indonesia  menggambarkan peningkatan  di  setiap  tahunnnya.  Provinsi  yang  paling  signifikan  terhadap  peningkatan Indeks Inklusi Keuangan yaitu provinsi DKI Jakarta dengan Indeks Inklusi pada tahun 2012 sebesar 0,50 % menjadi 0,53% pada tahun 2016. Hal tesebut menggambarkan peningkatan dalam penggunaan jasa layanan perbankan di DKI Jakarta.
Secara rata-rata pertumbuhan Inklusi Keuangan di Indonesia sebesar 0,16 % pada tahun 2012, ditahun 2014 sebesar 0,13 % serta di tahun 2016 sebesar 0,13 %. Hal tesebut menggambarkan  secara  keseluruhan  Indeks  Inklusi  Keuangan  mengalami  penurunan. Namun, jika digambarkan secara parsial di masing-masing provinsi, indeks inklusi keuangan mengalami peningkatan setiap tahunnya.
Pada penelitian ini pendekatan yang digunakan yaitu dengan menggunakan Fixed Effect  Model  (FEM),  yang  telah  diuji  dengan  menggunakan  uji  chow,  dan  uji  hausman sebagai pengujian terakhir.
Tabel 1. Hasil Chow Test Effect Test Statistic d.f Prob Cross-Section F 45.048714 (32,128) 0,0000 Cross-Section Chi-Square 413.575735 32 0,0000
Berdasarkan  hasil uji chow  test  diatas,  dapat  ditentukan  bahwa  model  sementara yaitu  menggunakan  model  Fixed  Effect  Model  (FEM)  hal  tersebut  dikarenakan  hasil  dari Probabilitas Cross-section chi-square < alpha (0,05) sehingga model yang digunakan yaitu FEM. Kemudian digunakan pengujian kembali, guna menentukan model terbaik yang dpat digunakan  dalam  pengolahan  data,  pengujian  selanjutnya  yaitu  Hausman  Test  atau  uji Hausman, dimana hasil estimasi sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Uji Hausman Test Summary Chi-sq Statistic Chi-Sq. d.f Prob Cross-Section random 20.722265 4 0,0004
Yang perlu diperhatikan dalam uji hausman adalah nilai probabilitas Cross-Section Random,  dimana  jika  nilai  Prob  cross-section  random  <  alpha  (0,05)  maka  model  yang digunakan  yaitu  FEM, dan  jika  probabilitas  Cross-Section  Random,  dimana  jika  nilai  Prob cross-section random > alpha (0,05)  maka model yang digunakan adalah REM.
Berdasarkan  hasil  uji  hausman  yang  dilakukan,  nilai  probabilitas  cross-section random yaitu 0,0004 < 0,05, maka model terbaik yang digunakan yaitu Fixed Effect Model (FEM).
Berdasarkan  hasil  regres  terhadap  Inklusi  keuangan  dan  varaibel  yang mempengaruhinya yaitu Inflasi, GDP Perkapita, UMKM, dan NPL, dan pengujian yang telah dilakukan, sehingga  model  yang  terbaik  digunakan yaitu  Fixed  Effect Model  (FEM),  maka hasil regres sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Regres Fixed Effect Model (FEM)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.942936 0.148873 6.333811 0.0000 INFLASI? -0.000595 0.000294 -2.025713 0.0449
LGDPK? -0.170212 0.035275 -4.825257 0.0000 UMKM? -0.000362 0.000344 -1.051623 0.2950 LNNPL? -0.005184 0.002314 -2.240097 0.0268
Berdasarkan  hasil  regresi  di  atas,  maka  dalam  bentuk  model  persamaan  adalah sebagai berikut:
(8) Uji Normalitas 0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 -0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 Series: Residuals Sample 1 165
Observations 165 Mean -5.85e-17 Median -0.018066 Maximum 0.289721 Minimum -0.126858 Std. Dev. 0.076778 Skewness 1.651981 Kurtosis 6.479485 Jarque-Bera  158.2830 Probability 0.000000

## Gambar 2. Hasil Uji Normalitas
Berdasarkan  hasil  estimasi  output  diatas, dapat  diketahui  bahwa  nilai  JB  sebesar 158,283 < nilai Chi-square tabel 194,8825 sehingga dapat diartikan bahwa data terdistribusi normal atau lolos uji normalitas (tolak H 0 , terima H 1 ).
Uji Asumsi Klasik
Tabel 4. Hasil uji Multikolinearitas INKLUSI INFLASI LGDPK UMKM LNNPL INKLUSI 1.000000 0.117324 0.232607 0.121946 0.333463 INFLASI 0.117324 1.000000 0.064423 0.128762 0.028035 LGDPK 0.232607 0.064423 1.000000 -0.042388 0.505493 UMKM 0.121946 0.128762 -0.042388 1.000000 0.103782
LNNPL 0.333463 0.028035 0.505493 0.103782 1.000000
Berdasarkan  hasil  estimasi  output  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  pada  correlation matrix koefisien yang dihasilkan  < 0,8. Sehingga, tidak terjadi multikolinearitas (terima H0, tolak H1).
Tabel 5. Hasil Uji Heterokedastisitas F-statistic 46.42615     Prob. F(14,150) 0.0000 Obs*R-squared 134.0612     Prob. Chi-Square(14) 0.0000 Scaled explained SS 345.3702     Prob. Chi-Square(14) 0.0000
Berdasarkan hasil estimasi output diatas, data yang diuji terkena heterokedastisitas, yaitu probabilitas Chi- Squared < α 0,05 atau 0,0000 < 0,05.
Menurut  Baltagi  (2005)  untuk  mengetahui  apakah  model  terbebas  dari  masalah heterokedastisitas  adalah  dengan  men-treatment  model  tersebut  dengan  mengunakan metode  estimasi  pembobotan  (weighted)  yaitu  dengan  cara  dapat  dapat  dilihat  dari  sum square error (SSE) sebelum dan sesudah diberi perlakuan cross sectional weights. Penelitia ini menggunakan metode estimasi pembobotan GLS yaitu Croos Section Weight. Adapun uji hipotesis yang digunakan yaitu:
H 0 : tidak terjadi heterokedastisitas
H 1 : terjadi heterokedastisitas
Untuk mendeteksi terjadinya Heterokedastisitas dalam model, digunakan beberapa indikator pada output eviews adalah sebagai berikut:
• Pada  Sum  Square  Resid  Weighted  Statistic  <  sum  square  resid  unweighted statistic, maka tidak terjadi heterokedastisitas (terima H 0 , tolak H 1 ).
• Pada  Sum  Square  Resid  Weighted  Statistic  >  sum  square  resid  unweighted statistic, maka tidak terjadi heterokedastisitas (tolak H 0 , terima H 1 ).
Tabel 6. Hasil Root Test
Weighted Statistics
R-squared 0.977491     Mean dependent var 0.315455 Adjusted R-squared 0.971161     S.D. dependent var 0.210764 S.E. of regression 0.023975     Sum squared resid 0.073577 F-statistic 154.4090     Durbin-Watson stat 1.892363 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.928912     Mean dependent var 0.145320 Sum squared resid 0.079400     Durbin-Watson stat 1.537865
Dari hasil uji estimasi pada tabel 4.6, dapat dilihat bahwa nilai Sum Square  Resid Weighted  Statistic  <  sum  square  resid  unweighted  statistic,  atau  0,073577    <    0,079400, maka  tidak terjadi heterokedastisitas (terima H0, tolak H1).
Tabel 7. Hasil uji autokorelasi F-statistic 71.15033     Prob. F(2,158) 0.0000 Obs*R-squared 78.18700     Prob. Chi-Square(2) 0.0000
Dari  hasil  estimasi  output  diatas,  maka  data  terkena  autokorelasi,  sehingga  penulis menggunakan  uji  Durbin  Watson  (D-W  test)  untuk  menguji  autokorelasi.  Dengan  uji hipotesis:
H 0 : tidak terjadi autokorelasi
H 1 : terjadi autokorelasi
Untuk mendeteksi terjadinya autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin Watson, terdapat ketentuan sebagai berikut:
Tabel 8. Ketentuan Uji Durbin Watson
Nilai Durbin Watson Hasil 0 < d < d L d L < d < d u
d u < d < 4-d u
Menolak hipotesis nol; ada autokorelasi positif Daerah keragu-raguan; tidak ada keputusan Gagal menolak hipotesis nol; tidak ada autokorelasi
positif/negatif
4-d u < d < 4-d L 4-d L < d < 4
Daerah keragu-raguan; tidak ada keputusan Menolak hipotesis nol; ada autokorelasi negative Sumber: Agus Widarjono, 2013 Autokorelasi positif Daerah keragu-raguan Tidak ada autokorelasi Daerah keragu-raguan Autokorelasi negatif 0 dL dU 4-dU 4-dL 0 0 1,683 1,808 2,192 2,317 0
Dw= 1,916
Menggunakan  rujukan  Agus  Widarjono  yang  menyatakan  bahwa  data  terbebas  dari autokorelasi jika nilai du < nilai dw < 4 – du.
Dimana = 1,808 < 1,916< 4 – 2,192
1,808 < 1,916< 2,192
*Tabel Du pada Lampiran 10
Sehingga data lolos autokorelasi (terima H 0 )
Hasil Pengujian Hipotesis Statistik
Tabel 9. Hasil Uji Secara Parsial Variabel T hitung T tabel Keterangan  probabilita s A keputusan Inflasi -2,025713 -1,974902 Tolak H0 0,0449 0,05  Signifikan GDP Perkapita -4,825257 -1,974902 Tolak H0 0,0000 0,05  Signifikan UMKM -1,051623 -1,974902 Terima H0 0,2950 0,05  Tidak Signifikan
NPL -2,240097 -1,974902 Tolak H0 0,0268 0,05  Signifikan
Uraian hasil pengujian hipotesis uji parsial (Uji t)
1. Inflasi : nilai t hitung -2.025713 < nilai t tabel -1,974902, sehingga keputusan H0 ditolak, yang artinya terdapat pengaruh inflasi terhadap inklusi keuangan di Indonesia periode tahun 2012 sampai tahun 2016.
2. GDP Perkpaita : nilai t hitung -4.825257 < nilai t tabel 1,974902, sehingga keputusan H0 ditolak, yang artinya  terdapat pengaruh GDP Per Kapita terhadap inklusi keuangan di Indonesia periode tahun 2012 sampai tahun 2016.
3. UMKM : nilai t hitung -1.051623 > nilai t tabel -1,974902, sehingga keputusan H0 diterima, yang artinya tidak terdapat pengaruh UMKM terhadap inklusi keuangan di Indonesia periode tahun 2012 sampai tahun 2016.
4. NPL : nilai t hitung -2,240097 < nilai t tabel -1,974902, sehingga keputusan H0 ditolak, yang artinya terdapat pengaruh NPL terhadap inklusi keuangan di Indonesia periode tahun 2012 sampai tahun 2016.
Tabel 10. Hasil Uji Secara Simultan f hitung f tabel Keterangan Probabilitas A keputusan 154,4090 2,42781 Tolak  H0 0,000000 0,05 signifikan
Berdasarkan hasil perhitungan f hitung dan t tabel dapat diketahui bahwa f hitung > f tabel, yaitu 154,4090 > 2,42781 dengan alpha sebesar 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa H0  ditolak,  atau  terdapat  pengaruh  signifikan  dari  variabel  inflasi,  GDP  Perkapita,  UMKM dan NPL terhadap Inklusi Keuangan di Indonesia periode tahun 2012 sampai tahun 2016.
Tabel 11. Hasil Uji Determinasi R FEM R- Squared 0,977491 Adjusted R-squared 0,971161
Berdasarkan hasil tabel diatas, diperoleh hasil R squared atau R2 sebesar 0,977491 atau 97 %, sehingga terdapat pengaruh variabel independen yaitu Inflasi, GDP Perkapita,
UMKM dan NPL terhadap variabel dependen yaitu Inklusi Keuangan sebesar 0,977491 atau 97% dan sisanya, 0,022509 atau 2,25 % dipengaruhi oleh variabel lain.

## 5. Kesimpulan Dan Saran
Berdasarkan  analiasis  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan.  Maka  dapat disimpulkan bahwa yaitu variabel Inflasi, GDP Perkapita, UMKM dan NPL secara bersama- sama  berpengaruh  terhadap  Inklusi  Keuangan  di  Indonesia  periode  tahun  2012  sampai 2016. Dengan Provinsi yang paling berpengaruh terhadap inklusi keuangan yaitu Provinsi DKI  Jakarta  sebesar  0,50  terhadap  inklusi  keuangan.  Provinsi  yang  terdekat  dengan Provinsi  DKI  Jakarta,  yaitu  Provinsi  Banten  indeks  inklusi  keuangan  sebesar  0,02.  Yang artinya  walaupun  berdampingan  dengan  ibu  kota  negara,  namun  tingkat  inklusi  masih tergolong rendah. Sementara itu, diluar Pulau Jawa, Provinsi Bali menjadi Provinsi Kedua dengan  tingkat  inklusi  sebesar  0,11.  Dan  provinsi  paling  ujung  di  Indonesia  yaitu  Papua tingkat  inklusi  sebesar  0,0005.  Serta  ditunjang  sengan  penelitian  yang  telah  dilakukan Mbutor  dan  Ibrahim  Uba  pada  tahun  2013  yang  menyatakan  bahwa  inklusi  keuangan berpengaruh terhadap peningkatan efektifitas kebijakan moneter salah satunya yaitu inflasi. Dimana,  nilai  inflasi  yang  rendah  atau  negatif    mampu  meningkatkan  angka  penggunaan terhadap  jasa  keuangan.  Determinants  of  Financial  Inclusion  in  Africa:  a  Dynamic  Panel Data  Approach  oleh  Evans  dan  Adeoye  (2016)  Pendapatan  Perkapita  secara  statistik signifikan dan positif di kedua spesifikasi. Ini berarti negara dengan pendapatan per kapita yang tinggi memiliki sistem keuangan yang sangat inklusif.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hermuda  Manustama  (2017)  menemukan  hasil bahwa beberapa program keuangan inklusif yang diterapkan oleh pemerintah khususnya di Surabaya  masih belum  efektif.  Terbukti  dari  beberapa  UMKM  yang  belum  maupun  sudah menggunakan pinjaman modal yang menyatakan bahwa kurangnya pendekatan antar pihak Bank  dengan  UMKM.  Sedangkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dupas  et  al.. (2012)  menunjukan hasil  yang  berbeda  bahwa  peningkatan  layanan  jasa  perbankan  tidak menyebabkan  peningkatan  stabilitas  keuangn  dikarenakan  tidak  diikuti  penurunan  biaya pinjaman  bagi  masyarakat  menengah  bawah,  kurangnya  kepercayaan,  serta  tidak  diikuti oleh peningkatan kualitas layanan.
Penelitian  yang  telah  dilakukan  menemukan  beberapa  saran  yang  diharapkan berguna  untuk  meningkatkan  penelitian  dan  menentukan  kebijakan  yang  ditempuh, diantaranya,  penelitian  dengan  observasi  wilayah  mencangkup  beberapa  negara  perlu
dilakukan,  hal  tersebut  sebagai  bukti  secara  statistik  menganai  tingkat  pertumbuhan ekonomi, khususnya dalam indeks inklusi keuangan, sehingga negara dengan jumlah indeks inklusi keuangan yang rendah mampu menghasilkan kebijakan yang mampu meningkatkan indeks  tersebut.  Serta,  pemerintah  diharapkan  mampu  membangun  sektor  ekonomi  di kalangan UMKM, karena UMKM merupakan usaha yang paling dekat dengan masyarakat berpenghasilan rendah, sesuaidengan tujuan inklusi keuangan. Namun, peningkatan dalam pembangunan UMKM perlu diiringi dengan peningkatan akses masyarakat untuk mengelola dan  mendapatkan  jaminan  hukum  atas  badan  usahanya,  sehingga  selain  nilai  produksi UMKM yang meningkat, data secara pasti mengenaik UMKM pun terjamin.

## DAFTAR PUSTAKA
Ali, I., & Son, H. H. (2007). Defining and Measuring Inclusive Growth: Application to the Philippines.
Astiyah, S., & Suseno. (2009). Inflasi. Seri Kebanksentralan.
Bahuet, C. (2016). Siaran Pers OJK.
Beck,  T.,  Demirg??-Kunt,  A.,  &  Levine,  R.  (2007).  Finance,  inequality  and  the  poor.  Journal  of Economic Growth, 12(1), 27 – 49.
Demirguc-kunt, A., & Klapper, L. (2014). Measuring Financial Inclusion The Global Findex Database.
Dienillah,Azka  Azifah  and  Anggraeni,  L.  (2016).  Dampak  Inklusi  Keuangan  Terhadap  Stabilitas Sistem Keuangan di Asia. Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan, 18.
Gujarati, D. N., & Dawn C, P. (2010). Basic Econometrica (fifth Edit). New York.
Gujarati, Damodar N dan Dawn C. Porter. 2015. Dasar-Dasar Ekonometrika Edisi 5 Buku 2. Jakarta: Salemba Empat.
Hannig, A., & Jansen, S. (2010). Financial Inclusion and Financial Stability: Current Policy Issues.
Indonesia, B. (2014). Inklusi Keuangan.
Khan,  S.  H.  R.  (2011).  Financial  inclusion  and  financial stability :  are  they  two  sides  of  the  same coin ? Indian Bankers Association & Indian Overseas Bank, Chennai, (November), 1 – 12.
Komisioner, D., & Jasa, O. (2017). Otoritas Jasa Keuangan Republik Indonesia.
Madira, S. (2012). Index Of Financial Inclusion-A Meansure Of Financial Sector Inclusiveness. Berlin Working Papers On Money, Fiannce, Trade and Development, 7.
Mankiw, N. G. (2008). Pengantar Ekonomi Makro (volume 2). Jakarta.
Manustama, H. (2017). Efektifitas Keuangan Inklusif Terhadap Perkembangan UMKM di Surabaya : Pendekatan Fenomenologi. Sekolah Tinggi Ilmu Konomi Perbanas, 14.
Mbutor  O  and  Ibrahim  A  Uba.  (2013).  The  Impact  Of  Financial  Inclusion  On  Monetary  Policy  In Nigeria. Journal Of Economic and International Finance.
Morgan, P. J. (2014). Asian Development Bank Institute, (488).
Mudrajad, K. (2007). Metode Riset Untuk Bisnis dan Ekonomi. jakarta: Erlangga.
Nugroho, A. (2017). Analisis determinan inklusi keuangan di indonesia.
Nursechafia, & Made Sanjaya, I. (2016). Financial Inclusion And Inclusive Growth : A Cross-Province Financial Inclusion And Inclusive Growth : Bulletin Of Monetary, 18(February), 2 – 27.
Sarma, M., & Pais, J. (n.d.). Financial Inclusion and Development : A Cross Country, (4), 1 – 30.
Sarma, M. (2012). Index of Financial Inclusion – A measure of financial sector inclusiveness.
Ummah,  Bintan  Badriatul.  2013.  Analisis  Keterkaitan  Inklusi  Keuangan  DenganPembangunan  di ASIA. [Skripsi]. Bogor. Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor
Widarjono, A. (2013). Ekonometrika: Pengantar dan Aplikasinya. Jakarta: Ekonosia.
Zouari-ghorbel, S. (2014). Macroeconomic and Bank- Specific Determinants of Household ’ s Non - Performing  Loans  in  Tunisia :  a  Dynamic  Panel  Data.  Procedia  Economics  and  Finance, 13(December 2013), 58 – 68.
https://www.bi.go.id/id/perbankan/keuanganinklusif/program https://www.ojk.go.id/id/kanal/perbankan/data-dan-statistik https://www.bps.go.id