ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KREDIT PEMILIKAN RUMAH DAN APARTEMEN (KPRA) SERTA PENGARUHNYA TERHADAP BUSINESS CYCLE INDONESIA

Transkripsi

1 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KREDIT PEMILIKAN RUMAH DAN APARTEMEN (KPRA) SERTA PENGARUHNYA TERHADAP BUSINESS CYCLE INDONESIA OLEH RATNAWULAN WIBOWO H DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2008

2 RINGKASAN RATNAWULAN WIBOWO. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kredit Pemilikan Rumah dan Apartemen (KPRA) serta Pengaruhnya terhadap Business Cycle Indonesia (dibimbing oleh HERMANTO SIREGAR) Rumah memiliki peranan yang sangat penting dalam kehidupan umat manusia. Tidak hanya sebagai tempat tinggal, tetapi seiring bertambahnya waktu, rumah juga memiliki banyak fungsi lain yang dibutuhkan manusia, sehingga selain kebutuhan sandang dan pangan, rumah yang merupakan kebutuhan papan pun sering dijadikan tolak ukur kesejahteraan manusia dan perekonomian saat ini. Demikian besarnya fungsi dan peran rumah dalam kehidupan umat manusia, sehingga wajar bila sektor perumahan memiliki pengaruh yang cukup besar terhadap perekonomian, diantaranya pengaruh sektor perumahan melalui kredit perumahan. Masalah dalam kredit perumahan terbukti mampu memporakporandakan perekonomian sebuah negara yang cukup besar, bahkan mengguncang peekonomian dunia. Belum lama ini, tepatnya pada tahun 2007 lalu, peningkatan tajam kredit macet perumahan atau krisis kredit perumahan (subprime mortgage) telah menggemparkan perekonomian Amerika dan dunia. Data Bank of America pada Februari 2008 menyebutkan bahwa krisis kredit perumahan di Amerika Serikat (AS) tersebut telah mengakibatkan kerugian di pasar modal global kurang lebih 7,7 triliun Dollar AS (sekitar triliun Rupiah), juga mengakibatkan kapitalisasi pasar dunia turun 14,7 persen selama tiga bulan setelah puncaknya terjadi pada akhir Oktober 2007 lalu. Belajar dari pengalaman Amerika, kita tentu harus waspada, tidak mustahil bila masalah tersebut terjadi di Indonesia, walaupun mungkin efeknya tidak akan sebesar masalah di Amerika. Di Indonesia selama ini kredit perumahan atau yang lebih dikenal dengan istilah Kredit Pemilikan Rumah (KPR) telah menjadi salah satu cara dalam proses pemilikan rumah. Berdasarkan alasan tersebut maka penulis merasa terdorong untuk melakukan penelitian mengenai kredit pemilikan rumah dan apartemen (KPRA) di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui korelasi dan pengaruh dari beberapa variabel ekonomi terhadap volume KPRA, serta respon business cycle terhadap guncangan volume KPRA di Indonesia. Metode yang penulis gunakan dalam penelitian ini diantaranya adalah analisis cross correlation, vector auto regression (VAR) yang dikombinasikan dengan vector error correction model (VECM), dan didalamnya mengandung analisis varians decomposition (VD) serta impulse response function (IRF). Seluruh rangkaian analisis tersebut dapat dilakukan dengan bantuan software Eviews 4.1 dan Microsoft Excel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa total kredit perbankan (TKR), konsumsi rumah tangga (KRT), produk domestik bruto (PDB) riil, indeks harga

3 saham gabungan (IHSG), dan kredit macet atau non performing loan (NPL) berkorelasi sebagai leading indicator bagi volume KPRA. Sedangkan quasy money (M2) dan suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI) berkorelasi sebagai lagging indicator. Adapun yang berkorelasi sebagai coincident indicator bagi volume KPRA hanyalah variabel inflasi. Selanjutnya, berdasarkan estimasi VAR dan VECM, diketahui bahwa lag volume KPRA, TKR dan inflasi berpengaruh signifikan terhadap volume KPRA dalam jangka pendek. Adapun variabel yang berpengaruh signifikan terhadap volume KPRA dalam jangka panjang adalah lag IHSG, NPL, suku bunga SBI, kurs, dan inflasi. Melihat hanya variabel inflasi yang berpengaruh signifikan terhadap volume KPRA baik dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang, hal ini mengindikasikan bahwa ekspektasi masyarakat terhadap kenaikan tingkat harga umum sangat mempengaruhi volume KPRA di Indonesia, oleh karena itu stabilitas inflasi menjadi penting dalam mengendalikan volume KPRA di Indonesia. Hal tersebut diantaranya dapat ditempuh melalui pelaksanaan kebijakan inflation targetting framework (ITF) yang efektif. Kemudian berdasarkan analisis variance decomposition (VD) diketahui bahwa varians yang cukup dominan mempengaruhi volume KPRA adalah varians volume KPRA itu sendiri, varians IHSG dan varians PDB. Adapun berdasarkan uji kausalitas Granger ditemukan bahwa hanya terdapat hubungan satu arah antara PDB riil dan volume KPRA. Selain itu, dari penelitian ini diketahui bahwa guncangan (shock) volume KPRA direspon secara positif oleh business cycle (PDB riil) sepanjang 50 periode. Respon tersebut mengindikasikan bahwa dalam jangka panjang, fluktuasi volume KPRA akan meningkatkan permintaan masyarakat terhadap sektor perumahan (termasuk hal-hal yang berkaitan dengan sektor perumahan) melalui konsumsi, juga meningkatkan permintaan investasi, sehingga pada akhirnya berdampak pada peningkatan permintaan agregat dan pendapatan nasional. Melihat respon positif PDB riil terhadap guncangan volume KPRA, akan tetapi kontribusi sektor perumahan terhadap Indonesia sejauh ini masih relatif rendah, maka sebaiknya insentif-insentif untuk ekspansi volume KPRA diperbanyak. Hal tersebut diantaranya dengan mempermudah prosedur perbankan dalam pengajuan KPRA, merangsang bertambahnya jumlah bank dan lembaga keuangan yang berpartisipasi dalam pembiayaan perumahan, serta mempertahankan atau bahkan meningkatkan program KPRA bersubsidi yang sejauh ini telah cukup baik dilakukan oleh pemerintah. Namun demikian, pemberian insentif untuk ekspansi volume KPRA tersebut harus disertai dengan pemantauan daya serap pasar, serta dilakukan tanpa mengabaikan prisnsip kehatihatian dalam penyaluran kredit. Pada penelitian ini penulis hanya menganalisis beberapa faktor ekonomi yang mempengaruhi volume KPRA di Indonesia saja, oleh karena itu untuk kemajuan ilmu pengetahuan, penelitian selanjutnya diharapkan mampu menganalisis lebih dalam mengenai kredit perumahan di Indonesia, misalnya dengan menambah beberapa faktor atau variabel lain yang mungkin berpengaruh, dan bahkan membandingkannya dengan kondisi atau masalah kredit perumahan di negara lain, seperti Amerika.

4 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KREDIT PEMILIKAN RUMAH DAN APARTEMEN (KPRA) SERTA PENGARUHNYA TERHADAP BUSINESS CYCLE INDONESIA OLEH RATNAWULAN WIBOWO H Skripsi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2008

5 INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN DEPARTEMEN ILMU EKONOMI Dengan ini menyatakan bahwa skripsi yang disusun oleh, Nama Mahasiswa : Ratnawulan Wibowo Nomor Registrasi Pokok : H Program Studi : Ilmu Ekonomi Judul Skripsi : Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kredit Pemilikan Rumah dan Apartemen (KPRA) serta Pengaruhnya terhadap Business Cycle Indonesia dapat diterima sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen llmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor. Menyetujui, Dosen Pembimbing Prof. Dr. Ir. Hermanto Siregar, M.Ec NIP Mengetahui, Ketua Departemen Ilmu Ekonomi Tanggal Kelulusan: Dr. Ir. Rina Oktaviani, M.S. NIP

6 PERNYATAAN DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI ADALAH BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIGUNAKAN SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN. Bogor, Agustus 2008 Ratnawulan Wibowo H

7 RIWAYAT HIDUP Penulis bernama Ratnawulan Wibowo lahir pada tanggal 8 September 1987 di Garut. Penulis merupakan anak kedua dari empat bersaudara, dari pasangan Drs. H. Wowo Wibowo, M.Si dan Hj. Ida Jubaedah, M.Si. Alhamdulillah jenjang pendidikan penulis dilalui tanpa hambatan. Penulis menamatkan sekolah dasar di SDN Kiansantang Garut pada tahun Setelah itu penulis melanjutkan sekolah menengah pertama dan sekolah menengah atas di Madrasah Tsanawiyah dan Madrasah Aliyah Darul Arqam Muhammadiyah Garut dari tahun 1998 sampai tahun Pada tahun 2004, penulis melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Institut Pertanian Bogor (IPB) menjadi pilihan penulis untuk mengenyam pendidikan tinggi. Penulis masuk IPB melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) dan diterima sebagai mahasiswa Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen (FEM). Selama menjadi mahasiswa, penulis aktif mengikuti berbagai organisasi seperti Himpunan Profesi dan Peminat Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan (HIPOTESA), Himpunan Mahasiswa Islam (HMI) Komisariat FEM, Himpunan Mahasiswa Garut (HIMAGA) IPB dan Lembaga Ekonomi Mahasiswa Islam (LEMI) HMI Cabang Bogor. Kecintaan pada dunia pendidikan, penulis wujudkan dengan menjadi asisten praktikum mata kuliah Ekonomi Umum, Teori Mikroekonomi I dan Teori Makroekonomi I sejak semester lima hingga semester tujuh. Selain aktif dalam kegiatan organisasi dan mengajar (sebagai asisten), penulis juga aktif mengikuti berbagai perlombaan karya tulis, mulai dari perlombaan berskala internal kampus sampai perlombaan berskala nasional. Prestasi yang diperoleh penulis diantaranya finalis Lomba Presentasi Pemikiran Kritis Mahasiswa (PPKM) DIKTI bidang Perekonomian tingkat nasional tahun 2006 di Pontianak, juara III Lomba PPKM DIKTI bidang Perekonomian tahun 2007 di Denpasar, Juara I Lomba Karya Tulis Mahasiswa (LKTM) Ekonomi tingkat nasional Universitas Airlangga Surabaya tahun 2007, Juara III Young

8 Economist Icon dalam LKTM Ekonomi HIPOTEX-R IPB tingkat nasional tahun Selain itu, penulis juga sempat terpilih menjadi lima mahasiswa berprestasi Rukun Wargi Garut IPB tahun 2006, juara I mahasiswa berprestasi tingkat Departemen Ilmu Ekonomi IPB tahun 2007, juara II mahasiswa berprestasi tingkat Fakultas Ekonomi dan Manajemen tahun 2007, dan terpilih menjadi salah satu perwakilan IPB sebagai Indonesia Sampoerna Best Student 2007.

9 KATA PENGANTAR Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT Sang Maha Tak Terhingga, yang mampu menjadikan segala sesuatu yang tidak mungkin, menjadi benar-benar terjadi, dan begitupula sebaliknya. Alhamdulillah atas rahmat dan hidayah-nya pula penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini. Skripsi yang berjudul Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kredit Pemilikan Rumah dan Apartemen (KPRA) serta Pengaruhnya terhadap Business Cycle Indonesia ini disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor. Penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada semua pihak yang telah membantu penulis hingga terselesaikannya skripsi ini. Ucapan terima kasih tersebut diantaranya ditujukan kepada: 1. Kedua orang tua serta kakak dan adik-adik penulis, yaitu Bapak Drs. H. Wowo Wibowo, M.Si, Ibu Hj. Ida Jubaedah, M.Si, Acep, Widya, Fauziah dan Alfiah atas segala do a dan dukungannya baik secara moril maupun materi. Kalian adalah inspirasi dan motivasi bagi penulis untuk selalu berusaha menjadi yang terbaik. 2. Ujang Kuswara, S.Tr, M.Si suamiku tersayang dan Malaikat Kecilku yang senantiasa menemani, memberikan cinta, kasih sayang, serta dukungan dan bantuannya kepada penulis, I love U so much. 3. Keluarga Kadungora, atas do a dan dukungannya. 4. Prof. Dr. Ir. Hermanto Siregar, M.Ec sebagai dosen pembimbing, atas ilmu, waktu dan bimbingan yang telah diberikan baik secara teknis maupun teoritis selama proses pembuatan skripsi ini. 5. Dr. Ir. Bambang Juanda, M.S. dan Tony Irawan, M.App.Ec selaku tim penguji sidang akhir skripsi. Terima kasih atas semua kritik dan saran untuk perbaikan skripsi ini.

10 6. Teman-teman seperjuangan Ilmu Ekonomi 41, khususnya Uthye, Tatu, Irma dan Yuli yang telah membantu dan menemani hari-hari penulis selama berjuang menjadi sarjana ekonomi, keep our friendship forever. 7. Teman-teman lomba, Qq, Puspa dan Arif, yang pernah sama-sama berjuang untuk menjadi manusia-manusia unconventional. Semoga perjuangan kita tak berhenti sampai disisni. 8. Teman-teman Wisma Wina dan Mba Mala. 9. K Iqbal, K Ade dan Mba Heti yang telah mengenalkan penulis pada organisasi kampus dan dunia karya tulis hingga penulis dapat mengukir prestasi. 10. Teman-teman A serta teman KKN, Hasti, Mira, Anti, Ella, Uwie, Alin, Loci, Magda, Adrinus, dan Uchank, thanks for unforgetable moment. 11. Seseorang yang pernah hadir; bagaimanapun kamu pernah ada dan membantu, terima kasih. Terakhir, penulis ucapkan terima kasih kepada semua pihak yang tidak bisa disebutkan seluruhnya satu per satu, yang telah membantu penulis dengan penuh keikhlasan dan kesabaran. Penulis menyadari bahwa tulisan ini jauh dari sempurna, namun demikian semoga karya ini bermanfaat bagi penulis dan pihak lain yang membutuhkan. Bogor, Agustus 2008 Ratnawulan Wibowo H

11 DAFTAR ISI Halaman KATA PENGANTAR i DAFTAR ISI. iii DAFTAR TABEL. vi DAFTAR GAMBAR vii DAFTAR LAMPIRAN. viii I. PENDAHULUAN Latar Belakang Perumusan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian 5 II. TINJAUAN PUSTAKA Teori Kredit Pemilikan Rumah Teori Business Cycle Teori Real Business Cycle Teori Business Cycle Keynesian Teori Business Cycle Moneter Penelitian Terdahulu Kerangka Pemikiran 17 III. METODE PENELITIAN Jenis dan Sumber Data 20

12 3.2. Metode Analisis Data Analisis Cross Correlation Vector Auto Regression (VAR) Vector Error Correction Model (VECM) Uji Akar Unit (Unit Root Test) Penetapan Lag Optimal Uji Kointegrasi (Cointegration Test) Impulse Response Function (IRF) Variance Decomposition (VD) Model Persamaan dan Variabel-Variabel. 28 IV. HASIL DAN ANALISIS Gambaran Umum Sektor Perumahan Indonesia Cross Correlation Variabel Ekonomi terhadap Volume KPRA Pengaruh Variabel Ekonomi terhadap Volume KPRA Hasil Uji Akar Unit (Unit Root Test) Lag Optimum Analisis Kointegrasi Estimasi Vector Error Correction Model (VECM) Uji Kausalitas Granger (Granger Causality Test) Variance Decomposition Volume KPRA Analisis Impulse Response Function (IRF) Implikasi Kebijakan. 53 V. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan. 57

13 5.2. Saran 58 DAFTAR PUSTAKA. 60 LAMPIRAN 63

14 DAFTAR TABEL Tabel Halaman 1.1. Persentase Rumah Tangga di Indonesia yang Cara Memperoleh Bangunannya dengan Membeli, Menurut Daerah dan Cara Pembayaran pada Tahun Data (Jenis Variabel Data), Simbol, Satuan, dan Sumber Data Persentase Volume KPRA terhadap Total Kredit Perbankan Indonesia Perhitungan Coefficient Variation (CV) Variabel Ekonomi Pola Siklikal Variabel Ekonomi dengan Variabel Referensi Uji Stasioneritas Data pada Level Uji Stasioneritas Data pada First Difference Penetapan Lag Optimum Uji Kointegrasi Estimasi VECM Variabel Volume KPRA Hasil Uji Kausalitas Granger (Granger Causality Test) Hasil Variance Decomposition Volume KPRA (bagian 1) Hasil Variance Decomposition Volume KPRA (bagian 2). 48

15 DAFTAR GAMBAR Gambar Halaman 2.1. Kurva Permintaan dan Penawaran Kredit Komposisi Kredit Properti Indonesia per Desember Tahapan Business Cycle Kerangka Pemikiran Respon IHSG terhadap Guncangan Volume KPRA Indonesia Respon Volume KPRA terhadap Guncangan IHSG Indonesia Respon Business Cycle terhadap Guncangan Volume KPRA Indonesia Respon Volume KPRA terhadap Guncangan Business Cycle Indonesia 53

16 DAFTAR LAMPIRAN Lampiran Halaman 1. Cross Correlation Variabel Ekonomi terhadap Volume KPRA Hasil Uji Akar Unit Variabel Penelitian pada Level Hasil Uji Akar Unit pada First Difference Stabilitas VAR Penetapan Lag Optimum Cointegration Test dengan Asumsi Summarry Cointegration Test dengan Asumsi Estimasi Vector Error Correction Model (VECM) Uji Kausalitas Granger (Granger Causality Test) Variance Decomposition (VD) Volume KPRA Matriks Korelasi Seluruh Variabel Penelitian 84

17 I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Belum lama ini, tepatnya pada tahun 2007 lalu, krisis kredit perumahan (subprime mortgage crisis) telah menggemparkan perekonomian Amerika dan dunia, bahkan efeknya mungkin masih terasa hingga saat ini. Data Bank of America pada Februari 2008 menyebutkan bahwa masalah kredit macet perumahan di Amerika Serikat (AS) tersebut telah mengakibatkan kerugian di pasar modal global kurang lebih 7,7 triliun Dollar AS (sekitar triliun Rupiah), juga mengakibatkan kapitalisasi pasar dunia turun 14,7 persen, selama tiga bulan setelah puncaknya terjadi pada akhir Oktober 2007 lalu. Selain itu, sebuah laporan lembaga pemeringkat, Standard and Poors menyebutkan bahwa pada Januari 2008 saja pasar saham global terpukul keras dengan kerugian kolektif 5,2 triliun Dollar AS yang diakibatkan karena saham-saham AS yang dibeli investor asing merosot dalam beberapa bulan terakhir. Oleh karena itu, cukup beralasan bila dikatakan bahwa kerugian akibat krisis kredit perumahan Amerika lebih besar daripada kerugian ekonomi yang timbul akibat serangan teroris 11 September 2001, krisis keuangan Asia 1997, kegagalan utang Argentina pada 2001, dan krisis Peso Meksiko pada Meski tidak dapat disamakan dengan kondisi Amerika yang merupakan negara perekonomian terbuka besar, namun pengalaman Amerika diatas merupakan suatu pembelajaran berarti bagi kita semua. Rumah memang memiliki peranan yang sangat penting dalam kehidupan umat manusia. Tidak hanya sebagai

18 tempat tinggal, tetapi seiring bertambahnya waktu, rumah juga memiliki banyak fungsi lain yang dibutuhkan manusia, sehingga selain kebutuhan sandang dan pangan, rumah yang merupakan kebutuhan papan pun sering dijadikan tolak ukur kesejahteraan manusia dan perekonomian saat ini. Demikian besarnya fungsi dan peran rumah dalam kehidupan umat manusia, sehingga wajar bila sektor perumahan memiliki pengaruh yang sangat besar terhadap perekonomian, diantaranya pengaruh sektor perumahan melalui kredit perumahan. Masalah dalam kredit perumahan terbukti mampu memporak-porandakan perekonomian sebuah negara yang cukup besar, bahkan mengguncang perekonomian dunia. Belajar dari pengalaman Amerika, tidak mustahil bila masalah tersebut terjadi di Indonesia, walaupun mungkin efeknya tidak akan sebesar masalah di Amerika. Di Indonesia selama ini kredit perumahan atau yang lebih dikenal dengan istilah Kredit Pemilikan Rumah (KPR) telah menjadi salah satu cara dalam proses pemilikan rumah. Tabel 1.1. Persentase Rumah Tangga di Indonesia yang Cara Memperoleh Bangunannya dengan Membeli, Menurut Daerah dan Cara Pembayaran pada Tahun 2004 Daerah Tunai Angsuran Angsuran Lainnya Jumlah KPR Bukan KPR Perkotaan Pedesaan Perkotaan dan Pedesaan Sumber: Susenas 2004 KPR sebagai suatu sistem pelunasan dalam proses pemilikan rumah, tentunya tidak terlepas dari peranan bank/lembaga keuangan sebagai pihak kreditur (pemberi kredit). Sehingga berbeda dengan sistem kepemilikan rumah melalui cara pelunasan lain, seperti sistem tunai dan angsuran bukan KPR, maka

19 sistem pemilikan rumah melalui KPR ataupun KPA (Kredit Pemilikan Apartemen) sangat dipengaruhi oleh kebijakan-kebijakan bank/lembaga keuangan, otoritas moneter negara (bank sentral/bank Indonesia), serta lebih jauh lagi dipengaruhi oleh kondisi perekonomian negara secara keseluruhan. Selain itu, perlu diketahui bahwa pengalaman di negara lain menunjukkan, terpuruknya keuangan suatu negara diawali dengan bangkrutnya bisnis properti. Sedangkan bangkrutnya bisnis properti biasanya ditandai dengan meningkatnya kredit bermasalah dan kredit macet. Oleh karena itu, melihat cukup pentingnya peranan sektor perumahan dalam perekonomian, maka masalah KPR pun menjadi penting untuk diperhatikan. Kondisi KPR perlu dipahami dengan baik, dan untuk bisa memahami kondisi KPR ini dengan baik, maka perlu dibuat suatu alat peramalan yang dapat memprediksi kondisi KPR di Indonesia beberapa watu kedepan melalui analisis siklikal indikator yang didukung oleh teknologi komputer. Salah satu perangkat yang dapat digunakan untuk memprediksi kondisi KPR dalam waktu cepat dan akurat adalah dengan menganalisis indikator-indikator ekonomi. Pengidentifikasian indikator-indikator ekonomi ini bisa dibagi kedalam tiga jenis indikator, yaitu leading, lagging, dan coincident indicator. Penggunaan leading indicator untuk memperkirakan arah pergerakan KPR kedepan. Lagging indicator berguna untuk mengkonfirmasi prediksi yang dibuat oleh leading indicator, sementara concident indicator digunakan untuk menentukan kondisi perekonomian negara saat ini.

20 1.2. Perumusan Masalah Belajar dari pengalaman negara lain seperti Amerika, maka sektor perumahan tidak boleh dipandang sebelah mata. Bagaimanapun, sektor perumahan khususnya kredit pemilikan rumah dan apartemen (KPRA) merupakan bagian penting dari perekonomian, sehingga dengan sendirinya sektor perumahan dan perekonomian menjadi saling mempengaruhi satu sama lain. Akan tetapi di Indonesia, penelitian mengenai KPRA ini masih sangat terbatas. Padahal jika kita mampu menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi volume KPRA dengan baik, kita mungkin dapat mengurangi resiko-resiko negatif dari sektor perumahan terhadap perekonomian, sebagaimana yang terjadi di Amerika beberapa saat lalu. Oleh karena itu, melalui skripsi ini penulis bermaksud meneliti beberapa masalah berikut ini: 1. Bagaimana korelasi silang serta pengaruh dari beberapa variabel ekonomi terhadap volume Kredit Pemilikan Rumah dan Apartemen (KPRA) di Indonesia? 2. Bagaimana respon business cycle terhadap guncangan volume KPRA Indonesia? 1.3. Tujuan Penelitian antara lain: Berdasarkan perumusan masalah diatas, maka tujuan dari penelitian ini

21 1. Mengetahui korelasi silang serta pengaruh dari beberapa variabel ekonomi terhadap volume Kredit Pemilikan Rumah dan Apartemen (KPRA) di Indonesia. 2. Menganalisis respon business cycle terhadap guncangan volume KPRA Indonesia Manfaat Penelitian Penelitian ini diharapkan dapat memberi manfaat bagi beberapa pihak, diantaranya: 1. Sebagai early warning system (sistem peringatan dini) dalam sektor perumahan, khususnya terkait dengan masalah KPRA, sehingga bagi pemerintah diharapkan dapat menjadi pertimbangan dalam membuat berbagai kebijakan, ataupun membantu dalam mengevaluasi dan merevisi kebijakan-kebijakan yang sudah ada. Sedangkan bagi perbankan/lembaga keuangan, pelaku bisnis, dan para stakeholder, diharapkan dapat menjadi referensi/acuan dalam pengembangan kredit/bisnis di sektor perumahan, oleh karena itu dapat meminimalisir resiko kredit yang mungkin muncul di sektor perumahan. 2. Bagi penulis sendiri dan para pembaca pada umumnya, penelitian ini diharapkan dapat menambah ilmu pengetahuan, serta menjadi referensi dalam penelitian-penelitian selanjutnya.

22 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Teori Kredit Pemilikan Rumah Kredit berasal dari bahasa latin yaitu credere yang artinya mempercayai, karena memang pada dasarnya kredit diberikan berdasarkan kepercayaan orang/pihak lain yang memberikannya terhadap kecakapan dan kejujuran pihak peminjam. Dalam Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998 tentang Perbankan, kredit merupakan penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara bank dengan pihak lain, yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga. Dalam ensiklopedi umum, kredit dijelaskan sebagai sistem keuangan untuk memudahkan pemindahan modal dari pemilik kepada pemakai dengan harapan memperoleh keuntungan. Ada banyak faktor yang dikenal dapat mempengaruhi jumlah permintaan dan penawaran kredit, diantaranya adalah suku bunga. Teori Keynesian menyatakan bahwa suku bunga kredit berhubungan positif dengan jumlah penawaran kredit, dan sebaliknya berhubungan negatif dengan jumlah permintaan kredit, yang artinya peningkatan suku bunga kredit dapat meningkatkan jumlah penawaran kredit, namun sebaliknya peningkatan suku bunga tersebut dapat menurunkan jumlah permintaan kredit (Stiglitz dan Greenwald, 2003).

23 r (suku bunga) Kurva penawaran kredit r* Kurva permintaan kredit L* L (jumlah kredit) Sumber: Stiglitz dan Greenwald (2003) Gambar 2.1. Kurva Permintaan dan Penawaran Kredit Selama ini dikenal berbagai macam kredit. Namun karena penelitian ini hanya menganalisis kredit perumahan, maka terlebih dahulu ditinjau beberapa pustaka terkait dengan kredit perumahan. Menurut Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 4 Tahun 1992 tentang Perumahan dan Pemukiman, rumah adalah bangunan yang berfungsi sebagai tempat tinggal atau hunian dan sarana pembinaan keluarga. Adapun perumahan didefinisikan sebagai kelompok rumah yang berfungsi sebagai lingkungan tempat tinggal atau lingkungan hunian yang dilengkapi dengan prasarana dan sarana lingkungan. Berdasarkan modul Susenas 2004, terdapat beberapa cara pelunasan dalam proses pemilikan rumah, diantaranya adalah: a. Tunai, yaitu membayar secara kontan (bukan kredit) kepada pihak penjual tidak melalui hutang. b. Angsuran KPR (melalui bank atau lembaga keuangan) adalah angsuran yang dipergunakan untuk kredit pemilikan rumah yang dikeluarkan oleh bank atau lembaga keuangan.

24 c. Angsuran bukan KPR, adalah angsuran yang dipergunakan untuk pembayaran kredit pemilikan rumah yang dikeluarkan oleh bukan KPR. Termasuk dalam kategori ini adalah membeli langsung kepada pengembang dan pinjam uang koperasi untuk membeli rumah. d. Lainnya, seperti membeli rumah dengan meminjam uang kepada saudara, teman dan sebagainya. Proses pemilikan tempat tinggal/rumah melalui kredit pemilikan rumah dan aprtemen (KPRA) tentunya berkaitan dengan industri bidang properti, dan saat ini maraknya industri properti tidak terlepas dari dukungan pembiayaan industri perbankan dalam bentuk kredit properti. Berdasarkan definisi Bank Indonesia, kredit properti merupakan semua pembiayaan dari perbankan untuk bidang usaha yang kegiatannya berkaitan dengan pengadaan tanah, bangunan dan fasilitasnya untuk dijual atau disewakan. Kredit properti ini diberikan dalam bentuk kredit investasi, kredit modal kerja maupun kredit konsumsi. Dilihat dari komposisinya, kredit properti terdiri dari tiga jenis kredit, yaitu kredit konstruksi, kredit real estate serta kredit pemilikan rumah dan apartemen (KPRA). Ketiga jenis kredit tersebut berbeda peruntukkan dan segmen pasarnya. Kredit konstruksi umumnya diberikan kepada para usahawan atau kontraktor untuk membangun perkantoran, mal, ruko dan pusat bisnis lainnya. Kredit real estate diberikan kepada para pengembang untuk membangun kompleks perumahan kelas atas. Sedangkan KPRA diberikan kepada perorangan yang akan membeli atau memperbaiki rumah atau apartemen. Data Bank

25 Indonesia pada tahun 2004 menunjukkan bahwa KPRA mendominasi komposisi dari ketiga jenis kredit tersebut yaitu sebesar 62,6% % Kredit Konstruksi Kredit Real Estate Sumber: SEKI, Bank Indonesia, Januari % 13.90% Kredit Pemilikan Rumah dan Apartemen (KPRA) Sumber: SEKI, Bank Indonesia, 2005 Gambar 2.2. Komposisi Kredit Properti Indonesia per Desember Teori Business Cycle Definisi business cycle (siklus perekonomian atau siklus perdagangan) menurut Mitchell dan Burns dalam Niemira dan Klein (1994) adalah: Business cycles are a type of fluctuation found Indonesia the aggregate economic activity of nations that organize their work mainly in business enterprise ; a cycle consist of expansion occurring at about the same time in many economic activities, followed by similarly general recession, contractions, ad revival which merge into he expansion phase of the next cycle ; this sequence of changes is recurrent but not periodic ; in duration business cycle vary from more than one year to ten or twelve years ; they are no divisible into shorter cycle of similar character with amplitudes approximating their own Sedangkan definisi business cycle yang tercantum dalam kamus ekonomi adalah sebagai fluktuasi dari tingkat kegiatan perekonomian (PDB riil) yang saling bergantian antara masa depresi dengan masa kemakmuran atau booms. Business cycle atau siklus ekonomi dapat pula diartikan sebagai fluktuasi aktivitas ekonomi dari trend pertumbuhan jangka panjangnya. Kata siklus sendiri

26 mengandung arti pergantian secara silih berganti antara periode pertumbuhan output yang cepat (inflasi) dengan periode penurunan output (resesi). Adapun variabel yang digunakan untuk mengukur fluktuasi ekonomi adalah PDB riil. Salah satu peran utama pemerintah adalah untuk mengatasi business cycle dan mengurangi fluktuasi yang terjadi. Penjelasan tentang hal-hal yang menyebabkan business cycle terjadi dapat mengacu pada pandangan Keynesian atau New Keynesian yang menyatakan bahwa business cycle adalah hasil dari ketidaksempurnaan dalam aktivitas ekonomi. Hanya ketika harga dan ekspektasi tidak sepenuhnya fleksibel, fluktuasi berbagai variabel eksogen dapat menyebabkan pergerakan dalam output riil. Pada Gambar 2.3 terdapat empat tahapan dalam siklus perekonomian: tahap pertama adalah masa depresi (depression), yaitu suatu penurunan permintaan agregat secara cepat, diikuti dengan rendahnya tingkat output dan pengangguran yang tinggi, dan secara bertahap mencapai dasar yang paling rendah; tahap kedua adalah tahap pemulihan (recovery), yaitu peningkatan permintaan agregat yang diikuti dengan peningkatan output dan penurunan tingkat pengangguran; tahap ketiga adalah masa kemakmuran (prosperity), yaitu permintaan agregat yang mencapai dan kemudian melewati tingkat output (PDB potensial) pada puncak siklus, dimana tingkat penggunaan tenaga kerja penuh dicapai dan adanya kelebihan permintaan menyebabkan kenaikan tingkat harga umum (inflasi); tahap keempat adalah masa resesi (recession), dimana permintaan agregat menurun, yang mengakibatkan penurunan yang kecil dari output dan

27 tenaga kerja, seperti yang terjadi pada tahap awal. Seiring dengan hal ini maka akan muncul tahap depresi. Output Prosperity Peak Recession Trend Recovery PDB Potensial Depression Trough Waktu (Time) Sumber: Pass dan Lower (1994) Gambar 2.3. Tahapan Business Cycle Setiap siklus memiliki dua jenis titik balik (turning points), yaitu titik puncak (peak) dan titik lembah (trough). Kedua titik ini menandakan sinyal apabila arah dari pergerakan siklikal suatu individu berubah dari periode ekspansi ke periode kontraksi atau sebaliknya. Kedua titik balik ini hanya dapat ditentukan menggunakan data time series yang merupakan deviasi dari trendnya, yaitu merupakan definisi dari business cycle yang digunakan dalam penelitian ini. Dapat disimpulkan bahwa tahapan ini akan datang silih berganti sepanjang waktu dalam perekonomian. Dalam perkembangan teori tentang fluktuasi ekonomi, dunia ekonomi dihadapkan pada dua pandangan yang berbeda dalam menjelaskan terjadinya fluktuasi output dan kesempatan kerja dalam jangka pendek. Teori tentang

28 fluktuasi ekonomi yang paling umum saat ini adalah Teori Real Business Cycle, Teori Business Cycle Keynesian dan Teori Business Cycle Moneter Teori Real Business Cycle Teori Real Business Cycle memberi kontribusi penting dalam ilmu ekonomi dengan memberi sudut pandang baru yang berbeda dalam mengkaji fluktuasi jangka pendek dari output dan kesempatan kerja (employment) yang dijelaskan dengan menggunakan substitusi tenaga kerja antar waktu. Dalam teori ini, fluktuasi dianggap sebagai perubahan dalam tingkat output alami atau keseimbangan dengan tetap mempertahankan model klasik sebagai acuan. Teori ini mengasumsikan bahwa harga dan upah adalah feksibel, bahkan dalam jangka pendek. Dengan asumsi harga fleksibel, teori ini menganut dikotomi klasik dimana variabel-variabel nominal, seperti pergerakan uang dan tingkat harga tidak mempengaruhi variabel-variabel di sektor riil seperti output dan pengangguran (Mankiw, 2000). Teori ini menyatakan bahwa pergerakan di sektor riil disebabkan oleh faktor-faktor alami di sektor itu sendiri. Seperti terjadinya perubahan teknologi yang membuat produktivitas meningkat, dan kemudian berakhir pada perekonomian yang semakin meningkat. Dengan kata lain, semua fluktuasi di sektor riil seperti pertumbuhan ekonomi, tingkat pengangguran, tingkat konsumsi dan investasi merupakan hasil reaksi dari individu-individu terhadap perubahan dalam perekonomian.

29 Selama resesi/kemunduran teknologi dan output, insentif untuk bekerja menurun karena teknologi produksi menurun. Asumsi lain yang juga penting dalam teori ini adalah netralitas uang dalam perekonomian. Hal ini berlaku juga untuk jangka pendek, dimana kebijakan moneter tidak akan mempengaruhi variabel-variabel riil, seperti output dan kesempatan kerja Teori Business Cycle Keynesian Para kritikus teori Real Business Cycle umumnya berasal dari penganut aliran Keynesian. Banyak dari mereka percaya bahwa fluktuasi output dan kesempatan kerja dalam jangka pendek disebabkan oleh terjadinya fluktuasi dalam permintaan agregat akibat lambatnya upah dan harga menyesuaikan dengan kondisi ekonomi yang sedang berubah. Teori ini percaya bahwa upah dan harga bersifat kaku/sulit berubah, sehingga peranan pemerintah melalui kebijakan fiskal dan moneter sangat diperlukan untuk menstabilkan perekonomian. Karena teori ini dibangun diatas model permintaan agregat dan penawaran agregat tradisional, maka dalam teori ini dikatakan bahwa perubahan harga dari biaya sekecil apapun akan memiliki dampak makroekonomi yang besar karena adanya eksternalitas permintaan agregat. Teori ini telah memasukan guncangan terhadap permintaan uang dalam modelnya (Mankiw, 2000). Teori Keynesian menekankan pada pentingnya ketidakstabilan agregat sebagai penyebab terjadinya fluktuasi makroekonomi. Teori ini sama dengan teori business cycle moneter, yang menyatakan bahwa guncangan permintaan uang

30 penting terhadap fluktuasi ekonomi, walau bukan merupakan satu-satunya penyebab fluktuasi seperti pendapat Teori Business Cycle Moneter Teori Business Cycle Moneter Teori Business Cycle Moneter menekankan pada pentingnya guncangan permintaan, khususnya terhadap fluktuasi ekonomi, tetapi hanya dalam jangka pendek. Dalam Business Cycle Moneter dan Keynesian, uang mempengaruhi output. Sebaliknya Teori Real Business Cycle menyatakan bahwa output yang mempengaruhi uang Penelitian Terdahulu Peneitian Taylor (2007) berjudul: Housing and Monetary Policy, menggunakan uji kausalitas Granger dua arah membuktikan adanya hubungan interaksi yang erat antara tingkat inflasi harga perumahan dengan pembangunan perumahan. Begitupula penelitian Mishkin (2007) berjudul: Housing and Monetary Mechanism, menyimpulkan bahwa perubahan dalam ekspektasi inflasi (terutama inflasi harga perumahan) berpengaruh penting dalam permintaan perumahan. Adapun penelitian Tepus (2005) berjudul: an Analysis of Housing Finance Models in The Republic of Croatia, menyimpulkan bahwa pembiayaan dalam perumahan, apartemen dan properti, umumnya dipengaruhi oleh dana simpanan pribadi, subsidi/insentif dari pemerintah terkait, serta suku bunga.

31 Selain penelitian-penelitian di luar negeri, di dalam negeri sendiri, hasil riset Pusat Studi Properti Indonesia tahun 1997 menunjukkan bahwa secara historis bisnis properti terutama industri perumahan selalu diwarnai oleh gerakan mengayun ke atas dan ke bawah secara berulang-ulang. Ayunan berulang ini, menurut pengamat properti Panangian Simanungkalit disebut sebagai sebuah siklus. Umumnya, siklus ini dapat dihubungkan dengan sebuah gelombang (fluktuasi) dalam gerakan keseluruhan kegiatan ekonomi yang disebut siklus perekonomian (business cycle). Masih berdasarkan riset tersebut, di Indonesia ekspansi dalam siklus perekonomian selalu didahului oleh ekspansi bisnis perumahan. Keadaan semacam ini terjadi masing-masing tahun 1981 sampai 1983, kemudian tahun 1987 sampai 1989, dan tahun 1993 sampai Penjualan rumah tertinggi masing-masing terjadi tahun 1983 dan tahun Data hasil penjualan rumah tersebut merupakan pencerminan dari keadaan makroekonomi Indonesia saat itu. Ekspansi perumahan yang terjadi tahun 1987 dimulai dengan kecenderungan menurunnya suku bunga perbankan dari 22,5 persen di tahun 1984, menjadi 20,4 persen pada tahun Rendahnya suku bunga ini mendorong kenaikan investasi di berbagai sektor, termasuk bisnis properti yang tercermin dalam kenaikan Produk Domestik Bruto (PDB) Berdasarkan riset tersebut, maka Direktur Pusat Studi Properti Indonesia, Penangian Simanungkalit menyimpulkan bahwa selama 25 tahun terakhir, siklus perumahan di Indonesia memiliki hubungan teratur dengan siklus perekonomian. Berdasarkan pengamatan konjungtur, bisnis perumahan mencapai puncak, paling tidak enam bulan atau setahun sebelumnya seperti tahun 1990 dan tahun 1995.

32 Demikian pula sebaliknya, resesi perekonomian selalu didahului oleh melemahnya bisnis perumahan seperti pada tahun 1992 dan tahun Adapun Survei Industri Properti hasil kerjasama Bank Indonesia (BI) dan Lembaga Penelitian dan Pemberdayaan Masyarakat (LPPM) IPB tahun 2007 yang mencoba membentuk early warning system (sistem peringatan dini) untuk industri properti dan real estate Indonesia, menyimpulkan bahwa dari sekian banyak variabel yang dianalisis, beberapa variabel yang memenuhi syarat untuk dijadikan leading indicator kredit properti Indonesia adalah IHSG, PDB riil, kurs dan NPL. Selain mengacu pada penelitian terdahulu mengenai properti, dirujuk pula beberapa penelitian terdahulu mengenai business cycle. Penelitian mengenai business cycle sejauh ini telah banyak dilakukan baik di Indonesia maupun di luar negeri. Nilsson dan Brunet (2005) meneliti Composite Leading Index (CLI) untuk beberapa negara yang bukan anggota OECD, salah satunya adalah Indonesia. Dengan menggunakan metode Phase Average Trend (PAT) dan Hodrick-Prescott (HP) filter, mereka menemukan bahwa hanya ada lima indikator yang bisa dikategorikan sebagai CLI yang mempengaruhi business cycle Indonesia dari luar (komponen eksternal), yaitu impor, ekspor, dan nilai tukar rupiah terhadap Dollar Amerika Serikat (AS), sedangkan dari sisi keuangan (financial) yaitu call money rate dan Jakarta composite price share index. Penelitian Supriana (2004) yang berjudul: Dampak Guncangan Struktural terhadap Fluktuasi Ekonomi Makro Indonesia: Suatu Kajian Business Cycle dari Sisi Permintaan menggunakan metode SVAR untuk membangun model ekonometrika dan maximum likelihood untuk mengestimasi model. Penelitian ini

33 menggunakan variabel-variabel makroekonomi, antara lain PDB riil, suku bunga dunia, suku bunga domestik, nilai tukar, defisit anggaran, permintaan uang riil dan IHSG untuk mengestimasi business cycle Indonesia. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa diantara variabel-variabel makroekonomi yang digunakan peneliti, hanya guncangan pada output dan nilai tukar yang mampu menjelaskan variabilitas PDB. Lain halnya dengan guncangan fiskal yang tidak mampu menjelaskan variabilitas PDB. Implikasi yang diperoleh dari penelitian ini adalah Pemerintah Indonesia dapat mendorong ekspansi ekonomi melalui guncangan terhadap output dan nilai tukar. Selain itu, penelitian Siregar dan Ward (2001) yang berjudul: Long Run Money Demand, Long Run Spending Balance and Macro-Economic Fluctuations: Application of a Cointegrating SVAR Model to Indonesian Macroeconomy, telah mencoba mengidentifikasi sumber fluktuasi makroekonomi Indonesia dengan menggunakan metode analisis SVAR. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa guncangan pada penawaran agregat berkontribusi besar pada fluktuasi makroekonomi Indonesia Kerangka Pemikiran Penelitian ini berawal dari sebuah pemikiran mengenai masalah kredit macet perumahan di Amerika pada tahun 2007 lalu, atau yang lebih dikenal dengan istilah subprime mortgage crisis. Besarnya kerugian atau pengaruh dari krisis perumahan tersebut membuat penulis merasa khawatir akan terjadinya hal serupa di Indonesia, walaupun mungkin efeknya tidak akan sebesar di Amerika.

34 Oleh karena itu, penulis merasa perlu untuk menganalisis faktor-faktor yang mungkin mempengaruhi kredit pemilikan rumah dan apartemen (KPRA) di Indonesia serta menganalisis hubungan dari volume KPRA tersebut terhadap business cycle Indonesia. Pada awal penelitian akan dilakukan uji cross correlation beberapa variabel makroekonomi terhadap volume KPRA, sehingga dapat diidentifikasi variabel mana saja yang berkorelasi sebagai leading, lagging, dan coincident indicator bagi volume KPRA di Indonesia. Dengan demikian, maka hasil analisis pada tahap ini dapat dijadikan sebagai early warning system (sistem peringatan dini) bagi KPRA Indonesia. Kemudian, analisis dilanjutkan dengan estimasi vector auto regression (VAR) dan vector error correction model (VECM), untuk mengetahui pengaruh dari beberapa variabel makroekonomi terhadap volume KPRA Indonesia. Selanjutnya melalui analisis variance decomposition akan diketahui varians variabel makroekonomi apa yang paling dominan mempengaruhi varians volume KPRA. Pada tahap berikutnya, akan dilakukan uji kausalitas Granger untuk mengetahui hubungan kausalitas antara volume KPRA dan business cycle Indonesia. Kemudian penelitian ini akan diakhiri dengan analisis impulse response function (IRF) untuk mengetahui dampak guncangan volume KPRA terhadap business cycle di Indonesia.

35 Subprime Mortgage Crisis di Amerika: Menimbulkan Kerugian Ekonomi yang Besar Menunjukkan Pentingnya Sektor Perumahan dalam Perekonomian Kekhawatiran Terjadinya Masalah Kredit Perumahan di Indonesia Perlunya Penelitian tentang Kredit Pemilikan Rumah dan Apartemen (KPRA) di Indonesia Volume Kredit Pemilikan Rumah dan Apartemen (KPRA) Business Cycle Indonesia 1. Leading, lagging, dan coincident indicator 2. Pengaruh Variabel Makroekonomi terhadap Volume KPRA 1. Hubungan Kausalitas antara VKPRA dan Business Cycle 2. Respon Business Cycle terhadap Guncangan VKPRA Early Warning System / Sistem Peringatan Dini Implikasi Kebijakan Resiko dan Kemungkinan Terjadinya Masalah KPRA di Indonesia Terminimalisir Gambar 2.4. Kerangka Pemikiran

36 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang merupakan data time series bulanan dari tahun 2000:4 2007:9. Data tersebut diperoleh melalui pencarian, pemilihan, dan pencatatan dari dokumen statistik berbagai lembaga terkait seperti Bank Indonesia (BI), serta beberapa bahan pustaka lainnya berupa literatur dari buku-buku, jurnal, majalah, dan internet yang berhubungan dengan topik penelitian. Pengambilan data mencakup indikator-indikator ekonomi yang mempengaruhi perekonomian Indonesia dan mengacu kepada beberapa penelitian sebelumnya. Adapun data yang digunakan dalam penelitian ini tersaji dalam Tebel 3.1 berikut. Tabel 3.1. Data (Jenis Variabel Data), Simbol, Satuan, dan Sumber Data Variabel Simbol Satuan Sumber Volume Kredit Pemilikan Rumah dan VKPRA Milyar Rupiah (Rp) Bank Indonesia (BI) Apartemen Laju inflasi bulanan INF Persen (%) Bank Indonesia Produk Domestik PDB Milyar Rupiah (Rp) Bank Indonesia Bruto Riil Kurs Nominal KURS Rupiah/Dollar (Rp/$) Bank Indonesia Indeks Harga Saham IHSG - Bank Indonesia Gabungan Quasy Money M2 Milyar Rupiah (Rp) Bank Indonesia Suku bunga SBI 1 SBI Persen (%) Bank Indonesia Bulan Total Kredit Perbankan TKR Milyar Rupiah (Rp) Bank Indonesia Konsumsi Rumah KRT Milyar Rupiah (Rp) Bank Indonesia Tangga NPL perbankan NPL Persen (%) Bank Indonesia

37 3.2. Metode Analisis Data Analisis Cross Correlation. Cross correlation merupakan suatu pendekatan untuk melihat de-trended berdasarkan lag (periode ke belakang) dan lead (periode ke depan). De-trended sendiri adalah cara untuk memisahkan komponen trend dan siklikal berdasarkan hasil analsis HPF. Cross correlation menunjukan de-trended dengan komponen siklikal mempunyai korelasi atau tidak. Jika nilai koefisien korelasi positif dan mendekati satu, menunjukkan variabel tersebut procyclical, yang artinya arah pergerakan dari indikator makroekonomi tersebut sama dengan perubahan yang terjadi pada variabel acuan (dalam hal ini volume KPRA). Sedangkan nilai koefisien korelasi yang mendekati satu tetapi bertanda negatif disebut kontrasikikal (countercyclical), yang artinya arah gerak variabel makroekonomi tersebut berlawanan dengan volume KPRA. Adapun nilai koefisien korelasi yang tidak berbeda nyata dari nol dikatakan sebagai acyclical, yang artinya indikator ekonomi tersebut tidak memiliki hubungan dengan perubahan yang terjadi pada volume KPRA. Sementara itu, volatilitas suatu variabel dapat dilihat berdasarkan jauhnya simpangan (amplitudo) siklus variabel trend jangka panjangnya. Dalam analisisnya digambarkan oleh besarnya standar deviasi variabel. Melalui analisis cross correlation juga dapat diketahui lag de-trended dan lead de-trended pada suatu variabel. Untuk j = 0, koefisien korelasi silang dapat menunjukkan fase pergerakan komponen siklikal variabel X j relatif terhadap siklikal VKPRA. X j disebut leading/lagging indicator terhadap siklikal volume KPRA jika nilai mutlak dari (j) mencapai maksimum untuk j < 0 ( j > 0). Jika

38 nilai maksimum secara absolut dicapai untuk j = 0, maka X j dikatakan coincident dengan siklus variabel referensi. Leading indicator merupakan variabel yang bergerak mendahului pergerakan variabel utama ekonomi. Adapun lagging indicator adalah indikator yang mengalami perubahan baik naik/turun setelah pergerakan variabel utama. Sedangkan coincident indicator merupakan indikator yang bergerak naik/turun bersamaan dengan naik/turunnya variabel utama. Seluruh tahap analisis cross correlation ini dapat dilakukan dengan menggunakan software Eviews Vector Auto Regression (VAR) Dalam penelitian ini diterapkan pula analisis Vector Auto Regression (VAR) yang pertama kali diperkenalkan oleh Sims pada tahun VAR merupakan salah satu bentuk model ekonometrika yang sering digunakan untuk menganalisis permasalahan yang berkaitan dengan fluktuasi variabel makroekonomi. VAR adalah suatu sistem persamaan yang memperlihatkan setiap peubah sebagai fungsi linear dari konstanta dan nilai lag (lampau) dari peubah itu sendiri serta nilai lag dari peubah lain yang ada dalam sistem itu sendiri. Dengan demikian, dari data dasar maupun data tersaring, spesifikasi model dapat dilakukan. VAR dapat juga digunakan untuk peramalan dan juga untuk menganalisis suatu kebijakan. VAR tidak hanya menghasilkan rekomendasi berdasarkan model yang digunakan dalam merespon adanya suatu guncangan dalam perekonomian, tetapi membiarkan hal ini bekerja melalui model teoritik dan dapat melihat respon

39 jangka panjang berdasarkan data historisnya. Dalam metode analisis VAR, hanya ada variabel endogen yang berarti bahwa pembuat kebijakan dapat membuat keputusan secara rasional berdasarkan pengalaman sebelumnya dan keputusan yang akan diambil akan berbeda untuk setiap sistem yang berbeda. Menurut Enders (2004), VAR dengan ordo p dan n buah peubah tak bebas pada waktu ke-t dapat dimodelkan sebagai berikut: Y t = A 0 + A 1 Y t-1 + A 2 Y t A p Y t-p + t (1) Dimana: Y t : Vektor peubah tak bebas (Y 1t, Y 2t, Y nt ) berukuran n x 1 A 0 : Vektor intercept berukuran n x 1 A i : Matrik parameter berukuran n x 1 t : Vektor sisaan ( 1t, 2t,, nt ) berukuran n x Vector Error Correction Model (VECM) VECM merupakan bentuk VAR yang terestriksi. Restriksi tambahan ini harus diberikan karena keberadaan bentuk data yang tidak stasioner namun terkointegrasi. VECM kemudian memanfaatkan informasi restriksi kointegrasi tersebut kedalam spesifikasinya. Karena itulah VECM sering disebut sebagai desain VAR bagi series non stasioner yang memiliki hubungan kointegrasi. Spesifikasi VECM merestriksi hubungan jangka panjang variabel-variabel endogen agar konvergen kedalam hubungan kointegrasinya, namun tetap membiarkan keberadaan dinamisasi jangka pendek. Istilah kointegrasi dikenal

40 juga sebagai error, karena deviasi terhadap keseimbangan jangka panjang dikoreksi secara bertahap melalui series parsial penyesuaian jangka pendek. Dalam Enders (2004) disebutkan bahwa model VECM disusun apabila rank kointegrasi (r) lebih besar dari nol. Model VECM ordo p dan rank kointegrasi r dituliskan sebagai: y t A p 1 0 yt 1 * yt 1 t 1 t.(2) dimana: = β, β = vektor kointegrasi berukuran n x 1, = vektor adjusment berukuran n x 1, * p A j j i 1 Pendugaan parameter dilakukan dengan menggunakan metode kemungkinan maksimum. Model VECM dapat dituliskan dalam model VAR dengan menguraikan nilai diferensiasi: Δy t = y t y t-1 (3) Uji Akar Unit (Unit Root Test) Hal penting yang berkaitan dengan studi atau penelitian yang menggunakan data time series adalah stasioneritas. Pengujian ini sangat penting agar tidak terjadi regresi yang semu (spurious regression) apabila data tersebut tidak stasioner. Data deret waktu dikatakan stasioner jika data menunjukkan pola

41 yang konstan dari waktu ke waktu, dengan kata lain tidak terdapat pertumbuhan atau penurunan pada data. Ada beberapa cara yang dapat dilakukan untuk mengukur keberadaan stasioneritas, salah satunya dengan Augmented Dickey-Fuller (ADF) test. Jika nilai dari ADF statistiknya lebih kecil dari MacKinnon Critical Value (nilai kritis MacKinnon) maka data tersebut stasioner. Hasil series yang stasioner berujung pada penggunaan VAR dengan metode standar. Apabila hasil series tidak stasioner pada tingkat level, maka harus dilakukan penarikan diferensial dengan melakukan pengujian pada first difference atau second difference sampai data stasioner. Metode VAR kemudian dikombinasikan dengan VECM Penetapan Lag Optimal Dalam Enders (2004), djelaskan bahwa terdapat beberapa tahap pengujian yang dilakukan unuk memperoleh panjang lag optimal. Pada tahap pertama, akan dilihat penjang lag maksimum sistem VAR yang stabil. Stabilitas sistem VAR dilihat dari nilai inerse roots karakteristik AR polinomialnya. Sistem VAR dikatakan stabil jika seluruh roots-nya memiliki modulus lebih kecil dari satu dan semuanya terletak pada unit circle. Pada tahap kedua, panjang lag optimal akan dicari dengan menggunakan kriteria Akaike Information Criterion (AIC) atau Schwarz Information Criterion (SIC). Dalam Nachrowi dan Usman (2002), formulasi AIC dan SIC dirumuskan sebagai berikut: AIC e 2k n n u 2 i e 2k n SSE n.(4)