Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Penelitian tesis ini mencoba menganalisis tingkat efisiensi teknis dari segi biaya bank devisa nasional Indonesia pada periode 1989 -- 1997. Model awal penelitian dikembangkan dari model Bettesse-Coelli yang ditulis kembali oleh Adreas Resti, mengunakan model translog cost function. Metode estimasi yang digunakan adalah metode full information maximum likelihood estimator/ FIMLE. Metode FIMLE ini jauh lebih baik dari metode informasi terbatas/limited information atau dikenal juga sebagai metode persamaan tunggal, seperti halnya metode OLS, ILS, Two LS, Dsb. Kelebihan metode FIMLE; sensitif dengan adanya kesalahan spesifikasi. Bila ada miss spesifikasi pada persamaan penelitian maka hasil estimasi dengan mengunakan metode ini tidak akan konvergent dan tidak dapat dinalisis. FIMLE merupakan persamaan sistim sehingga metode ini memandang persamaan sebagai suatu kesatuan, bukannya terpisah-pisah secara individu seperti halnya persamaan tunggal. Kelebihan lain metode FIMLE akan memberikan variance yang paling minimum dan paling efisien dibanding persamaan tunggal. Sehingga penaksir parameter yang dihasilkan akan memberikan probabilitas signifikan terbesar dibanding mengunakan metode persamaan tunggal lainnya. Tingkat inefisiensi teknis dari segi biaya didapat melalui dua tahap. Tahap pertama data yang ada diestimasi dengan metode FIMLE, hasil estimasi sebelum dianalisis dilakukan uji klasik, dan diperiksa pemenuhan restriksi biaya. Dari estimasi tahap pertama didapatkan Dari 20 variabel bebas yang diujikan 9 variabel bebas signifikan mempengaruhi vraibel terikatny yaitu: variabel output fee based income (Iogy3), Biaya Tenaga kerja (logwl), Biaya Modal (logw2), variabel Iogyl *logyl, vari abet logwl *Iogwl,variabel wl*logw2, variabel logyl *logy 2, variabel logyl *logy3, variabel logyl*logy2, dan variabel bebas Ioglogy3*logy3, Tahap kedua, hasil diatas dikeluarkan nilai residualnya dan dikelompokkan menurut bank. Nilai residual yang telah dikelompokkan kemudian diregesi dengan variabel bebas vektor waktu (0°, t', t2}, Persamaan hasil regresi yang didapat dimasukkan nilai vektor waktu untuk masing-masing tahun sehingga didapatkan "fitted value". Fitted value merupakan skor inefsiensi teknis bank perindividu untuk masing-masing tahun, yang kemudian dapat dicari nilai skor efsiensi teknis pembiayan perbankan secara rata-rata dari tahun 1989 - 1997. Deegan menerapkan metode pengujian tahap kedua, didapatkan skor inefisiensi teknis bank devisa nasional sebesar 0.177221, bank milik pemerintah 0,142867, dan bank swasta devisa sebesar 0,1881.18. Dui basil empiris tersebut terlihat skor inefisensi perbankan nasioanal adalah rendah, hal «L-aebut sebaliknya berarti tingkat efisiensi teknis dari segi biaya perbankan devisa nasioanal adalah tinggi. Dari hasil empiris diatas didapatkan tingkat efisiensi teknis dari segi biaya bank pemerintah lebih tinggi dari perbankan milik swasta. Hal tersebut diluar dugaan semula, adapun faktor penyebab diantaranya; masih banyak dana murah disimpan diperbankan pemerintah, karena "captive market" yang dijalankan perbankan pemerintah, dalam hal ini dana BUMN yang disimpan diperbankan pemerintah. Sehingga beban bunga yang harus dibayar perbankan pemerintah menjadi relatif lebih rendah. Akan tetapi walaupun balas jasa bunga yang tawarkan bank pemerintah relatif rendah namun masyarakat tetap menyimpan dananya di bank pemerintah karena adanya jaminan pemerintah bahwa bank pemerintah tidak akan pernah dibankrutkan. Faktor penyebab lainnya karena besarnya kredit macet yang dihapus bukukan setiap tahunnya. Hal yang menarik didapatkan dari penelitian empiris ini diantaranya; beberapa bank yang diambil alih pemerintah, bank yang likuidasildibekukan kegiatan usahanya, dalam hal ini diangap tidak efisien dalam operasionalnya, akan tetapi dari segi biaya dari penelitian ini ternyata bank-bank tersebut efisien dengan skor inefsiensi teknis yang rendah, diantaranya; BCA 0,027631 (bank take over) dan bank dilikuidasi diantaranya; BU Servitia 0,044 , BUN 0,0610, Bank Papan 0, 0971, Bank Surya 0,109, BDNI 0,108. Dari basil empiris diatas berarti pengukuran efisiensi teknis perbankan dari segi biaya total ternyata tidak mampu menjelaskan adanya variasi dalam biaya bank itu sendiri, misalnya tidak mampu menjelaskan adanya pemborosan biaya, besamya biaya kd iena kredit macet, adanya mismanajemen dana, adanya praktek bank dalam bank. Faktor lain yang diperkirakan penyebab hasil empiris tersebut menjadi berbeda dari yang diharapkan, karena disisi lain kriteria penglikuidasian bank/pengambil alihan bank oleh pemerintah tidaklah konsisten antara suatu periode dengan periude iain. Pada awal penglikuidasian kriterianya adalah; besarnya dana BLBI yang belum dikembalikan, kemudian pemenuhan ketentuan CAR, dsbnya., Rata-rata skor inefisiensi teknis 14 bank papan atas sebesar 0,1096945 yang berarti tingat efsiensi teknis dari segi biaya papan atas juga relatif tinggi. Dari penelitian itu juga tingkat inefisiensi perbankan pemerintah papan atas jauh lebih tinggi dibanding perbankan swasta papan atas yakni sebesar 0,142867 sedangkan perbankan swasta papan atas hanya 0,07652. Rata-rata inefisiensi perbankan swasta nasional papan menengah 0,182041 dan bank papan bawah sebesar 0,197991 Hal tersebut berarti secara rata-rata tingkat efsiensi bank devisa berdasarkan pengelompokkan assetnya juga tinggi. Dari basil empiris diatas juga didapat tingkat efisiesi bank papan atas yang relatif lebih tinggi, hal tersebut diperkirakan terutama karena bank papan atas dapat lebih menekan beban biayanya dengan semakin retaif lebih banyaknya kantor cabang, lebih luasnya daerah cakupan dan relatif tingginya tingkat teknologi perbankan yang diterapkan.

Abstrak :
Berbagai kebijaksanaan pemerintah dibidang moneter terutama Pakto 1988, secara nasional oleh berbagai pihak diakui memang telah dapat meningkatkan mobilisasi dana masyarakat yang dihimpun lembaga perbankan dan 1embaga keuangan Iainnya (terbukti dari berbagai penelitian melimpahnya dana yang yang telah dilakukan )," ditandai terhimpun, serta juga telah dengan dapat meningkatkan penyaluran kembali dana tersebut kepada masyarakat yang memerlukannya/penyaluran kredit. Akan tetapi bila kita analisa Iebih lanjut, secara regional/ Dati I, diperkirakan masih terdapat adanya ketimpangan yang besar dalam hal sumbangan/proporsi masing-masing daerah dalam penghimpunan dana dan penyaluran kredit secara total tersebut. Dalam hal mana sebagian besar hanya disumbangkan oleh beberapa daerah utama perekonomian (seperti penghimpunan dana dan penyaluran DKI Jakarta). Ketimpangan kredit per Dati I ini, nengakibatkan masih tingginya tingkat ketergantungan daerah dalam membiayai sendiri kredit yang mereka salurkan dengan dana yang dapat dihimpun di daerah masing-masing (self financing). Adapun skripsi ini terutama untuk memperoleh gambaran seberapa besar kebijaksanaan pemerintah dibidang moneter, terutama Paket 27 Oktober 1988/Pakto 1988, dapat meningkatkan kemandirian pembiayaan kredit dengan dana yang dapat dihimpun masing-masing Dati I (self financing), yang tercermin dari penurunan besarnya rasio kredit dengan penghimpunan dana di masing - masing Dati I. Penelitian ini juga untuk mengetahui variabel-variabel yang memberikan pengaruh yang berarti terhadap penentuan rasio kredit dengan penghimpunan dana tersebut. Dalan menentukan variabel-variabel yang dapat memberikan pengaruh terhadap besarnya rasio kredit dengan penghimpunan dana. dilakukan beberapa tahapi ditentukan variabel yang dapat mempengaruhi penyaluran kredit. ditentukan variabel yang dapat menentukan penghimpunan dana. dalam hal mana variabel-variabel yang diujikan diperkirakan sama, dan kedua tahap tersebut kemudian dapat dengan mempertimbangkan ditentukan variabel yang mempengaruhi rasio kredit dengan penghimpunan dana (variabel yang ternyata kurang berpengaruh dikedua model sebelumnya dikeluarkan dari model). Adapun penaksiran model dilakukan dengan mengunakan metode pangkat dua terkecil biasa (Ordinary least Sguare). Dari hasil penerapan data empiri kedalam model (model time series. dengan level of significant 95 X), setelah terlebih dahulu mengujinya terhadap model penghimpunan dana dan model penyaluran kredit. didapatkan hasil empiris kebijaksanaan Pakto 1988, ternyata kurang memberikan pengaruh yang berarti dalam penurunan rasio kredit dengan penghimpunan dana disebagian besar daerah (hanya 7 daerah yang signifikan). Hasil Empiri membuktikan bahwa walaupun secara oasional kebijaksanaan deregulasi perbankan Pakto 1988 telah dapat meningkatkan penghimpunan dana dan penyaluran kredit, akan tetapi secara regional/menurut Dati I. disebagian besar daerah kebijaksanaan tersebut belum berhasil meningkatkan penghimpunan dan dan peningkatan kredit yang mereka salurkan, dalam hal mana dapat terlihat dari masih tingginya tingkat ketergantungan/ketidakmandirian (non self financing) sebagi an besar daerah tersebut dalam membiayai kredit yang mereka salurkan dari daerah utama terlaksananya kegiatan perekonomian (seperti daerah OK! Jakarta), yang seharusnya dapat dibiayai sendiri dari penerimaan daerah masing-masing. Adapun variabel yang memberikan pengaruh yang relatif cukup besar dalam penentuan rasio kredit dengan penghimpunan dana adalah variabel PDRB dan tersedianya prasarana Listrik, sedangkan variabel PHA , PHON dan Tersedianya prasarana Jalan kurang berpengaruh. Dengan mengunakan model cross section (untuk melihat lebih lanjut variabel-variabel penentu rasio kredit dengan penghimpunan dana berbeda di masing-masing daerah), ternyata hampir semua variabel penentu tersebut berbeda di masing-masing daerah, kecuali variabel PHON. Hal tersebut diperkirakan karena adanya permasalahan heterokedastisitas sebagai akibat besarnya pengaruh Dati DKI Jakarta, dalam penentuan penghimpunan dana dan penyaluran kredit. Untuk menyempurnakan penelitian ini lebih lanjut, perlu kiranya dilakukan simulasi penerapan model, disamping model diatas dengan mencoba mengeluarkan pengaruh daerah OKI Jakarta , dalam penentuan penghimpunan dana dan penyaluran kredit, sehingga pengaruh daerah-daerah lainnya dalam penghimpunan dana dan penyaluran kredit tersebut dapat lebih terlihat, serta mengevaluasi variabel lain yang belum terhimpun dalam model tersebut untuk dipertimbangkan dimasukkan kedalam model .