Definisi Variabel

3. METODE PENELITIAN

3.2. Definisi Variabel

3.2.1. Variable Dependen

Untuk mengukur stabilitas keuangan, penelitian ini mengikuti penelitian Soedarmono, Machrouh, dan Tarazi (2013), Lepetit dan Strobel (2013), Fu, Lin, dan Molyneux (2014), Lepetit dan Strobel (2015) dan Yusgiantoro, Soedarmono, dan Tarazi (2019), yaitu dengan menggunakan:

1. Z-Score yang merupakan ukuran pengambilan risiko bank, yang dihitung dengan cara di bawah ini.:

Ln((MROA(3)i,t + ETAi,t)/ SDROA(3)i,t )

Di Mana MROA(3)i,t da SDROA(3)i,t mean dan simpangan baku Return on Assets (ROA) dengan menggunakan data tiga tahun, dan ETAi,t adalah ekuitas dibagi total aset. Ln adalah logaritma natural.

11 2. Risiko kredit, yaitu rasio NPL terhadap total aset

3. Risiko total, yakni simpangan baku ROA (dengan menggunakan data ROA tiga tahun).

4. Probabilitas kebangkrutan

3.2.2. Variabel Dependen

3.2.2.1. Kompetisi

Untuk mengukur kompetisi, penelitian ini menggunakan ukuran struktural dan non struktural.

mengikuti Fu, Lin, dan Molyneux (2014), maka untuk ukuran kompetisi yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.

1. Herfindahl Index (HHI) total aset bank

2. Rasio konsentrasi, yaitu C3 yang merupakan rasio total aset tiga bank terbesar dibanding total aset industri perbankan.

3. Lerner Index, yang merupakan selisih antara harga dan biaya marjinal yang dibagi dengan harga. Pada dasarnya indeks ini menunjukkan kekuatan pasar (market power) tiap bank, yakni kemampuan bank menetapkan harga di atas biaya marjinalnya.

Biaya marjinal akan diestimasi dengan menggunakan trans-log costs function yang dijabarkan pada persamaan 1 dan menggunakan parameter estimasian persamaan 1 untuk menghitung biaya marjinal yang dihitung dengan persamaan 2. Kemudian, mengikuti Love dan Peria (2015), Lerner Index Dihitung dengan langkah di bawah.

𝑙𝑛𝑇𝐶_𝑖,𝑡 = 𝛼₀+ 𝛼₁𝑙𝑛𝑇𝐴_𝑖,𝑡+1

Di mana lnTC ada logaritma natural dari total cost, MC adalah marginal cost (biaya marjinal), Price adalah pendapatan bank, lnw adalah logaritma natural dari input cost,

12 yaitu biaya bunga, biaya tenaga kerja, dan biaya operasional, dan (ln) TA adalah (logaritma natural) total aset. Mengikuti Fu, Lin, dan Molyneux (2014) estimator yang akan digunakan untuk mengestimasi persamaan 1 adalah fixed effects.

4. Panzar-Rosse atau H Statistic, adalah sensitivitas input price pada pendapatan bank.

Penelitian ini mengikuti Claessens dan Laeven (2004) dan Weill (2011) dalam menghitung H Statistic dengan mengestimasi persamaan di bawah ini.

ln 𝑅𝑒𝑣𝑒𝑛𝑢𝑒𝑠_𝑖,𝑡 = 𝛼₀+ 𝛼₁𝑙𝑛𝑤1_𝑖,𝑡+ 𝛼₂𝑙𝑛𝑤2_𝑖,𝑡+ 𝛼₃𝑙𝑛𝑤3_𝑖,𝑡+ 𝛼₄𝑙𝑛𝑇𝐴_𝑖,𝑡+ 𝛼₅𝑙𝑛𝐸𝑄/𝑇𝐴_𝑖,𝑡

Di mana ln Revenues adalah logaritma natural dari pendapatan bank yang terdiri dari pendapatan bunga dan pendapatan non-bunga, sedangkan lnw1 sampai dengan lnw3 adalah logaritma natural dari input harga yang dibagi dengan total aset, yaitu biaya tenaga kerja, biaya dana yang dipinjam (bunga atas simpanan atau dana pihak ketiga), dan biaya operasional lain.

Untuk mengestimasi persamaan 2, penelitian terkini, misalnya penelitian Mulyaningsih, Daly, dan Miranti (2015) menggunakan regresi dengan fixed effects untuk mengantisipasi jika individual effects berkorelasi dengan variabel independent, sesuai dengan saran Baltagi, Bresson, dan Pirotte (2003). Namun, karena H statistic akan diestimasi tiap tahun, maka bentuk datanya bukanlah data panel seperti pada penelitian Mulyaningsih, Daly, dan Miranti (2015), Untuk mengatasi masalah korelasi individual effects tersebut, maka penelitian ini akan menggunakan OLS dengan first difference, yang pada prinsipnya sama dengan regresi dengan fixed effects.

H Statistic hanya valid jika pasar dalam keadaan ekuilibrium. Uji ekuilibrium akan dilakukan dengan konsep bahwa ROA bank tidak berkorelasi dengan input price.

Parameter input price kemudian akan diestimasi dengan menggunakan persamaan 4.

Pasar dalam ekuilibrium jika uji F 𝛼₁+ 𝛼₂+ 𝛼₃ sama dengan nol.

𝑙𝑛𝑅𝑂𝐴_𝑖,𝑡 = 𝛼₀+ 𝛼₁𝑙𝑛𝑤1_𝑖,𝑡+ 𝛼₂𝑙𝑛𝑤2_𝑖,𝑡+ 𝛼₃𝑙𝑛𝑤3_𝑖,𝑡+ 𝛼₄𝑙𝑛𝑇𝐴_𝑖,𝑡+ 𝛼₅𝑙𝑛𝐸𝑄/𝑇𝐴_𝑖,𝑡 + 𝜀_𝑖,𝑡 (4)

13 3.2.2.2. Tata Kelola

Penelitian ini menggunakan beberapa proksi tata kelola khusus untuk industri perbankan mengikuti artikel Sebagaimana artikel Adams dan Mehran (2003) yang menunjukkan bahwa mekanisme tata kelola bank berbeda dari mekanisme tata kelola perusahaan non-keuangan.

1. Dalam penelitian tersebut, Adams dan Mehran berargumen bahwa komisaris memiliki peran yang paling penting dalam mekanisme tata kelola bank karena kesehatan bank menjadi sorotan pemerintah. Di sini, peran komisaris tidak hanya memastikan bahwa manajemen bank mengarahkan kebijakannya untuk memaksimalkan nilai bank, namun juga memastikan agar pengambilan risiko oleh manajemen pada tingkat yang aman untuk sistem keuangan nasional. Adams dan Mehran (2003) berpendapat bahwa jumlah komisaris yang besar diperlukan mengingat kompleksitas bisnis industri perbankan.

Maka proksi tata kelola pertama yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah anggota dewan komisaris.

2. Kedua, mengingat tugas tambahan komisaris untuk memastikan bahwa tingkat risiko bank berada pada level yang aman untuk stabilitas keuangan nasional, maka peran komisaris independen menjadi sangat krusial karena komisaris independent dipandang lebih objektif dalam melakukan pengawasan terkait dengan pengambilan risiko bank.

Dengan demikian, proporsi komisaris independen dalam dewan komisari bank menjadi proksi kedua tata kelola bank dalam penelitian ini.

3. Mengikuti penelitian Aebi, Sabato, dan Schmid (2012), penelitian ini juga melihat apakah bank memiliki Chief Risk Officer (CRO) atau direksi yang khusus menangani risiko. Variabel ini akan dikuantifikasi dengan menggunakan variabel boneka (dummy variable).

4. Proksi tata kelola keempat adalah pengetahuan komisaris mengenai industri keuangan.

Dengan adanya anggota dewan komisaris yang memiliki oengetahuan atau pengalaman di bidang keuangan, harapannya pengawasan yang dilakukan oleh dewak komisaris akan lebih efektif. Mengikuti penelitian Aebi, Sabato, dan Schmid (2012), penelitian ini mengukur pengetahuan keuangan dengan proporsi dewan komisaris yang memiliki pengalaman atau pengetahuan di bidang keuangan.

5. Penelitian ini juga menggunakan pengukuan tata kelola bank yang digunakan dalam penelitian Leaven dan Levine (2009) yakni dengan konsentrasi kepemilikan bank, yang menunjukkan tingkat pengawasan oleh pemegang saham terbesar. Ukuran pertama

14 yang digunakan adalah proporsi saham pemilik terbesar dan Herfindhal Index dari struktur kepemilikan (Lepetit, Meslier, dan Wardhana 2017).

3.2.3. Variabel Kontrol

Mengikuti berbagai penelitian empiris tentang stabilitas keuangan, Soedarmono, Machrouh, dan Tarazi (2013), Fu, Lin, dan Molyneux (2014), dan Yusgiantoro, Soedarmono, dan Tarazi (2019), penelitian ini memasukkan variabel-variabel lain yang mempengaruhi variabel stabilitas keuangan untuk meminimalkan bias estimasi dari omitted variables (Roberts dan Whited 2013), yaitu besarnya bank (bank size), yang diukur dengan logaritma natural dari total asset bank. Sebagai alternatif, penelitian ini akan menggunakan variabel boneka yang menunjukkan besarnya modal bank dari kategorisasi bank berdasarkan BUKU-nya. Kemudian cadangan kerugian piutang, yang diukur dengan cadangan kerugian pituang dibagi total aset, Net Interest margin (NIM), dan deposit yang diukur dengan jumlah depost dibagi dengan total asset. Untuk variabel kontrol makroekonomi akan digunakan pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB) dan inflasi (yoy).