Pada metode data panel terdapat beberapa macam model ekonometrika yaitu Pooled Least Square (PLS), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effrect Model (REM). Terdapat beberapa uji yang harus dilakukan dalam menentukan apakah model merupakan PLS, FEM ataupun REM. Uji Chow untuk menentukan apakah FEM atau PLS dan Uji Hausman untuk menentukan apakah REM atau FEM dan Uji LM untuk menentukan apakah PLS atau REM.
Pada model perkembangan pasar saham dapat dilihat bahwa nilai probabilitas dari Uji Chow menunujukan nilai sebesar 0,0000 yang nilainya lebih kecil dari α sebesar 5% yang berarti model yang harus diambil adalah model FEM, namun berdasarkan Uji Hausman yang dapat dilihat pada tabel 5 dimana nilai probabilitas sebesar 0,5067 yang lebih besar dari α sebesar 5% yang berarti model model REM lebih baik dibandingkan dengan Model FEM
Tabel 5 Hasil Uji Chow dan Hausman Pada Model Perkembangan Pasar Saham
Uji Model Terbaik
Probabilitas Chi-Sq Model Perkembangan
Pasar Saham
Model Perkembangan
Perbankan Model Korupsi Probabilitas Uji
Chow 0.0000** 0.0000** 0.0000**
Probabilitas Uji
Hausman 0.5067 0.0000** 0.0251**
Keterangan : Tanda * dan ** menandakan signifikan pada 10% dan 5% Sumber : Hasil olahan E-views 6
Pada model perkembangan perbankan dapat dilihat bahawa nilai Probabilitas dari Uji Chow menunujukan nilai sebesar 0,0000 yang nilainya lebih kecil dari α sebesar 5% yang berarti model yang harus diambil adalah model FEε. Berdasarkan Uji Hausman yang dapt dilihat pada tabel 5 dimana nilai probabilitas sebesar 0,0000 yang lebih kecil dari α sebesar 5% yang berarti model model FEM lebih baik dibandingkan dengan Model REM
Pada model korupsi dapat dilihat bahwa nilai probabilitas dari Uji Chow menunujukan nilai sebesar 0,0000 yang nilainya lebih kecil dari α sebesar 5% yang berarti model yang harus diambil adalah model FEM. Berdasarkan Uji Hausman yang dapat dilihat pada tabel 5 dimana nilai probabilitas sebesar 0,0251 yang lebih kecil dari α sebesar 5% yang berarti model model FEM lebih baik dibandingkan dengan model REM
Hasil Pengujian Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik harus dilakukan agar model dapat menghasilkan estimator yang memenuhi kriteria Best Linier Unbiased Estimator (BLUE). Pengujian asumsi klasik meliputi Uji normalitas, uji multikolinieritas, uji Heteroskedastisitas dan uji Autokorelasi.
35 Tabel 6 Hasil Uji Asumsi Klasik
Keterangan Probabilitas Chi-Sq Model Perkembangan Pasar Saham Model Perkembangan Perbankan Model Korupsi Durbin-Watson 1.0376 2.1925 2.12935
Sum square resid (Weighted) 51314.5800 88.6556 83.4995 Sum square resid (Unweighted) 82613.3900 9823.1500 0.5372
Prob (Jarque Berra) 0.8762 0.2724 0.4586
Sumber: Hasil Olahan E-views 6
Uji Normalitas
Pengujian normalitas dilakukan dengan Jarque Bera Test yang dapat dilihat pada pada Tabel 6. Pada model perkembangan pasar saham nilai probabilitas sebesar 0.8762. Hal tersebut menandakan bahwa nilai probabilitas lebih besar dibandingkan taraf nyata α 5%. Probabilitas lebih besar dari taraf nyata α 5% menandakan H0 diterima dan residual berdistribusi normal, sehingga
dapat disimpulkan bahwa kriteria normalitas model estimasi telah terpenuhi. Pada model perkembangan perbankan nilai probabilitas sebesar 0.2724. Hal tersebut menandakan bahwa nilai probabilitas lebih besar dibandingkan taraf nyata α 5%. Probabilitas lebih besar dari taraf nyata α 5% menandakan H0
diterima dan residual berdistribusi normal, sehingga dapat disimpulkan bahwa kriteria normalitas model estimasi telah terpenuhi. Begitu pun model korupsi yang memiliki nilai Probabilitas sebesar 0.4586. Hal tersebut menandakan bahwa nilai probabilitas lebih besar dibandingkan taraf nyata α 5%. Probabilitas lebih besar dari taraf nyata α 5% menandakan H0 diterima dan residual berdistribusi normal,
sehingga dapat disimpulkan bahwa kriteria normalitas model estimasi telah terpenuhi.
Uji Multikolinearitas
Pengujian ada atau tidaknya multikolonieritas adalah dengan melihat apakah R2nya tinggi namun banyak variabel yang tidak signifikan. Jika dilihat pada Tabel 7, 8 dan 9 hampir seluruh variabel signifikan sehingga kemungkinan tidak terdapat multikolonieritas. Selain itu dapat pula dilihat dari nilai koefisien korelasi. Hasil perhitungan nilai koefisien korelasi dengan menggunakan software eviews 6 menghasilkan ouput pada Lampiran 1, 8, dan 15. Dengan melihat hasil output tersebut, tidak terdapat nilai koefisien korelasi yang melebihi kisaran nilai 0,80 pada peubah bebas dalam model, dengan demikian persyaratan kecukupan telah terpenuhi sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi pelanggaran asumsi multikolinieritas dalam estimasi ketiga model penelitian.
Uji Heterokedastisitas
Heteroskedastisitas juga dapat diketahui dengan membandingkan Sum Square Resid pada Weight Statistic dengan Sum Squared Resid Unweight Statistic. Jika Sum Square Resid pada Weight Statistic lebih kecil dibadingkan dengan Sum Square Resid Unweighted Statistic, maka terjadi heteroskedastisitas. Hasil uji REM pada model perkembangan pasar saham yang dilakukan dapat dilihat pada tabel 1 nilai Sum Square Resid Weight (51314.5800) lebih kecil dari Sum Square
36
Resid Unweighted (82613.3900), maka model dikatakan tidak terdapat masalah heteroskedastisitas.
Pada model perkembangan perbankan dapat dilihat oada tebel 1 nilai Sum Square Resid Weight (88.6556) lebih kecil dari Sum Square Resid Unweighted (9823.1500), maka model dikatakan tidak terdapat masalah heteroskedastisitas. Pada model korupsi dapat dilihat pada tebel 1 nilai Sum Square Resid Weight (83.4995) lebih besar dari Sum Square Resid Unweighted (0.5372), maka model dikatakan terdapat masalah heteroskedastisitas. Model dalam penelitian menggunakan metode pembobotan GLS Cross-Section SUR maka masalah heteroskedastisitas langsung dapat terkoreksi sehingga model telah terbebas dari masalah heteroskedastisitas.
Uji Autokorelasi
Pengujian untuk mendeteksi permasalahan autokorelasi dapat dilakukan dengan melihat nilai Durbin-Watson Statistic pada model dan membandingkanya dengan nilai DW-Tabel. Pada tabel 1 dapat dilihat bahwa Nilai Durbin Watson yang didapat pada model perkembangan pasar saham sebesar 1.0376, selang Durbin-Watson yang didapat berada pada selang DW≤ Dl (1.54) model terdapat autokorelasi. Model dalam penelitian menggunakan metode dimana merupakan GLS maka masalah autokorelasi langsung dapat terkoreksi sehingga model telah terbebas dari masalah autokorelasi.
Pada tabel 1 dapat dilihat bahwa Nilai Durbin Watson yang didapat pada model perkembangan perbankan sebesar 2.1925, selang Durbin-Watson yang didapat berada pada selang Du< DW≤ 4-Du (1.78-2.22) model tidak terdapat autokorelasi. Model dalam penelitian juga menggunakan metode pembobotan GLS Cross-Section SUR maka masalah autokorelasi langsung dapat terkoreksi sehingga model telah terbebas dari masalah autokorelasi.
Model korupsi memiliki nilai Durbin Watson 2.1843, selang Durbin- Watson yang didapat berada pada selang Du< DW≤ 4-Du (1.78-2.22) model terdapat autokorelasi. Model dalam penelitian menggunakan metode pembobotan GLS Cross-Section SUR maka masalah autokorelasi langsung dapat terkoreksi sehingga model telah terbebas dari masalah autokorelasi.
Hasil Uji Statistik
Terdapat beberapa pengujian secara statistik diantaranya koefisien determinasi (R2), Uji F Statistik dan Uji T Statistik. Hasil uji Statistik dapat dilihat pada Tabel 7
Tabel 7 Hasil Uji Statistik
Keterangan Model Perkembangan Pasar Saham Perkembangan Perbankan Korupsi R-squared (R2) 0.4715 0.9998 0.9960 Prob > F-stat 0.0000 0.0000 0.0000
37 Koefesien Determinasi (R2)
Model perkembangan pasar saham menggunakan model REM yang memiliki nilai R2 0.4715. Nilai tersebut berarti bahwa 47.15% keragaman variabel dependent mampu dijelaskan oleh keragaman variabel independen. Nilai R2 pada model ini kurang dari 50% yang berarti masih terdapat variabel lain yang mempengaruhi perkembangan pasar saham yang tidak dimasukan dalam model tersebut.
Pada Model Perkembangan Perbankan menggunakan model FEM yang memiliki nilai R2 sebesar 0.9998. Nilai tersebut berarti bahwa 99% keragaman variabel dependen mampu dijelaskan oleh keragaman variabel independen. Nilai model tersebut mendekati nilai 1 yang berarti pada model tersebut keragaman variabel dependen telah mampu menjelaskan dengan baik keragaman variabel dependen.
Pada model korupsi dapat dilihat pada lampiran dimana pada model FEM memiliki nilai R2 sebesar 0.9962 yang berarti bahwa 99% keragaman variabel dependen mampu dijelaskan oleh keragaman variabel independen. Nilai model tersebut mendekati nilai 1 yang berarti pada model tersebut keragaman variabel dependen telah mampu menjelaskan dengan baik keragaman variabel dependen. Uji F-statistik
Pada Tabel 7 dapat dilihat bahwa nilai probabilitas F-statistik pada model perkembangan pasar saham menunjukan nilai kurang dari α 5%. Nilai tersebut berarti variabel independen yang digunakan pada ketiga model secara bersama- sama mampu menjelaskan variabel dependel. Hasil tersebut juga sama dengan kedua model lainnya dimana model perkembangan perbankan dan juga korupsi memiliki nilai probabilitas F-statistik kurang dari α 5% yang berarti bahwa variabel independen yang digunakan pada ketiga model secara bersama-sama mampu menjelaskan variabel dependel.
Pengaruh Korupsi Terhadap Perkembangan Pasar Saham dan Faktor- faktor lainnya yang mempengaruhi Pasar Saham
Korupsi merupakan salah satu penghambat dalam perkembangan pasar saham. Hal ini dikarenakan korupsi akan menghambat proses pembuatan perusahaan dan emiten baru sehingga perusahaan tidak dapat membuat saham baru yang membuat nilai kapitalisasi pasar saham tidak berklembang dengan baik. Korupsi juga menjadi sebuah resiko tambahan bagi investor untuk menamkan modalnya baik pada investasi langsung maupun fortofolio seperti saham. Dari hasil estimasi menggunakan random effect model dapat dilihat bahwa variabel indeks persepsi korupsi memiliki nilai 9.9869 dengan probabilitas 0.0515 < α 10% yang artinya indeks persepsi korupsi memiliki hubungan yang positif terhadap perkembangan pasar modal. Dimana jika nilai indeks persepsi korupsi naik sebesar 1 point maka kapitalisasi pasar saham terhadap GDP akan naik sebesar 9.9869 %. Kenaikan nilai indeks persepsi korupsi menandakan semakin berkurangnya korupsi disuatu negara sehingga dapat di interpretasikan bahwa penurunan tingkat korupsi akan meningkatkan kapitalisasi pasar saham. Hasil yang didapat sesuai dengan yang dihipotesiskan dimana penurunan korupsi akan mempercepat proses kapitalisasi pasar saham karena mudahnya perusahaan dalam
38
membuat perusahaan baru atau emiten baru yang akan dikapitalisasi menjadi saham baru sehingga nilai kapitalisasi pasar saham akan meningkat. Korupsi juga dijadikan sebagai nilai resiko bagi para investor pasar saham sehingga membuat nilai kapitalisasi pasar saham menjadi lebih rendah. Hasil ini sesuai dengan yang didapatkan oleh Ayaydin dan Baltaci (2013) dimana korupsi akan memberikan dampak buruk terhadap perkembangan pasar saham.
Tabel 8 Hasil Estimasi Model Perkembangan Pasar Saham
Variabel Koefisien Probabilitas Elastisitas
GROWTH 3.5513** 0.0025 3.5514 RIR -1.0970 0.3975 -1.0970 BANK 0.1299 0.4345 0.1299 INFLASI -2.4093* 0.0764 -2.4094 CPI 9.9869* 0.0515 46.2395 TRADE 0.4254** 0.0123 0.4255 D1 -23.9175** 0.0240 - C -10.0689 0.6680 -
Keterangan : Tanda * dan **menandakan signifikan pada 10% dan 5% Sumber : Hasil olahan E-views 6
Variabel lainnya yang mempengaruhi perkembangan pasar saham adalah tingkat suku bunga riil, pertumbuhan ekonomi, kredit domestik, inflasi, dan keterbukaan perdagangan. Dari hasil estimasi dapat dilihat bahwa tingkat suku bunga riil memiliki koefisien -1.0970 dengan probablitas 0,4345 melebihi dari α 5% artinya tingkat suku bunga riil berhubungan negatif namun tidak signifikan terhadap tingkat kapitalisasi pasar terhadap GDP. Dimana jika tingkat suku bunga rill naik sebesar 1% maka akan menurunkan tingkat kapitalisasi pasar saham sebesar 1.10%. Hasil ini sesuai dengan hipotesis dimana tingkat suku bunga yang tinggi menandakan tingginya resiko yang ada dalam modal tersebut. Tingkat suku bunga yang tingkat suku bunga yang tinggi juga akan membuat masyarakat lebih memilih untuk menabung dibandingkan untuk berinvestasi di pasar saham. Hal ini membuat perusahaan tidak akan mengeluarkan saham baru karena dianggap tidak akan bernilai harganya. Hal ini juga sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Ayaydin dan Baltaci (2013) dimana tingkat suku bunga akan memberikan dampak buruk terhadap perkembangan pasar saham.
Pertumbuhan ekonomi memiliki koefisien 3.5513 dengan probablitas 0,0025 kurang dari α 5% artinya pertumbuhan ekonomi berhubungan positif secara signifikan terhadap tingkat kapitalisasi pasar terhadap GDP. Dimana jika pertumbuhan ekonomi naik sebesar 1% maka akan menurunkan tingkat kapitalisasi pasar saham sebesar 3.5513%. Hasil yang didapat sesuai dengan hipotesis dimana pertumbuhan ekonomi menandakan adanya perkembangan pendapatan dari masyarakat yang akan meningkatkan konsumsi barang dan jasa. Peningkatan konsumsi ini membuat perusahaan akan memperluas skala usahanya. Perluasaan ini mengakibatkan perusahaan akan membutuhkan modal yang didapat dari pinjaman atau mengeluarkan saham baru yang akan meningkatkan kapitalisasi pasar modal. Hasil yang didapat juga sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Ayaydin dan Baltaci (2013) juga Naceur et al (2010) dimana pertubuhan ekonomi akan memberikan dampak positif terhadap perkembangan pasar saham.
39 Domestic credit to private sector memiliki koefisien 0.1992 dengan probablitas 0.4345 lebih dari α 5% artinya domestic credit to private sector berhubungan positif namun tidak signifikan terhadap tingkat kapitalisasi pasar terhadap GDP. Dimana jika pertumbuhan ekonomi naik sebesar 1% maka akan menurunkan tingkat kapitalisasi pasar saham sebesar 0.1992%. Hasil ini sesuai dengan yang didapatkan oleh Ayaydin dan Baltaci (2013), Naceur et al (2010) dan Yartey (2010) dimana perkembangan kredit domestik akan sejalan dengan perkembangan kapitalisasi pasar modal.
Inflasi memiliki koefisien -1.6587 dengan probablitas 0.0744 kurang dari α 10%. Sehingga dapat diartikan dari inflasi berhubungan negatif secara signifikan terhadap tingkat kapitalisasi pasar terhadap GDP. Dimana jika inflasi naik sebesar 1% maka akan menurunkan tingkat kapitalisasi pasar saham sebesar 1.6587%. Hasil yang didapat sesuai dengan hipotesis dimana tingkat inflasi yang tinggi menandakan berkurangnya daya beli masyarakat yang akan menyebabkan penurunan konsumsi dalam masyarakat. Penurunan konsumsi ini membuat perusahaan akan sulit untuk memperluas skala usahanya yang berakibat perusahaan tidak perlu mengeluarkan usaha baru yang akan mengurangi nilai kapitalisasi pasar saham. Inflasi juga menggambarkan kondisi buruk bagi suatu negara yang membuat nilai resiko untuk berinvestasi akan semakin tinggi. Hal tersebut membuat nilai pasar saham menjadi turun. Hasil yang didapat juga sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Ayaydin dan Baltaci (2013) dimana tingkat inflasi akan memberikan dampak buruk terhadap perkembangan pasar saham.
Keterbukaan perdagangan memiliki nilai koefisien sebesar 0.4254 dengan probablitas 0,0000 kurang dari α 5% artinya keterbukaan perdagangan berpengaruh postitif secara signifikan terhadap tingkat kapitalisasi pasar terhadap GDP. Dimana jika keterbukaan naik sebesar 1% maka akan meningkatkan tingkat kapitalisasi pasar saham sebesar 0.4245%. Hasil yang didapat sesuai dengan hipotesis dimana keterbukaan perdagangan merupakan nilai ekspor yang dibagi dengan GDP akan meningkatkan perkembangan pasar saham. Jika keterbukaan perdagangan meningkat artinya nilai ekspor meningkat. Peningkatan nilai ekspor ini akan membuat perusahaan akan meningkatkan produksinya dengan memperluas skala usahanya. Perluasaan ini mengakibatkan perusahaan akan membutuhkan modal yang didapat dari pinjaman atau mengeluarkan saham baru yang akan meningkatkan kapitalisasi pasar modal. Hasil yang didapat juga sesuai dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Ayaydin et al (2010) dimana keterbukaan perdagangan akan memberikan dampak positif terhadap perkembangan pasar saham.
D1 menejelaskan mengenai krisis yang terjadi pada tahun 2008 dimana bernilai 1 pada saat krisis dan bernilai 0 pada saat kondisi normal. Nilai koefisien dari D1 adalah -23.9175 artinya ketika krisis intersep dari model perkembangan pasar modal berkurang -23.9175 yang berarti krisis ekonomi pada tahun 2008 akan memberikan dampak negatif terhadap perkembangan kapitalisasi pasar modal.
Nilai elastisitas digunakan untuk menganalisis faktor mana yang paling berpengaruh terhadap perkembangan pasar modal. Dapat dilihat pada Tabel 7 bahwa nilai elastisitas yang paling tertinggi adalah indeks persepsi korupsi (CPI) dengan nilai 46.2395. Hal ini mengindikasikan bahwa pada negara di kawasan
40
ASEAN +3 korupsi masih merupakan faktor yang paling mempengaruhi dalam perkembangan pasar modal. Dimana korupsi akan akan mempersulit proses izin dan juga menjadi bahan pertimbangan bagi para investor dalam menamkan modalnya. .
Pengaruh Korupsi Terhadap Perkembangan Perbankan dan Faktor-Faktor Lainnya yang mempengaruhi Perbankan
Korupsi merupakan penghambat dalam perkembangan perbankan. Korupsi membuat kredit dari perbankan menjadi macet dehingga meningkatkan non performing loan. Selain itu pada negara berkembang korupsi juga menjadi peghambat dalam proses pemberian kredit kepada nasabah yang membutuhkan modal usaha. Hal ini dikarenakan adanya pendapat bahwa yang membutuhkan kredit adalah pelaku usaha bukan bank yang memerlukan nasabah untuk menyalurkan sehingga timbul bahwa untuk mempercepat proses pencairan dana seringkali harus menggunakan uang tambahan yang dikenal uang pelicin.
Tabel 9 Hasil Estimasi Model Perkembangan Perbankan
Variabel Koefisien Probabilitas Elastisitas
GDP KAPITA 0.0006** 0.0000 7.8170 CPI 3.2352** 0.0000 14.9793 CAPITAL 3.7554** 0.0000 3.7554 FINANCE 0.3132** 0.0000 14.0280 D1 -0.0737 0.1127 - C 32.8356** 0.0000 -
Sumber: Hasil Olahan Eviews 6
Keterangan : Tanda * dan ** menandakan signifikan pada 10% dan 5%
Pada Tabel 9 dapat dilihat bahwa nilai koefisien dari CPI sebesar 3.2352 dengan probabilitas 0,0000 kurang dari α 5% artinya indeks persepsi korupsi berpengaruh postitif secara signifikan terhadap domestik credit to private sector. Dimana jika nilai indeks persepsi korupsi naik sebesar 1 point maka domestik credit to private sector akan naik sebesar 3.2352%. Kenaikan nilai indeks persepsi korupsi menandakan semakin berkurangnya korupsi disuatu negara sehingga dapat di interpretasikan bahwa penurunan tingkat korupsi akan meningkatkan perkembangan perbankan. Hasil yang didapat sesuai dengan hipotesis dimana jika tingkat korupsi turun artinya tidak ada proses yang menghambat pencairan dana pinjaman kepada para pelaku usaha yang akan meningkatkan kredit domestik kepada sektor swasta.
GDP perkapita memiliki koefisien 0.0006 dengan probabilitas kurang dari taraf nyata 5% artinya GDP perkapita berpengaruh postif secara signifikan dengan terhadap domestik kredit terhadap domestik credit to private sector. Jika GDP perkapita naik 1 USD maka terjadi peningkatan sebesar 0.0006% domestik credit to private sector. Hasil ini sesuai dengan penelitian Ayadi et al (2010) dimana peningkatan pendapatan akan meningkatkan konsumsi sehingga perusahaan akan memperluas skala usahanya yang salah satun caranya dengan meminjam kepada perbankan. Hal tersebut berakibat meningkatnya kredit yang diberikan kepada sektor swasta.
41 Bank capital to asset ratio memiliki nilai koefisien 3.7554 dengan probabilitas 0,0000 kurang dari α 5% artinya Bank capital to asset ratio berpengaruh postitif secara signifikan terhadap domestik credit to private sector. Dimana jika nilai bank capital to asset ratio naik sebesar 1% maka domestik credit to private sector akan naik sebesar 3.755434%. Hasil yang didapat sesuai dengan hipotesis dimana jika tingkat modal dalam perbankan mengalami kenaikan maka jumlah kredit yang dapat diberikan oleh perbankan.
Indeks kebebasan sektor keuangan memiliki nilai koefisien 0.3132 dengan probabilitas 0,0000 kurang dari α 5% artinya kebebasan sektor keuangan berpengaruh postitif secara signifikan terhadap domestik credit to private sector. Dimana jika indeks kebebasan sektor keuangan naik sebesar 1 poin maka akan meningkatkan domestik credit to private sector sebesar 0.3132%. Hasil ini sesuai dengan hipotesis bahwa kebebasan sektor keuangan memberikan kemudahan akses dalam peminjaman artinya dalam proses pemberian kredit tidak diperhambat oleh syarat yang tidak perlu sehingga pemberian kredit akan semakin cepat.
D1 menejelaskan mengenai krisis yang terjadi pada tahun 2008 dimana berniali 1 pada saat krisis dan bernilai 0 pada saat kondisi normal. Nilai koefisien dari D1 adalah -0.0737. artinya ketika krisis intersep dari model perkembangan pasar modal berkurang -0.0737 yang berarti pula krisis ekonomi akan memberikan dampak negatif terhadap perkembangan kapitalisasi pasar modal. Namun hasil D1 tidaklah signifikan dilihat dari probabilitas yang bernilai 0.1127. Jika kita lihat pada Gambar 3 bahwa pada tahun 2008 tidaklah terjadi perubahan yang signifikan pada domestic credit to private sector.
Nilai elastisitas digunakan untuk menganalisis faktor mana yang paling berpengaruh terhadap perkembangan pasar modal. Dapat dilihat pada Tabel 8 bahwa nilai elastisitas yang paling tertinggi adalah korupsi dimana korupsi memiliki nilai 14.9793. Hal ini mengindikasikan bahwa pada kawasan ASEAN +3 korupsi masih menjadi salah satu faktor pengahambat dalam perkembangan perbankan terutama penyaluran kredit kepada sektor swasta.
Pengaruh Perkembangan Sektor Keuangan Terhadap Korupsi dan Faktor- faktor lainnya yang mempengaruhi Korupsi
Perkembangan sektor keuangan mampu mengurangi korupsi dari sisi pemberian kredit dan kontrol keuangan yang sangat transparan. Dengan pemberian kredit kepada swasta maupun pemerintah maka bank berhak dalam mengontrol aktifitas keuangan yang dilakukan oleh swasta maupun pemerintah. Kontrol yang baik membuat segala aktifitas pemerintahan maupun swasta menjadi lebih mudah terselidiki apabila ada dana yang yang tidak sesuai dengan yang seharusnya.
Berdasarkan hasil estimasi pada Tabel 10 perkembangan perbankan yang menggunakan proksi kredit domestik kredit memiliki nilai koefisien 0.001956 dengan probabilitas 0,0000 kurang dari α 5% . Hal ini berarti perkembangan perbankan berpengaruh positif terhadap indeks persepsi korupsi dimana jika perkembangan perbankan naik sebesar 1% maka nilai indeks persepsi korupsi akan naik 0.0019 yang mengindikasikan korupsi telah turun. Hasil ini sesuai dengan hipotesis dan penelitian yang dilakukan oleh Torhton (2009) ketika kredit
42
kepada sektor swasta naik maka pihak perbankan mampu mengontrol keuangan dari pihak swasta sehingga akan mengurangi tingkat kecurangan korupsi yang dilakukan oleh pejabat perusahaan.
Tabel 10 Hasil Estimasi Model Korupsi
Variabel Koefisien Probabilitas Elastisitas
GROWTH 0.0033** 0.0000 0.0007
E_FREE 0.0084** 0.0000 0.1153
TRADE 0.0004** 0.0224 0.0001
BANK 0.0019** 0.0000 0.0004
C 0.6464** 0.0000 -
Keterangan : Tanda * dan **menandakan signifikan pada 10% dan 5% Sumber: Hasil Olahan Eviews 6
Variabel lainnya yang digunakan adalah pertumbuhan ekonomi. Dapat dilihat bahwa tingkat perumbuhan ekonomi memiliki nilai koefisien sebesar 0.0033 dengan probabilitas 0.0000 kurang dari α 5%. Hal ini berarti pertumbuhan ekonomi berpengaruh positif terhadap indeks persepsi korupsi dimana jika perkembangan perbankan naik sebesar 1% maka nilai indeks persepsi korupsi akan naik 0.0033 yang mengindikasikan korupsi telah turun. Hasil ini sesuai dengan hipotesis dan penelitian yang dilakukan oleh Torhton (2009) dan Shabbir dan Anwar (2007) dimana pertumbuhan ekonomi menandakan bahwa semakin meningkatnya kesejahteraan suatu di masyarakat. Salah satu motif korupsi adalah karena rendahnya pendapatan sehingga jika pendapatananya meningkat maka korupsi juga akan turun.
Indeks kebebasan ekonomi memiliki nilai koefisien 0.0084 dengan probabilitas 0.0000 kurang dari α 5%. Hal ini berarti pertumbuhan ekonomi berpengaruh positif terhadap indeks persepsi korupsi dimana jika nilai indeks kebebasan ekonomi naik sebesar 1 point maka nilai indeks persepsi korupsi akan naik 0.0084 poin yang mengindikasikan korupsi telah turun. Hal ini sesuai dengan hipotesis dan penelitian yang dilakukan oleh Shabbir dan Anwar (2007) dimana kebebasan ekonomi menandakan bahwa masyarakat bebas dalam melakukan pekerjaan tanpa adanya persyaratan yang bukan seharusnya seperti