PENEMUAN DAN PEMBAHASAN
B. Penemuan dan Pembahasan
a. Tahapan Pemodelan
Dalam sub bab berikut akan dilakukan analisis dengan beberapa tahapan sampai dengan analisis kebijakan.
1. Tahap Seleksi Konsep
Sesuai dengan konsep perkembangan moneter yang berlandaskan syariah yaitu adanya perkembangan ekonomi makro di Indonesia, perkembangan moneter Indonesia, perkembangan moneter syariah Indonesia, serta adanya peluang ekonomi di Indonesia. Dari konsep ini maka dibuat suatu model sederhana yang sedapat mungkin mendekati kenyataan yang terjadi seperti ditunjukkan pada gambar 4.1.
Perkembangan ekonomi makro dan kestabilannya di Indonesia berada dalam lingkup tugas kebijakan ekonomi makro, yaitu kebijakan moneter, yang dalam pelaksanaannya melalui penetapan sasaran-sasaran moneter seperti jumlah uang beredar. Pengendalian sasaran-sasaran
moneter tersebut dapat menggunakan instrumen moneter syariah, yaitu Sertifikat Bank Indonesia Syariah (SBIS), Pasar Uang Antar Bank Syariah (PUAS), dan Giro Wajib Minimum (GWM). Laju dari semua indikator moneter tersebut akan mempengaruhi jumlah uang beredar (JUB), sehingga menghasilkan peluang, dan pada akhirnya ikut mempengaruhi gejolak pertumbuhan ekonomi moneter.
Mo n e t e r
JUB
Pe lu a n g Ek o n o mi
Sumber: Hasil Analisis, 2010.
Gambar 4.1 Model Mental Instrumen Moneter Syariah
Berdasarkan model mental sederhana yang telah dibuat sebelumnya, model mental tersebut menggambarkan gejala sistem nyata (real world), maka selanjutnya dibangun struktur model System Dynamics. Untuk pembuatan model ini data yang digunakan adalah data yang berasal dari indikator ekonomi dan data moneter dari BI dari tahun 2005 sampai tahun 2009. Data-data tersebut merupakan simulasi data setiap tahunnya untuk Indonesia.
2. Tahap Rekayasa Model
Langkah selanjutnya adalah membuat model Causal Loop
Diagram (CLD). Model diagram CLD dibuat berdasarkan kerangka konsep model mental yang telah dibuat sebelumnya dengan didukung oleh variabel-variabel yang dipengaruhi dalam sistem. Variabel-variabel yang mempengaruhi sistem kemudian saling dihubungkan satu dengan yang lainnya dengan menggunakan struktur umpan balik. Model CLD untuk perkembangan moneter syariah dapat dilihat pada gambar berikut ini. Struktur yang terbentuk dengan loop positif (reinforcing loop) berarti bahwa hubungan model yang apabila suatu variabel dalam model tersebut membesar akan menyebabkan variabel lainnya membesar pula. Bila struktur yang dibentuk dengan loop negatif (balancing loop) berarti bahwa hubungan model yang apabila suatu variabel dalam model tersebut membesarkan menyebabkan variabel lainnya akan mengecil.
Mo n e t e r JUB Pe lu a n g Ek o n o mi GW M PUAS SBI S +
Sumber: Hasil Analisis, 2010.
Secara lebih detil, penjelasan loop positif sebagai berikut, moneter menggambarkan keterkaitan antar variabel X1 (SBIS), X2 (PUAS), dan X3
(GWM) dalam moneter syariah. Dengan instrumen yang terdiri dari SBIS, PUAS, dan GWM merupakan elemen dalam moneter syariah. Kemudian ketiga elemen tersebut akan mempengaruhi JUB, berikutnya JUB akan mempengaruhi peluang ekonomi, yang selanjutnya akan mempengaruhi laju ekonomi moneter Indonesia.
3. Tahap Implementasi Komputer
Konsep pemodelan dalam bentuk model CLD Perkembangan Instrumen Moneter Syariah yang telah dibentuk sebelumnya harus dapat disimulasikan ke dalam komputer. Untuk dapat melakukan simulasi dan agar data yang ada dapat diolah oleh komputer, maka CLD yang telah dibentuk diubah terlebih dahulu ke dalam model diagram alur atau Stock Flow Diagram.
Dalam pengolahan data Stock Flow Diagram (SFD) menggunakan
simbol-simbol dengan tujuan agar komputer dapat mengenal dan membacanya. Variabel-variabel yang dimasukkan dalam causal loop
diagram kemudian diubah bentuknya terlebih dahulu sesuai dengan bahasa komputer yang ada dalam diagram alir tersebut yaitu level, rate, ataupun konstanta. Setelah itu masing-masing variabel dihubungkan satu dengan lainnya, sehingga membuat model menjadi saling terkait dan dapat dijalankan sesuai dengan yang diinginkan.
Transformasi dari causal loop diagram ke stock flow diagram
menggunakan konsep matematis dari fungsi ekonomi moneter, jumlah uang beredar, dan peluang ekonomi. Serta memasukkan konsep matematis dari fungsi Monetary Economic, jumlah uang beredar, dan peluang ekonomi.
Diagram alir model perkembangan instrumen moneter syariah yang sudah dibuat tersebut harus dapat berfungsi menirukan kondisi nyata perkembangan instrumen moneter syariah di Indonesia, sehingga perlu dilakukan sebuah simulasi model terhadap model stock flow diagram
instrumen moneter syariah.
Rat e All JUB Y
SBI S PUAS GW M CONSTANTA X1 X2 X3 Con st a nt _1 Ra t e X2 PUAS X2 Rat e X3 GW M X3
Sumber: Hasil Analisis, 2010.
Gambar 4.3 Stock Flow Diagram Instrumen Moneter Syariah
Waktu simulasi yang akan digunakan sesuai dengan data variabel yang sesungguhnya dari perkembangan instrumen moneter syariah dalam kurun waktu tahun 2005 hingga tahun 2009. Hasil simulasi tersebut selanjutnya digunakan untuk memahami perilaku gejala atau proses serta
mengetahui kecenderungan di masa mendatang. Tabel dan hasil simulasi dapat dilihat pada lampiran 3.
Grafik hasil simulasi tersebut menunjukkan bahwa model diagram alir yang diharapkan ke dalam perangkat lunak Powersim sudah berhasil disimulasikan sesuai dengan periode waktu yang telah ditentukan.
4. Tahap Validasi
Langkah selanjutnya adalah dengan melakukan validasi model atau hasil simulasi dengan tujuan untuk mengetahui kesesuaian antara hasil simulasi dengan gejala ataupun proses dari suatu sistem yang ditirukan. Hasil simulasi dapat dinyatakan valid atau sahih bila model yang dibuat dapat menunjukkan pola-pola atau kecenderungan dengan gejala-gejala sebenarnya. Maka perlu dilakukan peninjauan kembali atas model yang telah dibuat tersebut untuk kemudian dilakukan perbaikan atau restrukturisasi model hingga didapat model yang valid.
Prosedur validasi data yang harus dilakukan adalah sebagai berikut:
a). Mengeluarkan hasil simulasi, khususnya hasil simulasi dari
variabel utama (reference model) untuk kemudian
membandingkannya dengan pola perilaku data historis yaitu dengan cara:
Melakukan perbandingan secara visual terhadap grafik terlebih dahulu, jika ditemukan terdapat penyimpangan yang menonjol, maka kemudian dilakukan perbaikan terhadap variabel dan
parameter model berdasarkan hasil penelusuran terhadap sebab-sebab penyimpangan tersebut.
Apabila secara visual pola hasil simulasi telah mengikuti pola data aktual maka kemudian dilakukan uji statistik dengan tujuan untuk memperoleh besar deviasi yang ada.
b). Langkah selanjutnya adalah dengan melakukan uji statistik untuk melihat penyimpangan antara output simulasi dengan data aktual dengan menggunakan Absolute Varians Error (AVE),
Absolute Means Error (AME), dan Root Means Square Error
(RMSE).
Dalam pembuatan model instrumen moneter syariah perlu diuji statistik antara data aktual dan hasil simulasinya. Dalam pengujian ini dilakukan dengan tiga cara, yaitu AVE, AME, dan RMSE. Yang akan diuji adalah hasil akhir pada nilai kapitalisasi instrumen moneter syariah dengan jumlah uang beredar dengan membandingkan antara data aktual dengan hasil simulasi.
Tabel 4.1
Validasi AVE, AME, dan RMSE Variabel AVE Uji Statistik AME RMSE JUB 0,000 (0,035%) 0,015 (1,528%) 0,019 (1,873%)
Sumber: Data diolah (Lampiran 7, 10, 13)
Jumlah uang beredar pada perhitungan uji statistik AVE diperoleh hasil sebesar 0,035% yang merupakan hasil perbedaan paling kecil dari
tiga uji statistik ini. Nilai 0,035% menunjukkan penyimpangan yang dilakukan dari data hasil simulasi terhadap data aktual jumlah uang beredar. Sedangkan pada uji statistik AME menunjukkan nilai sebesar 1,528% yang merupakan rata-rata perbedaan antara data aktual dan hasil simulasi pada jumlah uang beredar. Untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat maka dilakukan uji statistik RMSE, dan diperoleh hasil sebesar 1,873%. Besaran AVE, AME, dan RMSE adalah deviasi, perbedaan, selisih antara nilai aktual dan nilai simulasi, sedangkan sisa dari nilai AVE, AME, dan RMSE tersebut merupakan nilai aktual itu sendiri.
Hasil validasi terhadap variabel-variabel di atas secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa model sudah dapat dikategorikan valid, karena memperlihatkan perilaku dan hasil simulasi memiliki kecenderungan yang sama dengan data historis yang ada, sehingga dengan model ini dapat digunakan untuk membuat suatu formulasi kebijakan.
5. Analisis Kebijakan
Langkah selanjutnya adalah analisis kebijakan, dimana dalam penelitian ini dilakukan dengan cara menentukan beberapa variabel yang memiliki sensitivitas terhadap JUB dalam model instrumen moneter syariah. Selanjutnya variabel tersebut akan disimulasikan dengan menggunakan beberapa variasi nilai yang berlainan yang kemudian hasilnya akan diamati pada suatu interval waktu yang sama. Dalam penelitian ini dilakukan pemilihan dua variabel yang berpengaruh terhadap jumlah uang beredar agar laju atau perkembangan jumlah uang beredar
dapat dimaksimalkan, sehingga terjadi peningkatan dalam perkembangan jumlah uang beredar. variabel yang mempengaruhi jumlah uang beredar adalah SBIS dan GWM.
a. Skenario Kebijakan
Hubungan antara SBIS yang diterapkan oleh Bank Indonesia sebagai bank sentral dengan JUB secara umum adalah berkorelasi negatif atau berbanding terbalik. Bila SBIS meningkat, maka JUB akan menurun. Dilain pihak, jika SBIS turun maka JUB cenderung naik.
Berdasarkan tabel dan grafik yang dapat dilihat pada lampiran 3, dapat diketahui bahwa dengan data aktual dan hasil simulasi dari tahun 2005 sampai dengan 2009 menggambarkan pola grafik yang hampir sama dengan kondisi yang sebenarnya kemudian diproyeksikan untuk tahun-tahun berikutnya (dalam penelitian ini hingga tahun 2014). Dimana tujuan dari proyeksi tersebut adalah untuk mengetahui perkembangan JUB Indonesia pada tahun 2014.
Pembahasan Hasil Skenario
1). Skenario A pada saat Kondisi Normal
Pada grafik 4.4 terlihat bahwa nilai laju pada JUB dari tahun 2010 yang sebesar Rp 2.493 triliun naik menjadi Rp 4.584 triliun pada tahun 2014. Untuk skenario A dalam kondisi normal, pada data terakhir tahun 2010 bulan September nilai JUB sebesar Rp 2.271 triliun. Dalam pemodelan dapat dilihat bahwa nilai hasil simulasi sebesar Rp 2.400 triliun, yang artinya bahwa antara data dan hasil simulasi tidak terlalu
berbeda. Sesuai laporan yang lain mengenai laporan moneter, dari pemodelan pada bulan Desember 2011 sebesar Rp 2.903 triliun; Desember 2012 sebesar Rp 3.380 triliun; Desember 2013 sebesar Rp 3.936 triliun; dan pada bulan Desember 2014 sebesar Rp 4.584 triliun.
(milyar rupiah) Ja nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pDe s 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 . 5 0 0 . 0 0 0 3 . 0 0 0 . 0 0 0 3 . 5 0 0 . 0 0 0 4 . 0 0 0 . 0 0 0 4 . 5 0 0 . 0 0 0 J U B
Grafik 4.1 Skenario Kebijakan A pada saat Kondisi Normal
Pada skenario A kondisi normal dengan tingkat SBIS sebesar 0,05 atau 5%. Dengan nilai laju PUAS sebesar 0,098 atau 9,8% merupakan perubahan nilai awal simulasi sebesar Rp 4,11 triliun pada Januari 2005 yang kemudian menjadi sebesar Rp 6,65 triliun Desember 2009, sehingga JUB pada Desember 2014 sebesar Rp 4.584 triliun. Dengan nilai laju perubahan GWM sebesar 0,128 atau 12,8% yang merupakan perubahan nilai GWM pada Januari 2005 kemudian menjadi sebesar 10% pada Desember 2009, sehingga JUB pada Desember 2014 sebesar Rp 4.584 triliun. Untuk lebih jelasnya, tabel dari analisis skenario dalam kondisi normal dapat dilihat pada lampiran 14.
2). Skenario B pada saat SBIS Tinggi, GWM Rendah (milyar rupiah) Ja nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pDe sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pDe sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pDe sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pDe sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pDe s 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 . 2 0 0 . 0 0 0 2 . 3 0 0 . 0 0 0 2 . 4 0 0 . 0 0 0 2 . 5 0 0 . 0 0 0 J U B
Grafik 4.2 Skenario Kebijakan B pada saat SBIS Tinggi, GWM Rendah
Apabila SBIS tinggi sedangkan GWM rendah, maka dapat dilihat prospek atau perkembangan JUB pada tahun 2014. Pada data terakhir bulan September tahun 2010 nilai JUB sebesar Rp 2.271 triliun. Dalam pemodelan dapat dilihat bahwa nilai hasil simulasi sebesar Rp 2.192 triliun. Sesuai laporan yang lain mengenai laporan moneter, dari pemodelan pada bulan Desember 2011 jumlah uang yang beredar di masyarakat sebesar Rp 2.279 triliun; Desember 2012 sebesar Rp 2.351 triliun; Desember 2013 sebesar Rp 2.425 triliun; dan pada bulan Desember 2014 sebesar Rp 2.502 triliun.
Pada skenario B dalam kondisi SBIS tinggi dengan laju peningkatan SBIS sebesar 15%, merupakan kenaikan nilai SBIS dalam kondisi normal pada tahun 2005 dari 5% menjadi 20% pada Desember 2014. Untuk laju penurunan GWM yang rendah, dimana nilai laju penurunan GWM lebih kecil dengan laju penurunan GWM pada kondisi normal. Laju penurunan GWM sebesar 12,7% yang merupakan penurunan
nilai GWM dalam kondisi normal pada tahun 2005 dari 12,8% menjadi 10%. Untuk lebih jelasnya, tabel dari analisis skenario dengan peningkatan SBIS yang tajam dan GWM rendah dapat dilihat pada lampiran 15.
3). Skenario C pada saat SBIS Rendah, GWM Tinggi
(milyar rupiah) Ja nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pDe s 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 1 . 4 0 0 . 0 0 0 1 . 6 0 0 . 0 0 0 1 . 8 0 0 . 0 0 0 2 . 0 0 0 . 0 0 0 J U B
Grafik 4.3 Skenario Kebijakan C pada saat SBIS Rendah, GWM Tinggi
Pada skenario C dalam kondisi SBIS rendah dan GWM tinggi, pada data terakhir tahun 2010 bulan September nilai JUB sebesar Rp 2.271 triliun. Dalam pemodelan dapat dilihat bahwa nilai hasil simulasi sebesar Rp 2.002 triliun. Sesuai dengan analisis pemodelan, nilai JUB mengalami penurunan dari pada saat kondisi normal. Dari pemodelan pada bulan Desember 2011 sebesar Rp 1.791 triliun; Desember 2012 sebesar Rp 1.638 triliun; Desember 2013 sebesar Rp 1.449 triliun; dan pada bulan Desember 2014 nilai JUB mengalami penurunan sebesar Rp 1.371 triliun.
Untuk skenario C dalam kondisi SBIS rendah dengan laju penurunan SBIS sebesar 3% merupakan penurunan nilai SBIS dalam kondisi normal pada tahun 2005 dari 5% menjadi 2%, dimana nilai laju
penurunan SBIS lebih kecil dengan laju penurunan SBIS pada kondisi normal. Sedangkan untuk GWM tinggi dengan laju penurunan GWM sebesar 12,4% merupakan penurunan nilai GWM dalam kondisi normal pada tahun 2005 dari 12,8% menjadi 0,4%. Untuk lebih jelasnya, tabel dari analisis skenario dengan penurunan SBIS yang tajam dan GWM tinggi dapat dilihat pada lampiran 16.
4). Skenario D pada saat SBIS Tinggi, GWM Tinggi (milyar rupiah) Ja nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pDe s 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 5 0 0 . 0 0 0 1 . 0 0 0 . 0 0 0 1 . 5 0 0 . 0 0 0 2 . 0 0 0 . 0 0 0 J U B
Grafik 4.4 Skenario Kebijakan D pada saat SBIS Tinggi, GWM Tinggi
Pada skenario D dalam kondisi SBIS tinggi dan GWM tinggi, pada data terakhir tahun 2010 bulan September nilai JUB sebesar Rp 2.271 triliun. Dalam pemodelan dapat dilihat bahwa nilai hasil simulasi sebesar Rp 1.746 triliun. Dalam pemodelan tercatat pada bulan Desember 2011 sebesar Rp 1.243 triliun; Desember 2012 sebesar Rp 947 triliun; Desember 2013 sebesar Rp 721 triliun; dan pada bulan Desember 2014 hanya sebesar Rp 550 triliun.
Pada kondisi SBIS tinggi dengan laju peningkatan SBIS sebesar 15%, merupakan kenaikan nilai SBIS dalam kondisi normal pada tahun 2005 dari 5% menjadi 20% pada Desember 2014. Untuk GWM tinggi dengan laju penurunan GWM sebesar 12,4% merupakan penurunan nilai GWM dalam kondisi normal pada tahun 2005 dari 12,8% menjadi 0,4%. Untuk lebih jelasnya, tabel dari analisis skenario dengan peningkatan SBIS yang tajam dan GWM tinggi dapat dilihat pada lampiran 17.
5). Skenario E pada saat SBIS Rendah, GWM Rendah (milyar rupiah) Ja nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pD e sJa nFe bMa rAp rMe iJu nAg u stJu lSe pO k tNo pDe s 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 3 . 0 0 0 . 0 0 0 4 . 0 0 0 . 0 0 0 5 . 0 0 0 . 0 0 0 6 . 0 0 0 . 0 0 0 J U B
Grafik 4.5 Skenario Kebijakan E pada saat SBIS Rendah, GWM Rendah
Skenario E dengan kondisi SBIS tinggi dan GWM tinggi, pada data terakhir tahun 2010 bulan September nilai JUB sebesar Rp 2.271 triliun. Dalam pemodelan dapat dilihat bahwa nilai hasil simulasi sebesar Rp 2.503 triliun. Sesuai laporan yang lain mengenai laporan moneter, dari pemodelan pada bulan Desember 2011 sebesar Rp 3.246 triliun; Desember 2012 sebesar Rp 3.998 triliun; Desember 2013 sebesar Rp 4.923 triliun;
dan pada bulan Desember 2014 nilai JUB mengalami peningkatan dengan pada saat kondisi normal, yaitu sebesar Rp 6.062 triliun.
Untuk kondisi SBIS rendah dengan laju penurunan SBIS sebesar 3% merupakan penurunan nilai SBIS dalam kondisi normal pada tahun 2005 dari 5% menjadi 2%, dimana nilai laju penurunan SBIS lebih kecil dengan laju penurunan SBIS pada kondisi normal. Untuk laju penurunan GWM yang rendah, dimana nilai laju penurunan GWM lebih kecil dengan laju penurunan GWM pada kondisi normal. Laju penurunan GWM sebesar 12,7% yang merupakan penurunan nilai GWM dalam kondisi normal pada tahun 2005 dari 12,8% menjadi 10%. Untuk lebih jelasnya, tabel dari analisis skenario dengan penurunan SBIS yang tajam dan GWM rendah dapat dilihat pada lampiran 18.
b. Analisis Kebijakan
Berdasarkan analisis skenario yang telah dilakukan, diperoleh bahwa jumlah uang beredar akan menjadi paling tinggi apabila nilai laju sertifikat bank Indonesia syariah menjadi rendah dan nilai laju giro wajib minimum menjadi rendah, sehingga dari skenario tersebut diperoleh nilai jumlah uang beredar sebesar Rp 6.062 triliun, hal ini membuktikan bahwa nilai jumlah uang beredar mengalami kenaikan jika dibandingkan dengan kondisi normal pada Desember 2014 sebesar Rp 4.584 triliun, sedangkan hasil paling rendah diperoleh pada saat analisis skenario dengan indikasi nilai simulasi jumlah uang beredar pada Desember 2014 sebesar Rp 550 triliun. Dalam kondisi ini sesuai
dengan teori yang berlaku secara umum bahwa dengan penurunan laju sertifikat bank Indonesia syariah, maka jumlah uang yang beredar di masyarakat mengalami peningkatan.
Dalam kondisi tersebut, pemerintah dalam hal ini Bank Indonesia, dapat menerapkan kebijakan dengan menjaga kestabilan nilai giro wajib minimum. Pemerintah sebaiknya dapat meyakinkan bank-bank untuk lebih pandai mengatur likuiditas agar lebih baik lagi dan mengupayakan dana murah yang terdiri dari tabungan dan giro. Pemerintah juga sebaiknya mendorong masyarakat untuk membuka simpanan tabungan di bank, dan bank sebaiknya dapat memberikan kemudahan pelayanan transaksi pembayaran bagi pemilik tabungan.