OLEH:
ILLINIA AYUDHIA RIYADI H14080003
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI
FAKULTAS EKONOMI MANAJEMEN
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
2012
PURWANTO).
Sejak tahun 1998 hingga 2009, kondisi anggaran pendapatan belanja negara (APBN) Indonesia selalu mengalami budget deficit dalam rangka membiayai program pembangunan. Untuk menutupi defisit anggaran tersebut, pemerintah mengandalkan berbagai sumber pembiayaan sumber yang berasal dari perbankan dalam negeri, privatisasi, penjualan aset program restrukturisasi, dana penerbitan obligasi negara, dan pinjaman luar negeri.
Dari beberapa sumber pembiayaan yang ada, porsi terbesar untuk menutupi defisit anggaran yang terjadi berasal dari obligasi negara. Proporsi pembiayaan defisit anggaran yang sebagian besar berasal dari dana penerbitan obligasi pada akhirnya menyebabkan pemerintah memutuskan untuk meningkatkan penawaran obligasi di pasar sekuritas secara terus menerus. Selama periode Agustus 2004 hingga Agustus 2010, kepemilikan asing terhadap SBN menunjukkan trend yang terus meningkat. Hal ini mengindikasikan bahwa ketergantungan pemerintah semakin kuat terhadap pihak asing dalam hal memperoleh pendanaan yang dibutuhkan untuk menutupi defisit anggaran yang terjadi. Dengan demikian, akumulasi utang luar negeri Indonesia terus meningkat dari tahun ke tahun.
Secara substansi, utang luar negeri merupakan sumber pembiayaan uang digunakan untuk menutupi kebutuhan investasi di suatu negara. Pembiayaan yang bersumber dari utang luar negeri ini harus dikelola dengan baik dan dialokasikan untuk kegiatan investasi sektor riil yang produktif sehingga dapat memberikan rate of return yang tinggi di kemudian hari. Alokasi penggunaan utang luar negeri untuk kegiatan yang tidak produktif tanpa pengawasan yang baik dapat menyebabkan terjadinya krisis utang seperti yang saat ini melanda negara-negara di kawasan Uni Eropa (European Union/EU).
Berdasarkan pengalaman yang dialami oleh negara-negara di kawasan Uni Eropa, maka sumber pembiayaan yang berasal dari utang luar negeri dalam jumlah yang besar perlu diwaspadai sedini mungkin. Suatu sistem deteksi dini perlu untuk dibangun agar pemerintah dapat memperkirakan periode waktu kemungkinan terjadinya krisis utang secara tepat. Hal ini penting bagi pemerintah sehingga dapat merumuskan dan mengimplementasikan kebijakan-kebijakan yang bersifat antisipastif.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat menjadi Coincident, Leading, dan Lagging Indicators dalam rangka menyusun instrumen deteksi dini terjadinya krisis utang di Indonesia. Selain itu, akan diidentifikasi sistem bekerjanya faktor-faktor tersebut sebagai instrument sistem suatu deteksi dini.
Dalam rangka memperoleh kandidat Coincident, Leading, dan Lagging Indicators, maka dilakukan tiga tahap seleksi terhadap 111 variabel makroekonomi yang berhasil dikumpulkan. Adapun tiga tahap seleksi tersebut adalah uji secara grafis dengan prosedur Bry Boschan, uji korelasi silang (cross correlation test), dan uji granger causality (granger causality test). Dari tahap seleksi tersebut, diperoleh hasil bahwa terdapat 8 variabel yang menjadi kandidat Coincident Indicator, yakni suku bunga pinjaman modal kerja (rupiah) dari Bank Asing dan Campuran, suku bunga simpanan rupiah berjangka 6 bulan di Bank Umum, laju inflasi Indonesia, ekspor barang Amerika Serikat (free on board price), harga komoditi mentah pertanian dunia, SBI 1 bulan, interest rate spread, dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Sementara itu, kandidat Leading Indicator yang diperoleh sebanyak 6 variabel, yaitu suku bunga LIBOR 6 bulan, laju inflasi Jepang, M2/Cadangan Devisa, Loan to GDP, LQ 45, dan Nominal Effective Exchange Rate. Adapun kandidat Lagging Indicators terdiri dari suku bunga pinjaman modal kerja (rupiah) yang diberikan Bank Persero, suku bunga pinjaman berjangka 24 bulan (rupiah) di Bank Umum, Import Merchandise Constant (US$ Dollar), dan Local Equity Market Index. Melalui proses trial and error, maka diperoleh kombinasi variabel terbaik dalam penyusunan Coincident Debt Index, Leading Debt Index, dan Lagging Debt Index. Komponen penyusun Coincident Debt Index terbaik adalah interest rate spread (59 persen), suku bunga simpanan rupiah berjangka 6 bulan di Bank Umum (23 persen), suku bunga pinjaman untuk modal kerja (rupiah) berjangka 6 bulan di Bank Umum(10 persen) dan SBI 1 bulan (8 persen). Komponen penyusunan Leading Debt Index yang dianggap terbaik adalah variabel suku bunga LIBOR 6 bulan (54 persen), laju inflasi Jepang (42 persen), dan variabel M2/Cadangan Devisa (2 persen) serta Nominal Effective Exchange Rate (2 persen). Adapun komponen penyusun Lagging Debt Index adalah dari suku bunga pinjaman modal kerja rupiah yang diberikan Bank Persero (42 persen), suku bunga pinjaman rupiah berjangka 24 bulandi Bank Umum (50 persen), Import Merchandise Constant (4 persen), dan Local Equity Market Index (3 persen).
Dari hasil tersebut disimpulkan bahwa kemungkinan terjadinya krisis utang di Indonesia pada periode waktu mendatang sangatlah dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti suku bunga LIBOR 6 bulan dan laju inflasi Jepang. Hal ini membuktikan bahwa Indonesia merupakan negara dengan perekonomian terbuka kecil (small open economy) yang masih rentan terhadap goncangan makroekonomi global.
Model early warning system yang terbentuk dari penelitian ini dapat bekerja dengan cukup baik dalam memprediksi kemungkinan terjadinya krisis utang di Indonesia meskipun proses kaliberasi terhadap variabel-variabel penyusunnya masih perlu dilakukan secara berkala.
Oleh
ILLINIA AYUDHIA RIYADI H14080003
Skripsi
Sebagai salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi
DEPARTEMEN ILMU EKONOMI
FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN
Menyetujui, Dosen Pembimbing
Deniey Adi Purwanto, MSE NIP. 19771208 200912 1 001
Mengetahui,
Ketua Departemen Ilmu Ekonomi
Dedi Budiman Hakim, Ph.D NIP. 19641022 198903 1 003
BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIGUNAKAN SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA TULIS ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.
Bogor, Mei 2012
Illinia Ayudhia Riyadi H14080003
di Jakarta. Penulis anak kedua dari tiga bersaudara, dari pasangan Ir. Slamet Riyadi, M.Sc, dan Dra. Ani Widiastuti. Jenjang pendidikan penulis dilalui tanpa hambatan, penulis menamatkan sekolah dasar pada SD Islam Panglima Besar Jenderal Soedirman, kemudian melanjutkan ke SMP Negeri 103 Jakarta dan lulus tahun 2005. Pada tahun yang sama penulis diterima di SMA Negeri 39 Jakarta dan lulus pada tahun 2008.
Pada tahun 2008 penulis meninggalkan kota tercinta untuk melanjutkan studinya ke jenjang yang lebih tinggi. Institut Pertanian Bogor menjadi pilihan penulis dengan harapan besar agar dapat memperoleh ilmu dan mengembangkan pola pikir, sehingga bisa menjadi sumber daya yang berguna bagi pembangunan Kota Jakarta tercinta. Penulis masuk IPB melalui jalur USMI dan diterima sebagai mahasiswa Program Studi Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen. Selama menjadi mahasiswa, penulis aktif dalam kegiatan organisasi sebagai staf pelaksana divisi DNA (Discussion and Analysis) Himpunan Profesi Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan (HIPOTESA) IPB. Selain itu, penulis juga aktif sebagai asisten dosen di Departemen Ilmu Ekonomi IPB dan bertanggung jawab atas penyelenggaraan responsi mata kuliah Ekonomi Umum, Teori Mikroekonomi I, dan Teori Makroekonomi dari tahun 2010 hingga sekarang.
skripsi ini adalah ”Early Warning System Krisis Utang di Indonesia:
Pendekatan Business Cycle Theory”. Krisis utang merupakan topik yang sangat
menarik dan hangat menjadi perbincangan karena saat ini tengah terjadi krisis utang yang melanda negara-negara di kawasan Uni Eropa sehingga menimbulkan guncangan bagi perekonomian secara global, termasuk Indonesia. Oleh karena itu, penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan topik ini sebagai upaya menghindari kemungkinan terjadinya krisis utang melalui pembangunan early warning system di Indonesia. Disamping hal tersebut, skripsi ini juga merupakan 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, terutama kepada Bapak Deniey Adi Purwanto, MSE, yang telah memberikan bimbingan baik secara teknis maupun teoritis dalam proses pembuatan skripsi ini sehingga dapat terselesaikan dengan baik. Penulis juga sangat terbantu oleh kritik dan saran dari para peserta pada Seminar Hasil Penelitian Skripsi ini. Oleh karena itu, penulis sangat berterima kasih kepada pihak-pihak lain yang telah membantu penulis dalam penyelesaian skripsi ini namun tidak bisa penulis sebutkan satu persatu.
Ucapan terima kasih juga penulis sampaikan kepada orangtua penulis, yaitu Bapak Ir. Slamet Riyadi, M.Sc, dan Ibu Dra. Ani Widiastuti atas dukungan material maupun spiritual yang diberikan kepada penulis selama ini. Penulis juga berterimakasih kepada kakak dan adik penulis, yaitu Arief Nugroho Riyadi, SH, dan Gliddheo Algifariyano Riyadi. Penulis juga mengucapkan terimakasih kepada rekan-rekan sejawat mahasiswa IE 45 atas dukungan moral yang diberikan kepada penulis selama ini, khususnya teman-teman dalam satu kelompok bimbingan skripsi, yaitu Ayu Budiarti, Oktya Setya Pratidina, Dhany Subangun, dan Teuku Arif Pahlevi. Tak lupa, ucapan terimakasih juga penulis tujukan kepada para
lain yang membutuhkan.
Bogor, Mei 2012
Illinia Ayudhia Riyadi H14080003
I. PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Perumusan Masalah...12 1.3 Tujuan Penelitian...13 1.4 Manfaat Penelitian...14 1.5 Ruang Lingkup...14
II. TINJAUAN PUSTAKA...15
2.1 Tinjauan Konsep dan Teori...15
2.1.1 Teori Siklus Bisnis...15
2.1.2 Model Early Warning System...16
2.1.3 Definisi Business Cycle...18
2.1.4 Tahapan Business Cycle...19
2.1.5 Business Cycle Indicators...20
2.1.6 Leading Economic Indicators dan Peramalan Aktivitas Ekonomi...22
2.2 Penelitian Terdahulu...24
2.3 Kerangka Pemikiran...38
III. METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Data dan Metode Pengumpulan Data...40
3.2 Metode Analisis...40
3.2.1 Tahapan Penyusunan Leading Economic Indicator...42
3.2.2 Metode Penyusunan Early Warning Indicators…….45
3.3 Definisi Operasional………..56
IV. HASIL DAN PEMBAHAHASAN 4.1 Gambaran Umum Utang Luar Negeri Indonesia...59
4.2 Penyusunan Early Warning System...65
4.2.1 Identifikasi Variabel-variabel yang menjadi Leading, Lagging, dan Coincident Indicator...66
4.3.1 Analisis Hasil Early Warning System Secara Empiris..118
4.3.2 Operasionalisasi dan Pengelolaan Early Warning System di Indonesia…...122
4.3.3 Implikasi Kebijakan Pengelolaan Utang Luar Negeri Indonesia…...126
V. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan...129
5.2 Saran...130
DAFTAR PUSTAKA……….131
2.1 Kelebihan Masing-masing Model Early Warning System...17
2.2 Kekurangan Masing-masing Model Early Warning System...18
2.3 Leading Indicators Krisis Nilai Tukar dan Alasan Ekonomi……….…..28
2.4 Hasil-hasil Penelitian Terdahulu...30
2.5 Periode Waktu Pelaksanaan Debt Rescheduling Atas Pembayaran Utang Luar Negeri Indonesia...37
4.1 Nilai Net Resource Flow Indonesia Periode Tahun 2006-2011...63
4.2 Kombinasi Terbaik Penyusun Coincident Debt Index Beserta Bobotnya...109
4.3 Kombinasi Terbaik Penyusun Leading Debt Index Beserta Bobotnya...112
4.4 Perhitungan Selang Waktu Perbedaan Pergerakan LDI Mendahului CDI………….………...….113
4.5 Kombinasi Terbaik Penyusun Lagging Debt Index Beserta Bobotnya...115
4.6 Perhitungan Selang Waktu Perbedaan Pergerakan Lagging Debt Index Mengikuti Coincident Debt Index ...117
1.1 Besarnya Defisit Anggaran Pendapatan Belanja Negara
Periode 1998 hingga 2009 (dalam miliar rupiah)...1
1.2 Proporsi Sumber Pembiayaan Defisit Anggaran Pendapatan Belanja Negara Periode Tahun 2011...2
1.3 Posisi Surat Berharga Negara (SBN) Domestikyang Dimiliki Bukan Penduduk (Asing) Periode Tahun 2006 Hingga 2011 (dalam Juta Dollar)...4
1.4 Posisi Utang Luar Negeri Indonesia Pemerintah Per Triwulan Keempat Periode 1999 Hingga 2010 (dalam juta USD)...5
1.5 Posisi Utang Luar Negeri Indonesia Sektor Swasta Per Kuartal Keempat Periode 1999 hingga 2010 (dalam juta USD)...6
2.1 Bagan Kerangka Pemikiran...39
3.1 Alur Penyusunan Komponen Early Warning System...55
4.1 Debt To Export Indonesia Periode Tahun 2006 Hingga 2011……….60
4.2 Debt Service Ratio Indonesia Periode Tahun 2006 Hingga 2011…………....61
4.3 Pergerakan Coincident Debt Index (CDI) Seiring Dengan Variabel Debt to GDP...110
4.4 Pergerakan Leading Debt Index (LDI) Mendahului Coincident Debt Index (CDI)...112
4.5 Pergerakan Lagging Debt Index Mengikuti Coincident Debt Index...116
4.6 Perbandingan Pergerakan Coincident Debt Index (CDI) Dengan Kurs Rupiah Terhadap Dollar...118
4.7 Skematik Penggunaan Instrumen Leading Debt Index Dalam Operasionalisasi Early Warning System Krisis Utang...123
4.8 Skematik Penggunaan Instrumen Lagging Debt Index Dalam Operasionalisasi Early Warning System Krisis Utang...124
1. Variabel yang digunakan dalam penelitian………...……….……134
2. Hasil Cross Correlation Test Kandidat Coincident Indicator...138
3. Hasil Cross Correlation Test Kandidat Leading Indicator...141
4. Hasil Cross Correlation Test Kandidat Lagging Indicator...144
5. Hasil Pengujian Granger Causality Test Kandidat Coincident Indicator…148 6. Hasil Pengujian Granger Causality Test Kandidat Leading Indicator…….152
7. Hasil Pengujian Granger Causality Test Kandidat Lagging Indicator…….158
8. Perbandingan Grafik Variabel Kandidat Coincident Indicator Sebelum dan Sesudah Melalui X-12 ARIMA……….………….162
9. Perhitungan Composite Coincident Debt Index………....164
10. Perbandingan Grafik Variabel Kandidat Leading Indicator Sebelum dan Sesudah Melalui X-12 ARIMA……….………….171
11. Perhitungan Composite Leading Debt Index………....174
12. Perbandingan Grafik Variabel Kandidat Lagging Indicator Sebelum dan Sesudah Melalui X-12 ARIMA……….………….181
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Sebagai negara sedang berkembang yang tengah menuju tahap kemapanan ekonomi, Indonesia membutuhkan anggaran belanja dalam jumlah besar untuk membiayai berbagai program pembangunan yang direncanakan. Oleh karena itu, kondisi anggaran pendapatan belanja negara (APBN) selalu mengalami budget deficit, yakni kondisi dimana jumlah anggaran belanja lebih besar daripada
pendapatannya. Adapun besarnya defisit anggaran yang dialami Indonesia selama kurun waktu 13 tahun terakhir dapat dilihat pada Gambar 1.1.
Sumber: Bank Indonesia, 2011 diolah
Gambar 1.1. Besarnya Defisit Anggaran Pendapatan Belanja Negara Periode 1998 hingga 2009 (dalam miliar rupiah)
Gambar 1.1 menunjukkan bahwa selama periode tahun 1998 hingga 2011,
besarnya defisit anggaran yang terjadi menunjukkan trend yang terus meningkat. Pada periode tahun 1999, besarnya defisit anggaran sempat mengalami penurunan bila dibandingkan dengan tahun 1998, kemudian terus mengalami kenaikan
hingga mencapai angka defisit anggaran sebesar 40.485 miliar rupiah pada tahun 2001. Defisit anggaran yang begitu besar di tahun 2001 tersebut merupakan dampak akibat krisis moneter yang terjadi di tahun 1998. Pada periode tahun 2002 hingga 2008, besarnya defisit anggaran berfluktuasi hingga mencapai angka tertinggi di tahun 2011. Defisit anggaran pada tahun tersebut mencapai angka 124.656 miliar rupiah.
Besarnya defisit anggaran yang terjadi ditutupi baik dari pembiayaan dalam negeri maupun luar negeri dengan proporsi tertentu. Adapun besarnya porsi pembiayaan dalam maupun luar negeri untuk menutupi defisit anggaran yang terjadi pada tahun 2011 dapat dilihat pada Gambar 1.2 berikut.
Sumber : Bank Indonesia Indonesia, 2011, diolah
Gambar 1.2 Proporsi Sumber Pembiayaan Defisit Anggaran Pendapatan Belanja Negara Periode Tahun 2011
Gambar 1.2 menunjukkan bahwa untuk menutupi defisit anggaran yang terjadi
selama periode tahun 2005 hingga 2010, pemerintah mengandalkan sumber pembiayaan yang berasal dari perbankan dalam negeri, privatisasi, penjualan aset
program restrukturisasi, dana penerbitan obligasi negara, dan pinjaman luar negeri.
Dari beberapa sumber pembiayaan yang ada, porsi terbesar untuk menutupi defisit anggaran yang terjadi berasal dari obligasi negara yakni sebesar 74 persen. Dana penerbitan obligasi baru digunakan secara efektif dan menjadi instrumen utama pembiayaan APBN sejak tahun 2005. Hal ini menunjukan betapa pentingnya dana penerbitan obligasi pemerintah sebagai andalan demi terlaksananya kebijakan ekspansi fiskal dengan pola deficit budget yang diterapkan oleh pemerintah Indonesia selama ini.
Proporsi pembiayaan defisit anggaran yang sebagian besar berasal dari dana penerbitan obligasi pada akhirnya menyebabkan pemerintah memutuskan untuk meningkatkan penawaran obligasi di pasar sekuritas secara terus menerus. Dana dari penerbitan obligasi ini kemudian digunakan untuk beberapa hal, di antaranya adalah refinancing utang lama yang jatuh tempo dan refinancing dilakukan dengan utang baru yang mempunyai term dan condition yang lebih baik.
Ditinjau dari kepemilikannya, obligasi yang diterbitkan oleh pemerintah dapat dibedakan menjadi tiga, yakni obligasi yang dimiliki oleh pihak bank, non-bank, dan asing. Adapun data mengenai posisi kepemilikan asing atas obligasi tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.3.
Sumber : Bank Indonesia, 2011, diolah
Gambar 1.3 Posisi Surat Berharga Negara (SBN) Domestik yang Dimiliki Bukan Penduduk (Asing) Periode Tahun 2006 Hingga 2011
(dalam Juta Dollar)
Gambar 1.3 menunjukkan bahwa kepemilikan asing terhadap SBN menunjukkan
trend yang terus meningkat selama periode Agustus 2004 hingga Agustus 2010.
Hal ini mengindikasikan bahwa ketergantungan pemerintah semakin kuat terhadap pihak asing dalam hal memperoleh pendanaan yang dibutuhkan untuk menutupi defisit anggaran yang terjadi. Porsi kepemilikan asing terhadap SBN yang terus meningkat perlu diwaspadai sebab hal tersebut berdampak pada jumlah utang luar negeri pemerintah yang semakin besar. Apabila penerbitan SBN dan kepemilikan asing terhadap SBN tersebut tidak dibatasi, maka kondisi ini akan memicu semakin besarnya jumlah utang luar negeri pemerintah sehingga tidak menutup kemungkinan, di masa mendatang, pemerintah akan terjerat krisis utang yang akan berdampak buruk bagi perekonomian Indonesia secara keseluruhan.
Defisit APBN yang terjadi menuntut adanya sumber pembiayaan untuk menutupinya, baik yang berasal dari dalam maupun luar negeri. Pembiayaan yang
berasal dari luar negeri dapat berupa pinjaman bilateral atau multilateral maupun SBN yang dimiliki oleh asing. Pembiayaan dari luar negeri yang semakin meningkat berdampak pula semakin besarnya posisi utang luar negeri pemerintah. Secara keseluruhan, posisi utang luar negeri pemerintah juga mengindikasikan adanya potensi krisis utang yang mungkin melanda Indonesia di waktu mendatang. Hal ini diilustrasikan pada Gambar 1.4.
Sumber : Bank Indonesia, 2011, diolah
Gambar 1.4 Posisi Utang Luar Negeri Indonesia Pemerintah Per Triwulan Keempat Periode 1999 Hingga 2010 (dalam juta USD)
Gambar 1.4 menunjukkan bahwa selama periode tahun 1999 hingga 2010, posisi
utang luar negeri pemerintah menunjukkan trend yang terus meningkat. Hal ini mengindikasikan bahwa kondisi keuangan pemerintah semakin menunjukkan ketergantungan yang semakin besar terhadap pembiayaan dari pihak asing, berupa pinjaman bilateral atau multilateral maupun dari dana hasil penerbitan Surat Berharga Negara (SBN) yang kemudian dimiliki oleh pihak asing. Kondisi ketergantungan tersebut dikhawatirkan dapat berdampak buruk pada kesehatan
keuangan pemerintah apabila terjadi guncangan (shock) sebagai dampak ketidakpastian lingkungan perekonomian global yang terjadi saat ini. Jika ketergantungan yang semakin kuat tersebut terus terjadi dalam periode waktu yang lama, maka tidak menutup kemungkinan bila di masa yang akan datang pemerintah akan terjerat krisis utang seperti yang dialami negara-negara Uni Eropa saat ini.
Utang luar negeri Indonesia selain dimiliki oleh sektor publik, juga dimiliki oleh sektor swasta. Sektor swasta yang memiliki utang luar negeri ini mencakup sektor lembaga keuangan (bank dan nonbank) serta sektor bukan lembaga keuangan. Adapun posisi utang luar sektor swasta dapat dilihat pada Gambar 1.5.
Sumber : Bank Indonesia, 2011,diolah
Gambar 1.5 Posisi Utang Luar Negeri Indonesia Sektor Swasta Per Kuartal Keempat Periode 1999 hingga 2010 (dalam juta USD)
Gambar 1.5 menunjukkan bahwa posisi utang luar negeri pihak swasta
menunjukkan trend yang terus meningkat selama periode tahun 1999 hingga 2010. Posisi utang luar negeri sektor swasta mencapai nilai tertinggi pada periode tahun 2011 yakni mencapai 106.114 juta USD. Utang luar negeri tersebut
mencakup pinjaman, utang dagang, serta surat utang yang diterbitkan luar negeri dan dalam negeri yang dimiliki bukan oleh penduduk. Apabila jumlah utang luar negeri sektor swasta terus meningkat dari waktu ke waktu tanpa diiringi peningkatan produktivitas sektor riil dalam negeri, maka pada jangka panjang sektor swasta akan mengalami kesulitan dalam hal pembayaran kembali utang-utang tersebut yang akan berdampak pada terjadinya guncangan perekonomian.
Secara substansi, utang luar negeri merupakan sumber pembiayaan uang digunakan untuk menutupi kebutuhan investasi di suatu negara. Kegiatan investasi sangat penting untuk dilakukan di suatu negara demi menggiatkan perekonomian sehingga dapat mendorong pertumbuhan ekonomi lebih tinggi. Kegiatan tersebut membutuhkan dana dalam jumlah yang cukup besar, sehingga di beberapa negara tertentu sumber pembiayaan dalam negeri yang tersedia, misalnya dari tabungan domestik, tidak mampu mencukupi kebutuhan dana investasi yang akan dilakukan. Untuk mencukupi kebutuhan pembiayaan tersebut, maka utang luar negeri dilakukan. Adanya utang luar negeri ini menimbulkan kewajiban bagi negara debitur untuk mengembalikan utang tersebut beserta bunganya di masa mendatang. Oleh karena itu, pembiayaan yang bersumber dari utang luar negeri ini harus dikelola dengan baik dan dialokasikan untuk kegiatan investasi sektor riil yang produktif sehingga dapat memberikan rate of return yang tinggi di kemudian hari. Hal ini penting untuk mendukung kemampuan likuiditas negara debitur dalam melakukan pembayaran kembali atas jumlah pokok dan bunga dari utang luar negeri tersebut, sehingga negara debitur akan terhindar dari jeratan krisis utang seperti yang melanda Uni Eropa saat ini.
Penggunaaan utang luar negeri yang dialokasikan untuk kegiatan yang tidak produktif tanpa pengawasan yang baik dapat menyebabkan terjadinya krisis utang seperti yang saat ini melanda negara-negara di kawasan Uni Eropa (European Union/EU). Krisis utang yang berdampak sistemik tersebut diawali dengan
kondisi gagal bayar yang dialami negara Yunani. Hal ini disebabkan karena ketiadaan pengawasan yang ketat dalam alokasi penggunaan utang luar negeri di negara tersebut. Defisit APBN Yunani mencapai 13,6 persen dari produk domestik bruto (PDB). Nilai ini melebihi batas ketentuan yang tercantum dalam Maastricht Treaty (Undang-Undang Dasar anggota Uni Eropa), yang menyatakan
bahwa negara-negara anggota Uni Eropa harus memiliki defisit APBN maksimum 3 persen dari PDB nya. Defisit APBN yang dialami Yunani tersebut selanjutnya dibiayai dari dari dana yang bersumber dari penerbitan obligasi oleh pemerintah sehingga menyebabkan utang luar negeri Yunani terus terakumulasi mencapai 172 persen dari PDB per Juni 2011. Nilai ini melebihi batas ketentuan yang tercantum dalam Maastricht Treaty yang menyatakan bahwa negara-negara anggota Uni Eropa harus memiliki total utang luar negeri maksimum 60 persen dari PDB nya (Quéré, Bénassy dan Boone, 2010).
Dana yang bersumber dari penerbitan obligasi pemerintah sebagian besar digunakan untuk berbagai program yang sifatnya konsumtif dan pembiayaan sosial bagi masyarakat Yunani. Dana tersebut tidak digunakan untuk membiayai kegiatan investasi produktif, sehingga tidak memberikan dampak multiplier effect yang besar bagi pertumbuhan ekonomi Yunani sehingga tidak memberikan rate of return bagi pemerintah. Akibatnya, pada saat sebagian besar obligasi pemerintah
mengalami jatuh tempo pada periode bulan Mei tahun 2010, pemerintah Yunani mengalami kesulitan likuiditas sehingga terjadi kondisi gagal bayar yang dialami negara tersebut. Kondisi krisis utang yang dialami Yunani tersebut memicu terjadinya krisis perbankan di kawasan Uni Eropa. Hal ini disebabkan karena sebagian besar pemegang obligasi Yunani adalah bank-bank di negara-negara Uni Eropa. Dengan demikian, krisis utang Yunani berdampak luas dan sistemik terhadap perekonomian negara-negara lain di kawasan Uni Eropa. Oleh karena itu, negara-negara yang tergabung dalam Uni Eropa memutuskan melakukan bail out dengan menggelontorkan dana sebesar 14.5 miliar Euro dalam rangka
melakukan pembayaran atas obligasi-obligasi pemerintah Yunani yang jatuh tempo tersebut. Jumlah itu masih akan ditambah dengan komitmen dari IMF dan tambahan dana talangan dari Uni Eropa untuk membayar utang-utang jatuh tempo lainnya (Arghyrou dan Tsoukalas, 2010).
Selain Yunani, bank-bank di negara kawasan Uni Eropa juga banyak yang memegang obligasi-obligasi yang diterbitkan oleh pemerintah negara Irlandia, Italia, Portugal, dan Spanyol. Meskipun hanya Yunani yang mengalami gagal bayar dan membutuhkan restrukturisasi untuk pembayaran obligasi-obligasi yang telah jatuh tempo tersebut, namun kondisi gagal bayar dan restrukturisasi meluas terjadi pada beberapa negara lainnya. Hal ini memicu terjadinya krisis perbankan dengan dampak lebih besar. Kondisi ini berakibat buruk pada perekonomian negara-negara Uni Eropa sehingga secara keseluruhan, kawasan tersebut mengalami perlambatan pertumbuhan ekonomi sejak tahun 2009 hingga saat ini.
Berdasarkan pengalaman yang dialami oleh negara-negara di kawasan Uni Eropa, maka sumber pembiayaan yang berasal dari utang luar negeri dalam jumlah yang besar perlu diantisipasi sedini mungkin. Suatu sistem deteksi dini perlu untuk dibangun agar pemerintah dapat memperkirakan periode waktu kemungkinan terjadinya krisis utang secara tepat. Hal ini penting bagi pemerintah sehingga dapat merumuskan dan mengimplementasikan kebijakan-kebijakan yang bersifat antisipatif. Dengan adanya impelementasi kebijakan-kebijakan ekonomi secara tepat, maka diharapkan krisis utang dapat diantisipasi dengan baik sehingga mengurangi kemungkinan dampak sistemik yang terjadi secara meluas akibat krisis utang tersebut.
Berdasarkan data yang telah ditunjukkan sebelumnya, terlihat bahwa komposisi utang luar negeri pemerintah dan swasta menunjukkan trend yang terus meningkat pada tiap periodenya. Hal ini mengakibatkan akumulasi utang luar negeri Indonesia dalam jumlah yang besar. Kondisi tersebut dapat meningkatkan eksposur bagi perekonomi Indonesia apabila terjadi guncangan ekonomi yang dipengaruhi oleh lingkungan eksternal perekonomian global. Guncangan tersebut dapat mengarahkan perekonomian Indonesia pada kondisi krisis utang luar negeri. Hal ini disebabkan karena adanya guncangan eksternal dapat meningkatkan eksposur utang luar negeri. Eksposur utang luar negeri yang berlebihan dapat memberikan tekanan depresiatif terutama karena faktor sentimen negatif. Utang luar negeri yang tidak terkendali dan bermasalah secara berkepanjangan (misalnya harus melalui proses rescheduling berulang-ulang) akan meningkatkan premi risiko dan biaya pinjaman yang pada akhirnya akan menurunkan credit rating dan
memberi tekanan pada nilai tukar. Depresiasi rupiah akan memberikan tekanan terhadap inflasi melalui pass through effect, sehingga akan mengurangi dampak positif depresiasi rupiah terhadap transaksi berjalan (current account). Padahal, peningkatan surplus transaksi berjalan sangat diperlukan untuk menutupi kewajiban pembayaran utang luar negeri. Dengan demikian, jelas bahwa risiko yang ditimbulkan akibat ketidakmampuan pembayaran utang luar negeri akan berimplikasi negatif pada aspek moneter berupa tekanan terhadap nilai tukar dan mengancam stabilitas makroekonomi secara keseluruhan yang bahkan dapat menghambat pertumbuhan ekonomi.
Dengan mempertimbangkan berbagai dampak yang dapat terjadi akibat krisis utang luar negeri, maka perlu adanya suatu sistem deteksi dini yang dapat menandai kemungkinan terjadinya krisis utang di Indonesia. Terdapat dua fungsi utama dalam suatu sistem deteksi dini. Pertama adalah mengantisipasi terjadinya krisis utang luar negeri dan yang kedua adalah mengantisipasi dampak akibat krisis utang luar negeri. Fungsi pertama berperan sebagai pertimbangan pemerintah untuk melakukan kebijakan-kebijakan antisipatif agar krisis yang diprediksi akan terjadi, dapat dihindari. Fungsi kedua adalah jika kemudian krisis utang luar negeri tidak terhindarkan, maka sistem deteksi dini ini berperan sebagai dasar pertimbangan merumuskan dan melaksanakan kebijakan penanggulangan serta antisipasi penyebaran dampak krisis. Dengan demikian, pembangunan sistem deteksi dini ini menjadi sangat penting sebagai peringatan kemungkinan terjadinya krisis utang di Indonesia.
1.2 Permasalahan
Kondisi APBN Indonesia selalu mengalami defisit sehingga membutuhkan pembiayaan untuk menutupi defisit tersebut. Sejak tahun 2005, sumber utama pembiayaan untuk menutupi defisit tersebut berasal dari penerbitan obligasi. Dari waktu ke waktu, porsi kepemilikan obligasi semakin besar dikuasai oleh pihak asing. Hal ini secara tidak langsung mengindikasikan bahwa salah satu sumber pembiayaan APBN utama adalah utang luar negeri. Bila kondisi ini terus berlangsung dalam jangka waktu yang panjang, maka utang luar negeri pemerintah akan terakumulasi dalam jumlah yang besar.
Utang luar negeri pihak swasta juga menunjukkan trend yang terus meningkat dari waktu ke waktu. Peningkatan eksposur juga terjadi seiring dengan semakin kurangnya pengawasan terhadap alokasi penggunaan utang luar negeri sektor swasta tersebut. Berbagai kegiatan perekonomian yang digerakkan sektor swasta sebagian besar didanai dari pembiayaan utang luar negeri. Kondisi tersebut semakin menguatkan indikasi adanya ketergantungan Indonesia terhadap sumber pembiayaan dari pihak asing dalam bentuk utang luar negeri. Hal ini akan menyebabkan perekonomian Indonesia semakin rentan terhadap perubahan eksternal yang terjadi. Dengan demikian, tidak menutup kemungkinan bila di masa mendatang Indonesia bisa mengalami krisis utang luar negeri. Oleh karena itu, sangatlah penting untuk mengembangkan suatu mekanisme deteksi kemungkinan terjadinya krisis utang di Indonesia. Hal ini dimaksudkan agar langkah-langkah preventif dan antisipatif dapat segera diimplementasikan untuk membenahi perekonomian secara keseluruhan supaya terhindar dari krisis utang yang mungkin melanda Indonesia.
Berdasarkan uraian di atas, maka penting artinya bagi Indonesia untuk memiliki suatu sistem deteksi dini krisis utang di Indonesia. Oleh karena itu, permasalahan yang akan diteliti adalah :
1. Apa saja indikator-indikator yang dapat menjadi Coincident, Leading dan Lagging Indicators terjadinya krisis utang luar negeri di Indonesia?
2. Bagaimana rancang bangun dan mekanisme bekerjanya early warning system krisis utang di Indonesia?
3. Apa saja kebijakan yang diperlukan dalam rangka menghindari dan menanggulangi terjadinya krisis utang di Indonesia ?
1.3 Tujuan
Adapun tujuan yang hendak dicapai dalam skripsi ini adalah :
1. Untuk menentukan indikator-indikator yang dapat menjadi Coincident, Leading dan Lagging Indicators terjadinya krisis utang luar negeri di
Indonesia
2. Untuk menentukan rancang bangun dan mekanisme bekerjanya early warning system krisis utang di Indonesia
3. Untuk mengidentifikasi kebijakan-kebijakan yang diperlukan dalam rangka menghindari dan menanggulangi terjadinya krisis utang di Indonesia
1.4 Manfaat
Secara khusus, manfaat yang dapat diperoleh melalui skripsi yang membahas penyusunan sistem deteksi dini krisis utang di Indonesia adalah sebagai berikut : 1. Manfaat bagi penulis, yakni dapat mengembangkan pemahaman dan
kemampuan dalam menganalisis fenomena ekonomi, khususnya dalam hal ini krisis utang yang mungkin melanda Indonesia pada periode waktu mendatang. 2. Manfaat bagi pengambil kebijakan, yakni dapat dengan segera merancang dan
mengimplementasikan kebijakan ekonomi yang tepat dalam rangka memperkuat perekonomian dari sisi fiskal. Pemerintah diharapkan secara tepat dapat menggunakan sistem deteksi dini ini untuk memprediksi kemungkinan terjadinya krisis utang di masa mendatang. Langkah kebijakan pemerintah yang tepat waktu dan sasaran sangat penting untuk dilakukan untuk mengantisipasi krisis utang di Indonesia.
1.5 Ruang Lingkup
Dalam penelitian ini, dilakukan proses seleksi terhadap berbagai macam variabel ekonomi dalam rangka penyusunan sistem deteksi dini krisis utang di Indonesia. Variabel ekonomi yang diseleksi mencakup variabel makroekonomi domestik dan variabel makroekonomi global selama periode bulan Januari 1990 hingga Desember 2011.
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Tinjauan Konsep dan Teori
Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan sistem deteksi dini kemungkinan terjadinya krisis utang di Indonesia pada waktu mendatang dengan didasarkan pada berbagai teori dan konsep ekonomi yang berkaitan satu sama lain. Teori dan konsep yang mendasari penelitian ini sangat terkait dengan variabel utang pemerintah dan variabel-variabel makroekonomi lainnya yang berkaitan satu dengan lainnya. Pemahaman terhadap berbagai konsep dan teori terkait dengan utang pemerintah merupakan hal yang penting karena menjadi dasar dalam penetapan masalah yang dibahas dalam penelitian. Selain itu, penggunaan konsep dan teori yang tepat juga sangat berperan dalam upaya memperoleh validitas dan reabilitas data yang tinggi dalam penelitian yang dilakukan. Adapun teori dan konsep ekonomi terkait dengan utang luar negeri yang digunakan dalam penelitian ini diuraikan pada sub bab selanjutnya berikut ini.
2.1.1 Teori Siklus Bisnis
Teori Siklus Bisnis menyatakan bahwa fluktuasi dalam perekonomian dapat
terjadi akibat adanya guncangan pada salah satu variabel makroekonomi tertentu. Misalnya saja bila terjadi guncangan terhadap kemampuan dalam memproduksi barang dan jasa, maka hal tersebut dapat mengubah tingkat output dan kesempatan kerja alamiah. Guncangan ini tidak diinginkan, namun tidak dapat
dihindari. Begitu guncangan terjadi, GDP, kesempatan kerja, dan variabel-variabel makroekonomi lain akan berfluktuasi.
Guncangan yang terjadi pada suatu variabel makroekonomi tertentu berdampak pula pada terjadinya perubahan dalam defisit anggaran pemerintah. Hal tersebut terjadi secara otomatis untuk menanggapi perekonomian yang berfluktuasi. Sebagai ilustrasi, ketika perekonomian mengalami resesi, pendapatan akan turun, sehingga kemampuan seseorang untuk membayar pajak menjadi berkurang. Tingkat laba yang diperoleh juga menurun, sehingga perusahaan membayar lebih sedikit pajak pendapatan. Kondisi resesi ini juga berdampak pada semakin meningkatnya jumlah masyarakat yang bergantung pada bantuan pemerintah, sehingga pengeluaran pemerintah juga mengalami peningkatan secara signifikan.
2.1.2 Model Early Warning System (EWS)
Model Early Warning System (EWS) merupakan suatu model yang digunakan
untuk mengantisipasi apakah dan kapan suatu negara dipengaruhi oleh krisis dan ketidakstabilan ekonomi. Model ini dibangun terkait dengan siklus perekonomian khususnya pada saat krisis keuangan yang terjadi seperti di Eropa (1992-1993), Turki (1994), Amerika Latin (1994-1995) dan Asia (1997-1998). EWS pada siklus perekonomian sangat penting bagi pemerintah serta sektor riil dalam kerangka perencanaan dan formulasi kebijakan serta pengambilan keputusan.
Menurut Nasution (2007), pendekatan metode untuk model EWS dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu :
2. Business cycle analysis
Kedua pendekatan tersebut memiliki kelebihan dan kekurangan, di antaranya dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2.1. Kelebihan Masing-Masing Model Early Warning System
Sumber : InterCafe (2007)
Macroeconometric Model &Time Series Model
Business cycle analysis (Composite Leading & Coincident Indicators) Pembentukan model didasarkan pada teori
ekonomi dan diestimasi berdasarkan prinsip-prinsip ekonometrika
Data tersedia lebih cepat (timeliness) dan high frequency (monthly basis).
Berdasarkan model dapat dilakukan simulasi dengan berbagai skenario
Tidak ada hubungan fungsional antara leading dengan coincident index maupun reference series, sehingga tidak diperlukan proyeksi atau pengasumsian nilai variable bebas.
Model dapat menjelaskan hubungan antar variabel secara kuantitatif
Leading index dapat memberikan deteksi dini (early warning system)
tentang arah pergerakan
perekonomian secara gregat baik level maupun laju pertumbuhannya. Dengan kata lain, metode ini dapat
memberikn signal tentang
kemungkinan terjadinya turning-point dalam beberapa periode mendatang.
Tabel 2.2. Kekurangan Masing-Masing Model Early Warning System
Macroeconometric Model &Time Series Model
Business cycle analysis (Composite Leading & Coincident Indicators) Pembentukan model dengan frekuensi tinggi
seringkali sulit karena keterbatasan data
Komponen pembentuk indeks dipilih berdasarkan judgment, studi literatur serta statistical test. Sehingga, beberapa ahli mengatakan metode ini atheoritical.
Untuk membuat proyeksi nilai-nilai variabel
eksogen harus terlebih dahulu
diprediksi/diasumsikan. Kesalahan dalam prediksi ini akan terbawa secara kumulatif dalam proyeksi nilai variabel endogen.
Tidak dapat digunakan untuk mebuat simulasi dengan berbagai skenario serta tidak dapat menunjukkan variabel ekonomi dalam bentuk persamaan matematika.
Sumber : InterCafe (2007)
2.1.3 Definisi Business Cycle
Burns dan W. Mitchel dalam bukunya Business Cycle Analysis yang terbit tahun 1946 berpendapat bahwa business cycle terjadi pada orientasi pasar ekonomi dan terlibat sepanjang waktu, tapi tidak berakibat secara berkala dari ekspansi dan kontraksi dalam sebagian besar kegiatan ekonomi. Business cyle adalah suatu jenis fluktuasi ekonomi yang terjadi pada suatu kegiatan ekonomi agregat di suatu negara. Suatu siklus terdiri dari ekspansi yang terjadi pada waktu bersamaan dalam berbagai kegiatan ekonomi, demikian pula resesi dan kontraksi yang muncul ke dalam fase ekspansi pada siklus selanjutnya. Perubahan urutan ini terjadi secara berulang tetapi tidak pada waktu-waktu tertentu. Durasi dari suatu siklus bisnis bisa bervariasi, mulai lebih dari satu tahun hingga sepuluh atau dua belas tahun. Siklus bisnis ini tidak bisa dibagi ke dalam siklus-siklus dengan karakter serupa yang lebih pendek (Zhang dan Zhuang, 2002).
Menurut National Bureau of Economic Research (NBER), siklus bisnis mengacu pada kegiatan ekonomi secara agregat yang titik utamanya yaitu menyatukan pergerakan dari banyak variabel ekonomi atau proses pada banyak siklusnya tersebut. Beberapa ada yang menjadi lead dan ada yang menjadi lag. Mereka cenderung untuk selalu bergerak bersama sehingga tidak bisa dihilangkan menjadi single aggregate.
2.1.4 Tahapan Business Cycle
Definisi klasik business cycle oleh NBER memiliki dua fase, yaitu ekspansi dan kontraksi. Berakhirnya ekspansi dan dimulainya kontraksi dalam titik puncak (peak) sebagai waktu yang menandai tingkat yang tertinggi (kulminasi) dari penurunan secara umum kegiatan perekonomian. Berakhirnya kontraksi dan dimulainya ekspansi dalam titik trough (lembah) sebagai waktu yang menandai tingkat tertinggi dari peningkatannya. Dalam siklus perekonomian, terdapat empat tahapan business cycle, yaitu :
1. Masa depresi (depression), yaitu suatu periode penurunan permintaan agregat yang cepat dan diiringi rendahnya tingkat output dan pengangguran yang tinggi secara bertahap mencapai dasar yang paling rendah
2. Masa pemulihan (recovery), yaitu peningkatan permintaan agregat yang diiringi peningkatan output dan penurunan tingkat pengangguran
3. Masa kemakmuran (prosperity), yaitu permintaan agregat yang mencapai dan kemudian melewati taraf output yang terus menerus (PDB Potensial) pada saat puncak siklus telah dicapai, dimana tingkat pengangguran tenaga kerja penuh
dicapai dan adanya kelebihan permintaan mengakibatkan naiknya tingkat harga-harga umum (inflasi)
4. Masa resesi (recession), yaitu suatu masa dimana permintaan agregat menurun yang mengakibatkan penurunan kecil dari output dan tenaga kerja, seperti yang terjadi pada tahap awal.Seiring dengan hal ini, maka akan muncul masa depresi.
2.1.5 Business Cycle Indicators
Business Cycle Indicators (BCI) merupakan salah satu bentuk indikator yang
biasa digunakan untuk meramalkan keadaan ekonomi di masa depan atau trend ekonomi. Indikator ekonomi mempunyai dampak besar terhadap pasar, bagaimana mengetahui, menginterpretasi dan menganalisis indikator tersebut merupakan hal yang sangat penting bagi para pelaku ekonomi.
Setiap indikator harus memenuhi beberapa aturan kriteria, dimana ada tiga kategori timing indicator yang diklasifikasikan menurut tipe peramalan yang dihasilkannya, yaitu coincident, leading, dan lagging. Variabel-variabel ekonomi yang termasuk dalam setiap jenis indikator bisa berbeda-beda untuk tiap negara, baik negara maju maupun negara berkembang. Hal ini dikarenakan perbedaan sistem dan kondisi ekonomi yang dianut suatu negara, respon dari setiap kebijakan yang dikeluarkan pemerintah di masing-masing negara, dan lain sebagainya.
Coincident, Leading dan Lagging Indicators yang dihasilkan dari pendekatan
business cycle memiliki fungsi dan karakteristik masing-masing. Adapun
penjelasan mengenai ketiga indikator tersebut dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Coincident Indicators
Coincident Indicators memiliki ketepatan waktu dengan variabel reference
yang menunjukkan business cycle-nya. Bila dilihat dari pergerakan siklusnya, Coincident Indicators bergerak seiring dengan variabel reference. Keduanya
secara grafis bergerak bersamaan, bila siklus variabel reference berada di titik puncak, maka siklus dari Coincident Indicators berada di titik puncak pula, begitu juga sebaliknya.
2. Leading Indicators
Time series yang dipilih cenderung bergerak lebih dulu dari variabel reference
dan Leading Indicators-nya juga mencapai perputaran pergantian poin terlebih dahulu terhadap posisi business cycle (puncak dan lembah). Oleh karena itu, Leading Indicators ini cikal bakal dari early warning system.
Series-nya lebih sensitif dan volatile daripada Coincident Indicators, serta
banyak dari mereka yang memiliki trend yang sangat lemah. Leading Indicators jarang kehilangan banyak resesi tapi indikator tersebur memiliki lebih banyak fluktuasi daripada Coincident Indicators.
3. Lagging Indicators
Lagging Indicators menguatkan pergerakan dari Coincident dan Leading
Indicators. Indikator ini dapat memeratakan dari kedua indikator lainnya. Bila
reference. Oleh karena itu, Lagging Indicators kurang berpengaruh dalam
pembagunan early warning system. Hal ini disebabkan karena pergerakan indikator ini hanya memprediksi dampak penyebaran akibat terjadinya suatu fenoma ekonomi yang menjadi fokus penelitian.
Coincident, Leading dan Lagging Indicators merupakan instrumen yang
penting dalam pembangunan suatu early warning system. Dalam upaya mendapatkan kemungkinan sinyal-sinyal yang benar dan lebih kuat dalam mengurangi kesalahan, maka perlu disusun suatu indeks gabungan. Composite Index lebih baik daripada Individual Index, karena dalam business cycle tidak ada
pembuktian dari rantai tunggal dalam menjawab permasalahan yang terjadi , yaitu gejala-gejala resesi atau ekspansi. Dengan adanya Composite Index, maka kemampuan prediksi potensial dalam Leading Indicators akan semakin optimal.
2.1.6 Leading Economic Indicators dan Peramalan Aktivitas Ekonomi
Penyusunan Leading Economic Indicators (LEI) pertama kali dirintis pada tahun 1920-an oleh Badan Statistik Amerika, yang dikenal dengan Bureau of Economic Research (NBER). Pada saat itu, ilmu ekonometrika masih belum
berkembang, sehingga metode penyusunan LEI pun lebih bersifat analisis deskriptif. Selain itu, karena keterbatasan dalam penyusunannya, LEI hanya disajikan dalam bentuk tabel angka-angka statistik. Pada masa itu, terdapat LEI saja dan belum memiliki composite index.
Pada perkembangan selanjutnya, LEI mengalami kemajuan yang begitu pesat dalam berbagai penelitian yang dilakukan. Indikator ini mulai dikaitkan dengan
berbagai teori ekonomi yang relevan untuk menyusun suatu EWS yang lebih akurat. Salah satu teori ekonomi yang kini mulai banyak dikaitkan dengan LEI untuk keperluan pembangunan EWS adalah teori siklus bisnis (business cycle).
Pembentukan LEI dengan pendekatan siklus bisnis mulai banyak dikembangkan didasarkan atas perhatian pada shock yang banyak terjadi berasal dari faktor internal maupun eksternal. Shock tersebut menyebabkan terjadinya fluktuasi (volatilitas) dalam perekonomian. Dalam jangka panjang, fluktuasi tersebut akan mengakibatkan naik atau turunnya aktivitas perekonomian. Perilaku naik turunnya (rebounds dan declines, atau recoveries dan recessions) perekonomian seringkali berulang pada masa-masa sesudahnya dan membentuk suatu siklus. Karena sifatnya yang terus berulang, maka adanya deteksi dini atau peramalan siklus perekonomian menjadi sangat penting, baik bagi pemerintah mapupun dunia usaha dalam rangka perencanaan dan formulasi kebijakan di bidang ekonomi serta pengambilan keputusan bisnis.
Dalam analisis business cycle, dikenal tiga indikator komposit, yaitu Leading, Coincident, dan Lagging Indicators. Selain ketiga indikator komposit tersebut,
dalam analisis business cycle terdapat pula reference series yang merupakan variabel untuk menggambarkan kondisi perekonomian secara keseluruhan seperti Debt to GDP, PDB, inflasi, nilai tukar, saham, indeks produksi industri, dan
sebagainya. Coincident Indicators merupakan variabel yang menggambarkan kondisi perekonomian saat ini dan bergerak seiring dengan reference series. Leading Indicators merupakan variabel yang menggambarkan keadaan ekonomi
maupun reference series. Lagging Indicators adalah variabel yang mengikuti (lag) pergerakan Coincident maupun Leading Indicators. Dari ketiga indikator tersebut, Leading Indicators mendapatkan perhatian khusus karena fungsinya yang mampu
memberikan deteksi dini (early warning system) tentang arah pergerakan perekonomian secara keseluruhan.
Sejak awal perkembangannya, analisis business cycle ini terutama penyusunan Leading Indicators sangat populer dalam mendeteksi siklus perekonomian. Penyusunan Leading Indicators memerlukan data dengan frekuensi yang tinggi, umumnya berupa data bulanan dengan frekuensi dan time series yang panjang. Oleh karena itu, penggunaannya masih sangat terbatas untuk
penelitian yang dilakukan di negara berkembang. Hal ini disebabkan karena ketersediaan data di negara berkembang pada umumnya masih belum terdokumentasi dengan baik.
2.2 Penelitian Terdahulu
Terdapat begitu banyak penelitian yang dilakukan dari waktu ke waktu untuk memberikan penilaian terhadap suatu negara mengenai kemungkinan terjadinya krisis utang. Lembaga pemeringkat utang internasional menilai kemungkinan terjadinya krisis utang di suatu negara tertentu melalui kemampuannya dalam membayar kembali obligasi. Namun, dalam studi-studi selanjutnya, penilaian terhadap kemungkinan terjadinya krisis utang di suatu negara dapat dikaitkan dengan GDP per kapita, inflasi, utang eksternal,
pembangunan ekonomi dan sejarah negara tersebut (Cantor& Packer, 1996; Lee, 1993).
Pada penelitian lebih lanjut, mulai dikembangkan early warning system (EWS) yang bertujuan untuk menghasilkan suatu sinyal yang dapat mendeteksi kesulitan pembayaran kembali utang suatu negara (debt repayment). Hampir semua literatur studi menyatakan bahwa EWS yang dibentuk pada suatu penelitian tertentu dapat digunakan untuk mendeteksi krisis utang pada suatu negara dalam jangka waktu satu tahun sebelumnya. Waktu yang lebih panjang memang berdampak pada lebih sedikit kegagalan, karena semakin panjang waktu signaling, semakin panjang pula waktu untuk mengambil langkah-langkah
antisipatif untuk menghindari terjadinya krisis utang (Berg & Pattillo 1999; Kamin, 1999; Kumar et al., 2003).
Bussière and Fratzscher (2002) menunjukkan metode penentuan panjang waktu yang optimal dalam sinyal peringatan dini. Dalam upaya untuk menaksir kecukupan dari suatu EWS, kemungkinan prakiraan biasanya ditransformasikan ke dalam peramalan dan dibandingkan denan indikator EWS yit. Untuk tujuan
tersebut, pembuat keputusan harus menggunakan suatu cut-off atau probabilitas threshold λ yang konsisten dengan besarnya kehilangan fungsi yang terjadi.
A.-M. Fuertes, E. Kalotychou (2007) berupaya menyusun suatu model EWS yang optimal dalam upaya mendeteksi kemungkinan terjadinya krisis utang di negara-negara OECD dengan cara mengeksplorasi hubungan antara EWS dengan fungsi objektif pembuat keputusan. Dengan demikian, penelitian yang dilakukan tersebut memiliki dua komponen utama. Pertama, adanya unsur preferensi
pembuat keputusan (dirumuskan dalam bentuk loss function dan risk-aversion parameter) yang digabungkan ke dalam pengujian optimal dari classifier dan
penilaian dari peramalan sampel. Kedua, penelitian ini berupaya menginvestigasi kombinasi peramalan yang dilakukan. Adapun pendekatan yang dilakukan adalah logit M dan logit R, K-Clustering, serta pendekatan ketiga menggunakan kombinasi keduanya (menginvestigasi tentang forecast combining). Pokok permasalahan pada fungsi objektif dan kombinasi peramalan masih kurang dibahas dalam berbagai literatur, sehingga penelitian ini lebih menekankan pada kedua hal tersebut.
Adapun hasil penelitian ini menunjukkan bahwa preferensi pembuat keputusan mempengaruhi pemilihan dari metodologi peramalan dan pengujian optimalnya. LOGIT-M menunjukkan non-parametric (clustering) dan judgmental (LOGIT-R) classifier dengan menghasilkan false alarms yang lebih sedikit. Lebih lanjut, ditemukan bahwa dua classifier menguasai LOGIT-M dalam kehilangan kegagalan yang lebih sedikit.
Untuk keperluan pembentukan early warning system yang akurat, maka dalam penelitian ini dilakukan pemilihan variabel-variabel yang dianggap sesuai. Pemilihan variabel-variabel tersebut didasarkan pada pendekatan LOGIT-M dan K-clustering sehingga diperoleh sepuluh variabel terpilih. Adapun variabel yang terpilih tersebut adalah sebagai berikut.
1. volatilitas pertumbuhan ekspor dan rasio neraca perdagangan terhadap GDP (menjadi sinyal bagi aktivitas ekonomi eksternal);
2. rasio total utang luar negeri terhadap GDP, rasio official debt terhadap total debt, dan rasio kredit IMF terhadap ekspor (menjadi sinyal bagi aktivitas
external credit exposure)
3. credit to private sector/GDP, pertumbuhan GDP, volatilitas pertumbuhan GDP, dan nilai tukar riil (menjadi sinyal untuk menggambarkan kondisi domestik)
4. trade/GDP (menjadi sinyal mata rantai perekonomian global)
Goldstein, Kaminsky, dan Reinhart (2000) juga telah mengupayakan pembentukan suatu early warning system dengan pendekatan leading indicators. Adapun perbedaannya dengan penelitian ini adalah bahwa penelitian tersebut dilakukan untuk membangun alat deteksi dini kemungkinan terjadinya krisis nilai tukar. Dalam penelitian tersebut, telah ditetapkan beberapa leading indicator baku yang digunakan sebagai acuan utama dalam pembuatan model EWS sebagaimana terlihat pada Tabel 2.3.
Tabel 2.3 Leading Indicators Krisis Nilai Tukar dan Alasan Ekonomi
Leading Indicators Alasan Ekonomi
NERACA PERDAGANGAN Keseimbangan neraca perdagangan / Investasi lokal kotor
-Ekspor -Impor
Nilai tukar efektif riil
Nilai tukar terhadap US Dollar Keseimbangan Neraca Perdagangan/ Pendapatan Regional Bruto
Ekspor yang melemah dan
pertumbuhan impor yang berlebihan dan nilai tukar yang terlampau kuat
dapat memperburuk neraca
perdagangan, dan dalam sejarah sangat berkaitan dengan terjadinya krisis keuangan dibanyak negara. Kelemahan eksternal dan nilai tukar yang
terlampau kuat dapat juga
menyebabkan kerawanan sektor
perbankan seperti kehilangan daya kompetisi di pasar eksternal yang dapat
menimbulkan krisis keuangan,
kegagalan bisnis, dan penurunan kualitas pinjaman. Akhirnya, krisis perbankan dapat menyebabkan krisis keuangan.
NERACA KEUANGAN
Simpanan di BIS/cadangan devisa Perbedaan tingkat suku bunga di dalam negeri dengan Amerika
Kewajiban asing atau harta pihak asing di sektor perbankan
Cadangan Devisa -M2/cadangan devisa
-Aliran modal jangka pendek/GDP
-Hutang luar negeri jangka
pendek/cadangan devisa
Dengan terjadinya globalisasi dan integrasi sektor keuangan, masalah neraca keuangan dapat membuat suatu
negara menjadi mudah terkena
guncangan. Perwujudan masalah
neraca keuangan dapat berupa
penurunan cadangan devisa, hutang luar negeri jangka pendek yang berlebihan, jatuh tempo pinjaman dan keridakseimbangan nilai tukar, pelarian modal ke luar negeri
SEKTOR KEUANGAN -Deposito/M2
-Kredit dalam negeri/GDP
-Perbedaan tingkat suku bunga deposito
-Pinjaman/deposito -M1/PDB
-Pengganda M2
-Deposito di bank-bank komersial -Tingkat suku bunga domestik
Krisis keuangan dan perbankan berkaitan erat dengan terjadinya pertumbuhan kredit yang sangat cepat terkait dengan kebijakan ekspansi moneter di banyak negara, sementara terjadinya penyusutan deposito perbankan, tingginya tingkat suku bunga dalam negeri, dan besarnya tingkat suku bunga deposito sering merupakan suatu gambaran terjadinya kesulitan dan masalah di sektor perbankan
SEKTOR RIIL
-Indeks Harga Konsumen -Indeks Pembangunan Industri
Terjadinya resesi dan kenaikan harga yang drastis sering mendahului terjadinya krisis perbankan dan krisis
-Indeks Harga Saham Gabungan keuangan. SEKTOR FISKAL
-Kredit BI kepada sektor pemerintahan -APBN terhadap PDB
-Pengeluaran pemerintah/GDP -Kredit bersih ke sektor publik/GDP
Terjadinya defisit yang besar pada APBN, dapat memicu memburuknya posisi neraca keuangan yang akhirnya dapat menekan nilai tukar.
EKONOMI GLOBAL -Harga minyak dunia
-Nilai tukar riil antara US Dollar $ dengan Yen Jepang
-Tigkat suku bunga federal -Pertumbuhan ekonomi Amerika
Krisis ekonomi yang terjadi di luar
negeri dapat menyebar pada
perekonomian dalam negeri. Tingginya harga minyak dunia merupakan suatu pertanda bahaya bagi neraca keuangan dan dapat menyebabkan terjadinya krisis di dalam negeri. Tingginya tingkat suku bunga dunia sering menjadi penyebab terjadinya pelarian modal ke luar negeri. Untuk beberapa negara Asia Timur, terjadinya penurunan nilai tukar Yen Jepang terhadap Dollar Amerika dapat menyebabkan nilai tukar mata uang domestik terhadap Dollar Amerika juga tertekan.
Sumber : Juzhong Zhuang.
BIS= Bank International Settlement M1=Narrow Money M2=Broad Mone CPI=Consumer Price Index GDI=Gross Domestic Investment GDP=Gross Domestic Product
Berbagai penelitian juga telah banyak dilakukan untuk menganalisis indikator-indikator variabel makroekonomi yang mungkin dapat menjadi sinyal kemungkinan terjadinya krisis finansial. Dalam berbagai penelitian tersebut, pengukuran kemungkinan terjadinya krisis finansial didasarkan pada analisis terhadap krisis nilai tukar, krisis perbankan, dan krisis utang. Adapun hasil dari penelitian tersebut disajikan pada dalam Tabel 2.4.
Tabel 2.4 Hasil-hasil Penelitian Terdahulu
Indikator Interpretasi CC BC DC Referensi
External Sector (Current Account)
Nilai tukar riil Ukuran untuk perubahan daya saing internasional dan proksi untuk lebih dari (bawah) penilaian.Nilai tukar riil yang overvalued adalah diduga dapat memperbesar probabilitas terjadinya krisis financial.
+ + Kaminsky et al. (1998); Berg and Pattillo (1999); Kamin et al. (2001); Edison (2003); Dermirg¨uc¸- Kunt and Detragiache (2000); Eichengreen and Arteta (2000) Pertumbuhan ekspor
Indikator yang menunjukkan terjadinya kehilangan daya saing pada pasar dunia internasional market. pasar. Penurunan pertumbuhan ekspor dapat disebabkan oleh terlalu tinggi mata uang domestik dan
karenanya indicator ini menjadi proxy untuk terjadinya mata uang yang overvalue. Di sisi lain, jika pertumbuhan ekspor melambat karena alasan yang tidak terkait untuk nilai tukar, ini dapat
menyebabkan tekanan devaluasi.
- - Kaminsky et al. (1998); Berg and Pattillo (1999); Edison (2003); Marchesi (2003) Pertumbuhan Impor
Lemahnya sektor eksternal adalah bagian dari krisis mata uang. Besar pertumbuhan impor dapat mengakibatkan memburuknya transaksi berjalan sudah sering berhubungan dengan krisis mata uang + Kaminsky et al. (1998); Berg and Pattillo (1999); Edison (2003)
Terms of Trade
Peningkatan dalam Terms of Trade (ToT) harus memperkuat posisi dari neraca pembayaran suatu negara dan karenanya menurunkan probabilitas krisis. Kemunduran dari ToT
dapat mendahului terjadinya krisis mata uang.
- - - Kaminsky et al. (1998); Berg and Pattillo (1999); Kamin et al. (2001); Dermirg ¨uc¸-Kunt and Detragiache (2000); Lanoie and Lemarbre (1996) Rasio Current Account terhadap GDP
Kenaikan rasio ini umumnya dikaitkan dengan aliran modal masuk secara besar-besaran yang diintermediasi oleh sistem
finansial domestik dan dapat memfasilitasi harga asset dan credit boom. Peningkatan surplus pada current diperkirakan akan menunjukkan kemampuan untuk mendevaluasi dan dengan demikian untuk menurunkan kemungkinan krisis.
- - - Berg and Pattillo
(1999); Kamin et al. (2001); Eichengreen and Arteta (2000); Lanoie and Lemarbre (1996); Marchesi (2003) External Sector (Capital Account) Rasio M2 terhadap cadangan devisa Menangkap sejauh mana kewajiban sistem perbankan didukung oleh cadangan devisa. Dalam hal krisis mata uang, tiap individu mungkin terburu-buru untuk mengkonversi deposito mereka dari mata uang domestik ke mata uang asing, sehingga rasio ini menangkap kemampuan pusat bank untuk memenuhi tuntutan mereka. + + Kaminsky et al. (1998); Berg and Pattillo (1999); Kamin et al. (2001); Edison (2003); Dermirg¨uc¸- Kunt and Detragiache (2000); Eichengreen and Arteta (2000)
Pertumbuhan Cadangan Devisa
Penurunan cadangan devisa merupakan indikator yang handal sebuah mata uang
di bawah tekanan devaluasi. Penurunan cadangan belum tentu diikuti oleh devaluasi, bank sentral mungkin bisa berhasil dalam mempertahankan- pasak, menghabiskan jumlah besar cadangan dalam proses. Pada sisi lain, runtuh mata uang yang paling didahului oleh periode meningkatkan upaya-upaya untuk mempertahankan nilai tukar, yang ditandai dengan penurunan cadangan devisa. Total nilai cadangan devisa juga
digunakan sebagai indikator kesulitan keuangan negara berurusan dengan
pembayaran kembali utang
- - Kaminsky et al. (1998); Berg and Pattillo (1999); Edison (2003); Marchesi (2003) Financial Sector Pertumbuhan M1 dan M2
Indikator-indikator ini merupakan ukuran likuiditas. Tingginya tingkat pertumbuhan ini mungkin menunjukkan kelebihan likuiditas yang mungkin menjadi alasan untuk melakukan serangan spekulatif terhadap mata uang sehingga mengarah ke krisis mata uang.
+ Kamin et al. (2001)
M2 money multiplier
Sebuah indikator yang terkait dengan liberalisasi finansial. Peningkatan yang besar pada money multiplier dapat dijelaskan oleh adanya penurunan besarnya persyaratan cadangan. + Kaminsky et al. (1998); Berg and Pattillo (1999); Edison (2003)
Rasio utang domestik terhadap GDP
Pertumbuhan kredit domestik yang sangat tinggi dapat
berfungsi sebagai indikator kasar dari kerapuhan sistem perbankan. Rasio ini biasanya terbit di tahap awal krisis perbankan. Ini mungkin bahwa krisis
terungkap, bank sentral dapat menyuntik uang ke bank untuk memperbaiki situasi keuangan mereka. + + Kaminsky et al. (1998); Berg and Pattillo (1999); Edison (2003); Dermirg¨uc¸- Kunt and Detragiache (2000); Eichengreen and Arteta (2000) Excess real M1 Balance
Kebijakan moneter yang longgar dapat menyebabkan krisis mata uang. + Kaminsky et al. (1998); Berg and Pattillo (1999); Edison (2003) Tingkat bunga riil dalam negeri (domestik)
Tingkat bunga riil dapat dianggap sebagai proksi dari liberalisasi keuangan
di mana proses liberalisasi itu sendiri cenderung mengarah pada tingginya
tingkat bunga riil domestik. Tingginya suku bunga
menandakan bahwa likuiditas ditingkatkan untuk mengantisipasi terjadinya serangan spekulatif. + + Kaminsky et al. (1998); Berg and Pattillo (1999); Edison (2003); Dermirg¨uc¸- Kunt and Detragiache (2000) Lending and deposit rate spread
Kenaikan indikator ini atas beberapa tingkat ambang mungkin mencerminkan penurunan risiko kredit
+ Kaminsky et al. (1998); Berg and Pattillo (1999); Edison (2003) Simpanan Bank Komersial
Penurunan dalam hal kualitas kredit
Bank domestik melakukan tindakan pengambilan uang simpanannya secara bersama-sama dan pelarian modal terjadi sebagai awal terjadinya krisis
- Kaminsky et al.
(1998); Berg and Pattillo
(1999); Edison (2003)
Rasio Cadangan Bank terhadap Aset Bank
Guncangan makroekonomi yang merugikan kemungkinan besar sedikit mengarah pada terjadinya krisis di negara dimana system perbankan nya bersifat likuid.
- Dermirg¨uc¸-Kunt and Detragiache (1997) Domestic real and public sector Rasio Keseimbangan Fiskal Terhadap GDP
Defisit yang lebih tinggi diprediksi dapat meningkatkan probabilitas krisis, karena terjadinya defisit meningkatkan kerentanan terhadap guncangan dan kepercayaan investor
+ Dermirg¨uc¸-Kunt and Detragiache (2000); Eichengreen and Arteta (2000) Rasio Utang Publik Terhadap GDP
Tingginya utang diprediksi dapat meningkatkan kerentanan
terhadap pembalikan
dalam arus masuk modal dan maka untuk meningkatkan kemungkinan krisis. + + + Kamin et al., (2001); Lanoie and Lemarbre (1996); Eichengreen and Arteta (2000) Pertumbuhan Produksi Industri
Resesi sering mendahului terjadinya krisis keuangan
- Kaminsky et al. (1998); Berg and Pattillo (1999); Edison (2003) Perubahan Dalam Harga Saham
Ledakan harga aset yang gelembung sering mendahului krisis keuangan. - Kaminsky et al. (1998); Berg and Pattillo (1999); Edison (2003)
Tingkat Inflasi Tingkat inflasi mungkin terkait dengan tingkat bunga nominal yang tinggi
dan mungkin menjadi sautu proksi terhadap terjadinya
kesalahahan penanganan ekonomi sehingga berpengaruh negative terhadap ekonomi dan sistem perbankan + + Dermirg¨uc¸-Kunt and Detragiache (1997); Lanoie and Lemarbre (1996); Marchesi (2003)
GDP Per Kapita
Negara berpendapatan tinggi kemungkinannya kecil untuk melakukan penjadwalan ulang utang mereka dibandingkan dengan negara-negara miskin karena biaya penjadwalan ulang akan cenderung lebih berat bagi ekonomi yang lebih maju. Kemerosotan kegiatan ekonomi domestik diprediksi dapat meningkatkan kemungkinan terjadinya krisis perbankan.
- - Dermirg¨uc¸-Kunt and Detragiache (1997); Eichengreen and Arteta (2000); Lanoie and Lemarbre (1996); Marchesi (2003) Pertumbuhan Tabungan Nasional
Tabungan nasional yang tinggi diprediksi dapat menurunkan kemungkinan dilakukannya penjadwalan hutang - Lanoie and Lemarbre (1996) Global Economy Pertumbuhan Harga Minyak Dunia
Harga minyak yang tinggi terkait dengan terjadinya resesi
+ Edison (2003)
Tingkat Bunga Amerika Serikat
Peningkatan suku bunga Internasional sering dikaitkan dengan terjadinya aliran modal keluar + + Edison (2003); Kamin et al. (2001); Eichengreen and Arteta (2000) Pertumbuhan PDB OECD
Pertumbuhan output yang lebih tinggi asing harus memperkuat ekspor dan dengan demikian mengurangi kemungkinan krisis.
- - Edison (2003); Kamin et al. (2001); Eichengreen and Arteta (2000) Catatan: CC, BC dan DC merupakan krisis mata uang, krisis perbankan, dan krisis utang, masing-masing. Positif (negatif) diharapkan tanda berarti bahwa nilai (rendah) yang tinggi indikator menyebabkan probabilitas yang lebih tinggi dari krisis.
