Seperti Pepatah mengatakan, Tak Kenal Maka Tak Sayang. Untuk itu, agar orang – orang dapat menyayangi saya, izinkan saya memperkenalkan diri. Nama saya Aditya Idris. Saya sampai saat ini masih dalam tahap pencarian Jati diri. Baru saja menyelesaikan kuliah di Jurusan Matematika Konsentrasi Statistik di salah satu Universitas Negeri di Kota Makassar. Tepatnya pada Bulan April 2014 yang lalu, saya telah menerima gelar Sarjana Sains (S.Si) atas perjuangan saya selama 4 Tahun menjalani perkuliahan. Demikian perkenalan singkat saya.
Nah, mari kita masuk kepada inti dan tujuan awal saya menulis artikel ini, yakni memberikan opini mengenai “Bagaimana Menjaga Sistem Keuangan Agar Tetap Stabil?” Melihat Tema yang begitu simpel kedengarannya, namun untuk dapat mengaplikasikannya sepertinya butuh sesuatu yang tidak mudah.
Untuk mencapai salah satu visi Bank Indonesia (BI) dalam mencapai inflasi yang rendah dan nilai tukar yang stabil perlu didukung oleh kestabilan sistem keuangan. Salah satu hal yang dapat mengancam Stabilitas Sistem Keuangan adalah terjadinya resiko – resiko di bidang keuangan. Resiko utama yang krusial adalah Resiko Sistemik.
Secara umum, resiko sistemik adalah potensi instabilitas sebagai akibat terjadinya gangguan yang menular (contagion) pada sebagian atau seluruh sistem keuangan lainnya, interaksi faktor ukuran (Size), kompleksitas usaha (complexity) dan keterkaitan (interconnectedness) antar institusi dan pasak keuangan serat kecenderungan perilaku yang berlebihan dari pelaku atau institusi keuangan serta mengikut siklus ekonomi (pro-cyclicality).
Berdasarkan penjelasan di atas, dapat diketahui bahwa Resiko sistemik dapat menimbulkan gangguan terhadap tercapainya stabilitas sistem keuangan. Resiko sistemik dapat terjadi karena dipengaruhi oleh banyak faktor di bidang keuangan yang saling mempengaruhi satu sama lain sehingga memungkinkan terjadinya goncangan pada kestabilan sistem keuangan apabila tidak dicegah secara dini atau minimal mengetahui apa yang terjadi nantinya.
Merujuk pada penjelasan di atas, dan menghubungkan dengan background pendidikan saya yang merupakan Alumni Jurusan Matematika Konsentrasi Statistik, maka saya ingin memberikan sebuah masukan yang menurut hemat saya akan sangat berguna untuk dapat mencegah dan dapat mengantisipasi keadaan yang akan terjadi nantinya jika resiko sistemik akan terjadi.
Saat ini, teknologi sudah semakin maju dan semakin canggih. Begitu pula dengan keberadaan software di bidang statistik. Saya mempelajari beberapa Software statistik yang dapat dipergunakan untuk dapat mengetahui faktor – faktor yang dapat menyebabkan terjadinya resiko sistemik, pengaruh yang terjadi antara faktor – faktor tersebut dan juga peramalan apa yang terjadi pada sistem keuangan nantinya.
Software yang saya maksud adalah E – Views. E – Views merupakan program yang sering digunakan untuk olah data staistik. Program olah data ini merupakan program olah data yang menyediakan atau memberikan alat untuk melakukan regresi (Regression) dan peramalan (forecasting). Dengan program olah data E – Views dapat dikembangkan sebuah hubungan statistik dari suatu data yang dimiliki dan menggunakan hubungan dari data yang sedang diamati tersebut untuk melakukan peramalan terhadap nilai data yang dimaksudkan, terutama dalam konteks data runtun waktu (time series).
Kegunaan E – Views adalah sebagai berikut.
1. Untuk melakukan peramalan
2. Untuk melakukan analisis biaya dan selanjutnya melakukan peramalan
3. Untuk melakukan analisis keuangan
4. Untuk melakukan peramalan dalam ekonomi makro
5. Untuk melakukan simulasi dalam sebuah kasus keuangan
6. Untuk melakukan analisis data ilmu pengetahuan dan melakukan evaluasi
Program E – Views ini dapat dimanfaatkan untuk melakukan riset di bidang keuangan, terutama untuk melihat faktor – faktor yang memungkinkan terjadinya resiko sistemik. Misalnya dalam hal ingin mengetahui faktor – faktor yang dapat menyebabkan terjadinya Resiko sistemik dari aspek proksiklikalitas.
Posiklikalitas sektor keuangan khususnya perbankan yang terjadi melalui mekanisme financial accelerator, dipengaruhi oleh beberapa faktor. Dengan menggunakan Program E Views, kita dapat menganalisis Karakteristik Sistem Perbankan yang Berpotensi Meningkatkan Prosiklikalitas.
Estimasi atau pendugaan sementara dapat dilakukan menggunakan model data panel dinamis dengan mengunakan sampel Penggunaan data ini didasarkan pada kelengkapan data. Keuntungan menggunakan data panel adalah model dapat menangkap perilaku individual bank yang heterogen serta dapat memberikan lebih banyak informasi. Model mengkombinasikan supply side effect yang berkaitan dengan faktor dalam sistem keuangan yang mempengaruhi prosiklikalitas serta demand side effect yang diwakili oleh variabel makro.
Di dalam Program E – Views, kita dapat menggunakan Uji Kointegrasi. Uji Kointegrasi adalah suatu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis masalah kestasioneran yang terjadi pada peubah runtun waktu. Uji Kointegrasi merupakan uji stasioneritas yang akan menentukan apakah model dasar yang akan dianalisis memiliki hubungan keseimbangan jangka panjang atau tidak. Jadi, dengan Uji Kointegrasi yang dapat dilakukan dengan Program E – Views dapat diketahui hubungan Antara faktor - faktor yang diduga sebagai penyebab terjadi efek proksiklikalitas tersebut.
Dengan menggunakan program E Views ini, kita dapat melakukan beberapa pengujian sehingga dapat menganalisis faktor – faktor apa saja yang dapat menyebabkan terjadinya proksiklikalitas ini. Hasil pengujian menggunakan metode data panel juga membuktikan kredit perbankan yang bersifat prosiklikal.
Ketika kesimpulan dari hasil analisis data dari Program E – Views ini sudah dianggap valid, maka kita dapat membuat rekomendasi kebijakan berdasarkan kesimpulan yang telah didapatkan. Rekomendasi kebijakan ini diharapkan dapat mencegah dan mengantispiasi terjadinya resiko sistemik dari aspek saja sehinggan kestabilan sistem keuangan akan terus terjaga.
Selain untuk menghindari resiko sistemik dari aspek proksiklikalitas, program E – Views juga dapat dimanfaatkan dalam menganalisis pertumbuhan kredit optimal. Berdasarkan beberapa literature, pertumbuhan kredit yang berlebihan dapat mengancam kestabilan ekonomi makro. Pelajaran yang didapatkan dari krisis keuangan glbal belakangan ini adalah pentingnya otoritas kebijakan mewaspadai resiko dari penyaluran kredit yang berlebihan. Hal ini mengingat periode pertumbuhan kredit agrerat yang berlebihan kerap terkoneksi dengan resiko sistemik. Oleh karenanya otoritas kebijakan disarankan dapat mengidentifikasi pada saat mana pertumbuhan kredit sudah dianggap berpotensi menimbulkan resiko bagi kestabilan sistem keuangan dan kestabilan makro. Berdasarkan hal tesebut, sangat tepat rasanya jika menggunakan program E – Views ini. Di dalam program E – Views terdapat fitur yang dinamakan Markov Switching (MS), dimana mekanisme switching ini dikendalikan oleh unobservable state variable yang dapat mengikuti rantai markov orde 1. Secara umujm, sifat dari Markov adalah mengatur bahwa nilai sekarang terpengaruh oleh nilai masa lalu. MS dapat menjelaskan data yang terkorelasi yang menunjukkan pola dinamis pada beberapa periode waktu tertentu. Model MS telah banyak diaplikasikan untuk menganalisis data time series ekonomi dan keuangan. Program E – Eviews dapat menganalisis perubahan perilaku kredit yang optimal bagi perekonomian secara makro dalam hal perbankan. Hal ini memungkinkan kita untuk menghitung tingkat pertumbuhan kredit yang diperkirakan tidak akan berdampak negatif terhadap perekonomian dan kondisi perbankan.
Untuk itu, pertanyaan “Bagaimana Menjaga Sistem Keuangan Agar Tetap Stabil?” agaknya sudah dapat mulai menemukan jawabannya. Meski demikian, perlu ada ruang pengembangan lebih lanjut mengenai penelitian menggunakan Program E Views ini. Baik mengenai kevalidan dari hasil yang didapatkan dari Program E Views ini maupun faktor – faktor penduga lainnya. Namun dengan adanya program ini, sedikit dapat membantu untuk mengantisipasi terjadinya resiko sistemik karena faktor – faktor yang menyebabkan resiko itu sudah dapat diketahui. Dan hal ini juga dapat tetap menjaga sistem keuangan agar tetap stabil. Menjaga stabilitas perbankan baik secara keseluruhan maupun invidual dapat segera diantisipasi sehingga tidak menimbulkan dampak yang hebat nantinya.