Analisis Pengembangan Perbankan Syariah di Indonesia: Aplikasi Metode Analytic Network Process

This study would try to address the problems that faced by Islamic banking institutions in Indonesia. The results showed that the problems that arise in the development of Islamic banks in Indonesia consists of four important aspects, namely: human, technical, legal/structural aspect, and market/communal aspect. Decomposition of problem as a whole gains the priorities: 1) There is not enough of Islamic banks capital yet; 2) Lack of understanding of Islamic bank practitioners; 3) Lack of government support; 4) the trust and public interest to Islamic banks tend to be low.While the priority of policy strategies that are considered able to resolve the problems of Islamic banking industry in Indonesia consists of: 1) strengthen the capital and business scale and improve the efficiency level; 2) improve the quantity and quality of human resources, and also information systems and technologies; Furthermore, 3) improve the structure of Islamic bank funds and harmonization of regulation and supervision.  Keywords: Islamic banks; analytical network process; strategy 

Abstrak. Studi ini akan mencoba menjawab masalah-masalah yang dihadapi oleh institusi perbankan syariah di Indonesia. Hasil penelitan menunjukkan bahwa permasalahan yang muncul dalam pengembangan bank syariah di Indonesia terdiri dari 4 aspek penting yaitu: SDM, teknikal, aspek legal/struktural, dan asapek pasar/komunal. Penguraian aspek masalah secara keseluruhan menghasilkan urutan prioritas: 1) Belum memadainya permodalan bank syariah; 2) Lemahnya pemahaman praktisi bank syariah; 3) Kurangnya dukungan pemerintah dan 4) Trust & minat masyarakat terhadap bank syariah cenderung rendah. Sedangkan prioritas strategi kebijakan yang dianggap mampu menyelesaikan permasalahan industri perbankan syariah di Indonesia terdiri dari: 1) memperkuat permodalan dan skala usaha serta memperbaiki tingkat efisiensi; 2) memperbaiki kuantitas dan kualitas sumber daya manusia bank syariah, berikut juga sistim informasi dan teknologi; 3) perbaikan struktur dana bank syariah dan harmonisasi pengaturan dan pengawasan.  Kata Kunci: perbankan syariah; analytic network process; strategi 

[Jurnal Esensi, UIN Syarif Hidayatullah. Vol 6 No 2, 2016]

Top of Mind (ToM) Bank Syariah

Menurut Susanto dan Wijanarko (2004), dalam menghadapi persaingan yang ketat, merek yang kuat merupakan suatu pembeda yang jelas, bernilai, dan berkesinambungan, menjadi ujung tombak bagi daya saing perusahaan dan sangat membantu dalam strategi pemasaran (p. 2). Keller (1993) juga menyatakan bahwa brand equity adalah keinginan dari seseorang untuk melanjutkan menggunakan suatu brand atau tidak. Pengukuran dari brand equity sangatlah berhubungan kuat dengan kesetiaan dan bagian pengukuran dari pengguna baru menjadi pengguna yang setia.

Ekuitas merk sangat berkaitan dengan Brand awareness. Brand awareness adalah pengakuan dan pengingatan dari sebuah merek dan pembedaan dari merek yang lain yang ada di lapangan. Kali ini SMART Consulting mengadakan riset tentang Brand Awareness bank syariah di Indonesia. Salah satu tools dalam riset Brand Awareness adalah Top of Mind (ToM). Secara sederhana, Top of Mind (TOM) merupakan suatu metode pengukuran popularitas merek berdasarkan survey wawancara.

Berbeda dengan Brand Recall, TOM brand awareness adalah merek yang disebutkan pertama kali oleh responden ketika ditanyakan brand (sesuai kategori) yang mereka ketahui.

Caranya sebuah merek/brand bisa diingat ada beragam. Misalnya, dengan promosi dan komunikasi brand yang gencar, mengadakan event yang heboh dan spektakuler, menggandeng endorser yang populer, dan lain sebagainya. Intinya, perusahaan membangun mereknya hingga mencapai awareness tinggi.

TOM ditentukan berdasarkan level tertinggi yang berhasil diraih oleh sebuah brand dibandingkan pesaingnya dalam kategori yang sama, dalam hal ini merk bank syariah. Metode pengambilan sample dilakukan secara purposive random sampling dengan jumlah 50 responden.

Hasilnya menunjukkan bahwa Bank Syariah Mandiri atau lebih dikenal dengan Bank BSM merupakan brand bank syariah yang paling dikenal oleh masyarakat dengan persentase 26.2%. Brand bank syariah kedua adalah Bank Muamalat Indonesia (BMI) dengan persentase 22.1%, diikuti BNI Syariah sebesar 19.4%. Terakhir sebesar 18.8% adalah BRI Syariah. Adapun persentase sebesar 13.6% adalah brand bank syariah lainnya.

Selain Top of Mind, dalam riset Brand Awareness dikenal pula analisis Brand Recall, Brand Recognition, Unaware of Brand, Brand Association, Brand Loyalty dan Perceived Quality.

Perceptual Map untuk Visualisasi Dua Dimensi

Perceptual Map adalah model visual dua dimensi berdasar Coordinate Cartesian System. Bisa juga lebiih dari dimensi, namun untuk pembahasan dengan Excel yang hanya menyediakan dua axis maka digunakan dua dimensi. Itu berarti ada dua axis yaitu vertikal dan horizontal yang merepresentasi dua variabel yang dikehendaki oleh pengguna untuk berbagai tujuan. Contoh Perceptual Map berikut adalah kaitan antara aspek syariah dan aspek profitabilitas perbankan syariah di Indonesia selama beberapa tahun ke belakang, dalam hal ini Bank Umum Syariah.

Perceptual Map ini dibuat untuk mengetahui posisi persaingan antar Bank Syariah dengan memperhatikan dua Parameter yaitu indeks Maqasid Syariah sebagai proksi tingkat syariah compliance dan ROA-ROE sebagai proksi profitabilitas bank. Perceptual Map bisa dengan mudah dibuat dengan Excel yang telah menyediakan berbagai fasilitas untuk memanipulasi grafik.

Perceptual Map pada dasarnya adalah sebuah visualisasi data untuk tujuan memperbandingkan object dengan memperhatikan parameter yang saling berelasi. Oleh karena itu, Perceptual map juga bisa digunakan untuk memvisualisasikan berbagai fenomena sosial.

Selain untuk kegunaan di atas, perceptual maps juga membantu kita untuk merencanakan positioning dan repositioning. Peta-peta psikologis merupakan sebuah diagram yang menyusun positioning yang berbeda dari sebuah produk ataupun entitas.

Dengan demikian, mudah sekali membuat Perceptual Map dengan Excel. Tetapkan dulu apa tujuan yang dikehendaki, kemudian plot data ke Excel dan selanjutnya gunakan fasilitas yang telah tersedia. Visualisasi data melalui Perceptual Map ini membantu untuk memahami permasalahan dan memetakan kondisi riil yang ada.

Analisis Intermediasi Bank Syariah dengan Frontier Plot

Fungsi produksi yang menunjukkan "fully efficient firm" (perusahaan yang efisien penuh) secara praktek tidak diketahui. Oleh sebab itu, perlu diestimasi melalui sampel observasi dari perusahaan-perusahaan dalam satu industri.

Menurut Farrell untuk mengestimasi fungsi produksi tersebut dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu: 1) non-parametric piecewise-linear convex isoquant, dan b) fungsi parametrik, seperti bentuk Cobb-Douglas. Sedangkan Coelli menggunakan pendekatan nonparametrik DEA untuk mengestimasi fungsi produksi yang efisien tersebut.

Pengukuran efisiensi dengan menggunakan pendekatan frontier sudah digunakan selama 40 hingga 50 tahun lebih (Coelli, 1996). Metode utama yang menggunakan linier programming dan metode ekonometrika adalah: 1) Data Envelopment Analysis; dan 2) Stochastic Frontier.

Pengukuran efisiensi modern ini pertama kali dirintis oleh Farrell (1957), bekerja sama dengan Debreu dan Koopmans, dengan mendefinisikan suatu ukuran yang sederhana untuk mengukur efisiensi suatu perusahaan yang dapat memperhitungkan input yang banyak.

Dalam penelitian ini 11 Bank Umum Syariah menjadi sampel dengan data laporan keuangan 2015. Untuk memunculkan analisis frontier plot dalam software Banxia, jumlah input-output hanya dibatasi 1 input dan 2 output atau 2 input dengan 1 output. Variabel input dalam studi ini adalah Dana Pihak Ketiga, sementara output adalah Pembiayaan (Y1) dan Pembiayaan untuk UMKM (Y2).

Hasilnya seperti nampak pada gambar. Bank syariah dengan efisiensi tertinggi dengan fungsi intermediasi terbaik untuk output Pembiayaan adalah Maybank Syariah. Sementara itu, dari perspektif intermediasi terbaik untuk output pembiayaan terhadap UMKM adalah Bank Syariah Bukopin dan BRI Syariah. Kedua bank ini memiliki rasio pembiayaan UMKM/DPK terbesar dibanding bank lain. Bank syariah lain yang berkinerja mendekati garis kurva frontier adalah BJB Syariah.

Kapan Bank Syariah Terkena Dampak Krisis?

Apakah perbankan syariah terkena imbas jika terjadi instabilitas ekonomi, baik yang berasal dari dalam negeri maupun dari luar? Periode mana sajakah yang tergolong dalam krisis dan tidak krisis yang dialami perbankan syariah di Indonesia? Dengan pendekatan Markov Switching untuk deteksi dini krisis perbankan, pertanyaan di atas akan dicarikan jawabannya.

Indikator yang digunakan sebagai proksi krisis yaitu Z-Score. Z-score merupakan indikator yang digunakan untuk mengukur stabilitas perbankan dengan cara menjumlahkan ROA dan EA dibagi dengan standar deviasi dari ROA (Čihak et al., 2008). Kemudian Indikator internal yang digunakan dalam penelitian ini di antaranya FDR, CRS (Cash Ratio), BDS (Bank Deposit) dan CAR untuk internal perbankan syariah. Sementara itu indikator eksternal yang digunakan yaitu Inflasi, Suku Bunga, Indeks Harga Produksi Industri, Nilai tukar, Money supply, Kredit Domestik dan Current account/GDP.

Data sekunder didapat dari sumber resmi dan dalam bentuk bulanan dari Januari 2004 sampai 2014. Dan di antara sumber-sumber datanya yaitu didapat dari Statistik Perbankan Indonesia Otoritas Jasa Keuangan (SPI-OJK), Statistik Perbankan Syariah Otoritas Jasa Keuangan (SPS- OJK), Badan Pusat Statistik (BPS), Statistik Ekonomi dan Moneter Indonesia Bank Indonesia (SEKI-BI) dan International Financial Statistics (IFS) yang dipublikasikan oleh IMF dan Kementrian Perdagangan Republik Indonesia.

Variabel yang digunakan sebagai indikator stabilitas perbankan yaitu Z-score(yt). Pada penelitian ini, model markov switching yang digunakan model multivariate yaitu Model MS-VAR (Markov Switching-Vector Auto Regression) yang dapat dijadikan sebagai alternatif dari model time series linier dengan parameter konstan. Menurut Krolzig (1997) ide umum dari model perubahan rezim ini adalah parameter dari vektor time series berdimensi-K {y_t} bergantung terhadap variabel rezim tak terobservasi s_t∈{1,…,m}, yang direpresentasikan melalui peluang suatu keadaan pada rezim tertentu.

Salah satu kelebihan metode MS-VAR yaitu nilai batas indeks krisis (threshold) merupakan variabel endogenous dengan kata lain periode krisis dan lamanya krisis merupakan bagian dari hasil estimasi. Hasil olah data menggunakan OxMetrics 5.1 menunjukkan bahwa terjadi pergeseran dari rezim 1 (masa tenang) ke rezim 2 (masa krisis).

Dalam penelitian markov switching, periode penentuan krisis merupakan bagian dari hasil estimasi. Dari grafik probabilitas klasifikasi rezim bank syariah menunjukkan ada beberapa periode masa tenang dan periode masa krisis dalam model bank syariah ini. Rezim 1 adalah masa tenang sedangkan rezim 2 adalah masa krisis.

Hasilnya menunjukkan bahwa periode krisis yang dialami bank syariah terjadi pada periode Februari 2004 sampai dengan April 2005. Siklus ekonomi kembali berada pada masa krisis pada Agustus 2005 sampai dengan Desember 2006 dan pada periode Maret 2007 sampai dengan September 2007.

Periode krisis selanjutnya terjadi pada selang waktu Agustus 2008 sampai Juni 2009 dan Agustus 2010 sampai dengan September 2010. Berturut-turut kemudian Juli 2013 sampai dengan Agustus 2013, dan September 2013 sampai Februari 2014. Terakhir, periode krisis bank syariah terjadi pada periode Mei 2014 sampai dengan Desember 2014.

Secara umum, kondisi perbankan syariah sebelum 2009 sedikit banyak terimbas kondisi krisis keuangan global yang terjadi di Eropa dengan Yunani yang mengalami kondisi terparah. Selanjutnya periode tahun 2011 hingga 2013 kondisi perbankan syariah relatif stabil. Baru kemudian tahun 2014 hingga 2015 bank syariah mengalami ketidakstabilan diakibatkan kondisi perekonomian dalam negeri pasca Pemilu 2014 dan pergantian kepemimpinan.

Dampak Pembiayaan Bank Syariah vs Kredit Bank Konvensional terhadap Inflasi

Bagaimanakah dampak kredit perbankan terhadap kondisi inflasi IHK di Indonesia secara umum? Apakah pembiayaan (financing) bank syariah maupun kredit bank konvensional ikut menyumbang terhadap angka inflasi? Melalui pendekatan Vector Autoregression (VAR), SMART melakukan studi terkait hal ini.

Data yang digunakan dalam studi ini adalah data sekunder berupa time series bulanan yang didapat dari Statistika Ekonomi dan Keuangan Indonesia (SEKI), Statistika Perbankan Syariah (SPS) dan Statistika Perbankan Indonesia (SPI). Seluruh data dimulai dari periode Bulan Januari 2010 hingga Desember 2015.

Sebagai variabel dependen adalah tingkat inflasi diproksi menggunakan indeks harga konsumen di Indonesia. Total pinjaman bank syariah (LNFIN) adalah jumlah pinjaman yang dikeluarkan oleh perbankan syariah minus BPRS, sementara total kredit perbankan konvensional (LNLOAN) diproksi dengan total kredit yang dikeluarkan oleh perbankan konvensional dalam rupiah. Tingkat bunga menggunakan Sertifikat Bank Indonesia. Sedangkan tingkat bagi hasil pinjaman secara agregat menggunakan proksi tingkat bagi hasil SBI Syariah.

Hasil di atas menunjukkan bahwa respon indeks harga konsumen (LNIHK) terhadap guncangan variabel lainnya berfluktuasi. Kita dapat mencermati bahwa LNIHK merespon negatif guncangan variabel pembiayaan perbankan syariah (LNFIN). Artinya, semakin tinggi jumlah pembiayaan perbankan syariah Indonesia akan berpengaruh dan berkontribusi positif pada penurunan tingkat inflasi Indonesia.

Alasan bahwa pembiayaan syariah akan menurunkan tingkat inflasi adalah karena pembiayaan perbankan syariah khususnya pembiayaan produktif berprinsip bagi hasil akan memungkinkan terjadinya pertumbuhan yang seimbang antara sektor moneter dan sektor riil. Keseimbangan tersebut disebabkan oleh prinsip ‘profit lost sharing’ yang membagi pendapatan (revenue) peminjam.

Sementara itu, pola hubungan antara LNIHK dengan LNLOAN adalah positif. Sehingga dapat kita katakan bahwa semakin besar dana kredit yang digelontorkan oleh entitas perbankan konvensional, ternyata berdampak pada meningkatnya inflasi. Begitu pula halnya dengan instrumen moneter seperti SBI.

Kesimpulan ini bersesuaian dengan hasil penelitian yang dilakukan Ascarya (2009) dan Rusydiana (2010). Menurutnya, instrumen suku bunga yang direpresentasikan dengan SBI, adalah determinan inflasi utama di Indonesia. Suku bunga adalah penyebab inflasi yang paling besar dibandingkan dengan variabel lain di dalam model.

Aplikasi Parametrik SFA untuk Pengukuran Efisiensi Bank Syariah

SFA atau Stochastic Frontier Approach memiliki fungsi dan metode yang sama seperti DEA. Perbedaannya terletak pada cara menghitung batas efisiensi. Pada SFA batas efisiensi diplot dengan bantuan fungsi matematika dan membutuhkan asumsi yang pasti untuk membuat hubungan antara input dan output. Jika DEA tergolong metode pengukuran efisiensi nonparametrik, maka SFA masuk kategori parametrik.

Data yang digunakan adalah seluruh Bank Umum Syariah mulai periode 2012-2015. Data variabel independen dan dependen didapat dari laporan neraca dan laba rugi masing-masing bank. Sebagai variabel dependen (Y) adalah adalah Total Pendapatan. Sementara itu untuk variabel independen (X) yakni Total Pembiayaan (X1), Dana Pihak Ketiga (X2), Biaya Personalia (X3) dan Biaya administrasi-umum (X4).

Dalam metode SFA, terbagi 2 pendekatan utama: profit efficiency dan cost efficiency. Penelitian ini menggunakan pendekatan efisiensi profit. Pendekatan profit efficiency secara konsep ekonomi jauh lebih baik dibandingkan dengan pendekatan cost efficiency (Berger dan Mester (2007). Konsep efisiensi keuntungan lebih superior terhadap efisiensi biaya untuk mengevaluasi keseluruhan performance dari sebuah perusahaan dan menyarankan sebuah model efisiensi keuntungan. (Astiyah dan Husman (2005)).

Hasil temuan ditampilkan pada gambar di atas. Pada tahun terakhir (2015), 3 bank syariah tertinggi tingkat efisiensinya adalah: BNI Syariah (1.00), BSM (0.93) dan BRI Syariah (0.92). Hasil ini relatif sesuai dengan hasil pengukuran efisiensi dengan nonparametrik DEA. Sayangnya, metode pengukuran SFA relatif terbatas dari sisi output. Tidak ada rekomendasi berupa potential improvement ataupun bencmarking yang biasa muncul dalam penggunaan DEA.

Untuk memilih teknik analisis mana yang akan dipakai, peneliti harus memerhatikan faktor-faktor yang memengaruhinya, yaitu: (a) Nilai skala yang konstan/ variabel (constant or variable returns to scale), (b) Kekurangan data (data deficiencies) dan (c) Jumlah pengamatan.

Apabila peneliti menggunakan lebih dari satu teknik dalam waktu bersamaan maka tiap teknik yang digunakan untuk mengukur efisiensi terdapat kelebihan dan kekurangan masing-masing. Jika semua teknik muncul dengan temuan yang sama maka pernyataan yang akan dibuat akan lebih dapat diandalkan.