Analisis Social Cluster Pada Bank-bank Komersial

Analisis Social Cluster pada Bank-Bank Komersial

Oleh: A Sasmito Adibowo (24103239) S Marisa Prawiraatmadja (24102029)

Dosen Pembimbing: Ir. Nurhayati Ma’Mun M.Sc

PROGRAM STUDI MAGISTER MANAJEMEN ADMINISTRASI BISNIS DAN TEKNOLOGI PROGRAM PASCA SARJANA INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG Januari 2005

Social Cluster Analysis on Commercial Banks by: A Sasmito Adibowo (24103239) S Marisa Prawiraatmadja (24102029)

Abstract The purpose of the Indonesian Central Bank is to ensure the stability of the Rupiah. Conforming to that goal, one of the institution’s tasks is to control the monetary system. In order to attain its ultimate target, it develops various models to guide its decision making processes and functions as the linkages between the various instruments at its disposal and the organization’s terminal goal. The various researches that had been performed by the Central Bank reveals that the interbank money market is one of the variables affected by monetary policies and possessing strong information content to be used as an operational target. This particular research depicts a portion of the behavior of the Indonesian interbank money market and how it responds to the macroeconomic factors controllable by the Central Bank. This research models the interbank money market as a form of social interaction in which various social clusters may occur as a result of the interactions between its constituents. A sociogram or social interaction graph (social network) was modeled from the transactions that occurred in the market in which cluster analysis was performed by means of the Markov Clustering (MCL) algorithm in order to reveal the various emergent clusters existing in it. From the various clusters output by the algorithm, a behavioral analysis was performed using a stimulus-response model in which the stimuli are several environment variables which are the various interest rates and the responses are each bank’s interest rate in the market. One outcome of the research shows that in general banks places the average loan rate of the interbank money market as the primary priority and its loan rate in the market as a secondary priority that determines the bank’s interest rate offered to the market. This result somewhat differs from the previous microstructure research performed by the Central Bank in which the data was obtained from surveys to the banks in question. Another result of the research is that since banks have unequal access to new information concerning macroeconomic conditions, those banks that have less access to these information tends to be a follower in the market. Additionally this research is able to show with more detail the priorities involved when banks determine its interest rate in the money market. CATEGORIES: behavioral finance, social analysis, data mining. KEYWORDS: sociogram, social network, money market, social clusters, markov clustering (MCL), real-time gross settlement.

Analisis Social Cluster pada Bank-Bank Komersial Oleh: A Sasmito Adibowo (24103239) S Marisa Prawiraatmadja (24102029)

Abstrak Bank Indonesia (BI) sebagai bank sentral dibentuk dengan tujuan untuk mencapai dan memelihara kestabilan Rupaiah. Sesuai dengan tujuan tersebut salah satu tugas Bank Indonesia adalah mengendalikan sistem moneter. Untuk mencapai tujuan itu Bank Indonesia mengembangkan berbagai model sebagai penuntun dalam proses pengambilan keputusan dan untuk mengaitkan dampak penggunaan berbagai instrumen kepada sasaran akhir. Dari penelitian-penelitian yang telah dilakukan BI ditemukan bahwa Pasar Uang Antar Bank (PUAB) merupakan variabel kebijakan moneter yang memiliki information content kuat sebagai sasaran operasional. Penelitian ini dapat menggambarkan perilaku para pelaku PUAB dan reaksi pasar terhadap lingkungan makroekonomi yang dikendalikan oleh BI. Penelitian ini memodelkan PUAB sebagai suatu interkasi sosial dimana secara potensial terjadi berbagai social clusters sebagai akibat dari interaksi sosial atau sociogram (social network) dimodelkan dari transaksi-transaksi yang ada di dalam PUAB kemudian dari graph tersebut dilakukan analisis cluster dengan menggunakan algoritma Markov Clustering (MCL) untuk melihat emergent clusters yang terbentuk. Dari berbagai cluster yang tergambarkan dari proses ini dilakukan analisis perilaku bank dengan model stimulusrespons dengan stimulusnya adalah beberapa variabel lingkungan suku-suku bunga dan responnya adalah tingkat suku bunga masing-masing bank di dalam PUAB. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bank menempatkan suku bunga PUAB rata-rata sebagai prioritas pertama dan suku bunga hari sebelumnya sebagai prioritas kedua dalam menentukan suku bunga PUAB. Hal ini berbeda dengan hasil survei dari penelitian mikrostruktur yang dilakukan oleh SPPKBI. Dari penelitian ini terlihat pula bahwa karena kemampuan bank dalam menyerap informasi makroekonomi berbeda-beda maka bank yang mempunyai sedikit akses informasi cenderung untuk menjadi follower di dalam cluster yang dominan. Penelitian ini juga dapat menunjukkan dengan lebih rinci variabel lingkungan yang menjadi prioritas pertama bank dalam menentukan suku bunga PUAB dan urutannya. KATEGORI : behavioral finance, social analysis, data mining. KATA KUNCI : sociogram, social network, money market, social clusters, markov clustering (MCL), real-time gross settlement (RTGS).

ii

Halaman Pengesahan

Analisis Social Cluster pada Bank-Bank Komersial

Oleh: A Sasmito Adibowo (24103239) S Marisa Prawiraatmadja (24102029)

Program Studi Manajemen Administrasi Bisnis Sekolah Bisnis dan Manajemen Institut Teknologi Bandung

Menyetujui, Pembimbing 1

Pembimbing 2

Ir. Nurhayati Ma’Mun M.Sc

Wahyu Dewati, SE Akt, MA

KATA PENGANTAR Puji dan syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas rahmat dan anugerah-Nya sehingga Proyek Akhir ini dapat diselesaikan. Penyusunan Proyek Akhir berjudul Analisis Social Cluster pada Bank-Bank Komersial ini, bertujuan untuk memenuhi syarat penyelesaian studi program Strata2 di Magister Bisnis Administrasi Institut Teknologi Bandung. Dalam penyusunan Proyek Akhir ini, penulis banyak menerima bantuan dan dukungan dari berbagai pihak. Oleh karena itu pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada: 1. Prof.

Dr.

Jann

Hidajat

Tjakraatmadja,

MSISE

selaku

dosen

pembimbing seminar I dan II yang telah memberikan masukan dan saran dalam seminar. 2. Ir. Nurhayati Ma’mun, M.Sc. selaku dosen pembimbing yang telah banyak meluangkan waktu dan tenaga sehingga Proyek Akhir ini dapat diselesaikan. 3. Dwi Larso PhD selaku dosen pembimbing tidak resmi yang telah banyak membantu pada awal-awal proyek akhir ini. 4. Wahyu Dewati, SE Akt, MA

Selaku pembimbing kami di Bank

Indonesia. 5. Doddy Zulverdi, SE, MIA yang telah banyak memberikan masukan untuk penelitian ini. 6. Papa, Mama, yang memberikan dorongan semangat dan doa sehingga Proyek Akhir ini dapat diselesaikan. 7. Karyawan dan karyawati Bank Indonesia, khususnya yang bekerja pada Direktorat Riset Ekonomi dan Kebijakan Moneter.

8. Teman-teman di MBA yang tidak dapat disebutkan satu persatu, yang telah bersama-sama melewati masa-masa kuliah di MBA-ITB.

Penulis menyadari bahwa masih banyak terdapat kekurangan dalam Proyek Akhir ini, baik dari segi isi maupun penulisan. Karena itu kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan. Akhir kata, penulis berharap Proyek Akhir ini dapat bermanfaat bagi pembaca pada umumnya dan rekan-rekan MBA-ITB pada khususnya.

Bandung, Januari 2005

A Sasmito Adibowo dan S Marisa Prawiraatmadja

ii

Daftar Isi Bab I Profil Perusahaan ..................................................................... I-1 I.1 Sejarah Perusahaan.........................................................................I-1 I.1.1 Perkembangan Bank Sentral .....................................................I-1 I.1.2 Gambaran Umum Bank Indonesia ............................................I-2 I.1.3 Sejarah Bank Indonesia.............................................................I-2 I.2 Lingkup Bidang Tugas .....................................................................I-2 I.2.1 Menetapkan dan Melaksanakan Kebijakan Moneter..................I-3 I.2.2 Mengatur dan Menjaga Kelancaran Sistem Pembayaran ...........I-3 I.2.3 Mengatur dan Mengawasi Bank.................................................I-4 I.3 Visi, Misi, Strategi dan Tujuan.........................................................I-4 I.3.1 Visi ............................................................................................I-4 I.3.2 Misi............................................................................................I-4 I.3.3 Nilai-Nilai Strategis ....................................................................I-4 I.3.4 Tujuan .......................................................................................I-5 I.4 Struktur Organisasi .........................................................................I-5 I.5 Sumber Daya ...................................................................................I-5 I.5.1 Sumber Daya Manusia ..............................................................I-5 I.5.2 Sumber Daya Teknologi.............................................................I-6 I.5.3 Sumber Daya Finansial [LAP03, LAP02, LAP00] .......................I-7 I.6 Tantangan Bisnis .............................................................................I-7 I.6.1 Tantangan Bisnis Utama ...........................................................I-7 I.6.2 Pengejawantahan Tantangan Bisnis ..........................................I-8 I.6.3 Sasaran Operasional................................................................I-10 Bab II Proses Bisnis........................................................................II-14 II.1 Proses Bisnis Utama ....................................................................II-14 II.1.1 Perbankan .............................................................................II-14 II.1.2 Kebijakan Moneter.................................................................II-17 II.1.3 Sistem Pembayaran ...............................................................II-20 II.2 Proses Bisnis Pendukung.............................................................II-24 II.2.1 Manajemen Intern .................................................................II-24 Bab III Perumusan Masalah ...........................................................III-26 III.1 Alasan Pemilihan Masalah .........................................................III-27 III.2 Posisi Permasalahan yang Dipecahkan......................................III-27 Bab IV Pemecahan Masalah ...........................................................IV-32 IV.1 Metodologi Pemecahan Masalah ................................................IV-32 IV.1.1 Pembentukan Cluster..........................................................IV-33 IV.1.2 Pembagian Periode ..............................................................IV-34 IV.1.3 Pembentukan Graph ...........................................................IV-36 IV.1.4 Identifikasi Cluster ..............................................................IV-37 IV.1.5 Analisis Perilaku..................................................................IV-39 IV.2 Pengumpulan dan Pengolahan Data ..........................................IV-40 IV.2.1 Pengumpulan Data..............................................................IV-40 IV.2.2 Pengolahan Data .................................................................IV-43 IV.3 Analisis dan Interpretasi Hasil...................................................IV-48 IV.3.1 Pembentukan Cluster..........................................................IV-48 IV.3.2 Analisis Perilaku Bank ........................................................IV-54 IV.4 Kesimpulan................................................................................IV-64

iii

Bab V Rekomendasi........................................................................ V-66 V.1 Langkah-Langkah Penerapan ......................................................V-66 V.1.1 Pengumpulan requirement. ....................................................V-66 V.1.2 Studi kelayakan atas berbagai requirement. ..........................V-66 V.1.3 Pemrioritasan requirement.....................................................V-66 V.1.4 Perancangan arsitektur sistem. .............................................V-67 V.1.5 Pembuatan sistem. ................................................................V-67 V.1.6 Pengujian sistem. ..................................................................V-67 V.1.7 Pelatihan bagi para pengguna serta administrator sistem. ....V-67 V.1.8 Evaluasi efektivitas sistem.....................................................V-67 V.2 Saran ...........................................................................................V-67 Daftar Pustaka .................................................................................. 69 Daftar Istilah dan Singkatan ............................................................. 71 Lampiran............................................................................................... 73 Struktur Organisasi Bank Indonesia per September 2004...................... 1 Laporan Keuangan Bank Indonesia ........................................................ 1 BankClusters .......................................................................................... 2 V.2.1 Main.java.................................................................................... 2 V.2.2 IMatLink.java............................................................................ 29 V.2.3 MatlabRegress.java................................................................... 30 V.2.4 MultipleRegression.java ............................................................ 31 V.2.5 MultiRegressTO.java ................................................................. 31 V.2.6 JMatLinkAdapter.java............................................................... 32 Hasil Perhitungan Regresi dan Uji Statistik Seluruh Periode ................ 35

iv

Bab I Profil Perusahaan I.1 Sejarah Perusahaan I.1.1 Perkembangan Bank Sentral Keberadaan Bank Sentral diawali dengan berdirinya Swedish Riksbank yang beroperasi pada tahun 1668 (Pollard, 2003) dan diikuti oleh berdirinya The Bank of England pada tahun 1694 (Capie, 1994). Hingga tahun 1913 terdapat 21 Bank Sentral, dan setelah perang dunia II meningkat pesat terutama akibat adanya dekolonisasi. Jumlah ini bertambah lagi pada awal 1990an dengan runtuhnya Uni Soviet dan munculnya negara-negara baru bekas republik-republik Soviet, sehingga pada tahun 1998 terdapat 173 Bank Sentral. Bank Sentral pada mulanya adalah sama seperti bank biasa yang mempunyai tugas sebagaimana dilakukan oleh bank-bank lainnya. Selanjutnya secara bertahap bank tersebut diberi tugas dan tanggung jawab yang lebih besar dibandingkan dengan bank lainnya, seperti menerbitkan uang kertas, dan bertindak sebagai agen dan bankir pemerintah, disebut Bank Sentral. Dalam perkembangan selanjutnya, bank sentral selain memiliki tugas dan tanggung jawab yang lebih besar juga terlepas dari beberapa tugas dan tanggung jawab utama bank pada umumnya. Sehingga bank sentral tidak lagi identik dengan bank komersial, bank tabungan, atau lembaga keuangan lainnya. Masyarakat tidak dapat menyimpan uang, meminta kredit atau mentransfer uang di bank sentral. Dengan demikian, bank sentral dibentuk tidak dalam kerangka mencari keuntungan seperti bank-bank komersial, tetapi untuk mencapai suatu tujuan sosial ekonomi tertentu, yaitu menjaga stabilitas harga dan stabilitas ekonomi. Di samping itu, bank sentral dibentuk juga untuk menjaga dan mengarahkan agar aktivitas lembaga-lembaga perbankan dapat berjalan secara lancar sehingga dapat mendorong kegiatan ekonomi.

I-1

I.1.2 Gambaran Umum Bank Indonesia Sebagaimana organisasi bank sentral pada umumnya, susunan unit dan bentuk koordinasi dalam oganisasi Bank Indonesia juga dipengaruhi oleh tujuan, tugas, dan wewenangnya. Secara garis besar kegiatan Bank Indonesia dikelompokkan ke dalam tiga sektor utama, yaitu sektor moneter, sektor perbankan, dan sektor sistem pembayaran, ditambah dengan satu sektor pendukung, yaitu sektor manajemen intern. Dalam pelaksanaannya,

keempat

sektor

tersebut

berkaitan

erat

dalam

mendukung upaya pencapaian tujuan Bank Indonesia. I.1.3 Sejarah Bank Indonesia Bank Indonesia berdiri sejak tanggal 1 Juli 1953 sesuai dengan UU No. 11 tahun 1953, mengenai pokok Bank Indonesia sebagai pengganti Javasche Bank Wet yang telah berdiri sejak tahun 1922. Sampai dengan tahun 1968 tugas

pokok

Bank

Indonesia

selain

menjaga

stabilitas

moneter,

mengedarkan uang, dan mengembangkan sistem perbankan, juga masih tetap melaksanakan beberapa fungsi sebagaimana dilakukan oleh bank komersial. Dengan diberlakukannya UU No. 13 tahun 1968, Bank Indonesia tidak lagi berfungsi ganda karena beberapa fungsi sebagaimana dilakukan oleh bank komersial dihapuskan. Namun demikian misi Bank Indonesia sebagai agen pembangunan masih melekat, demikian juga tugas-tugas sebagai kasir pemerintah dan bankers bank. Selanjutnya kedudukan Bank Indonesia selaku bank sentral Republik Indonesia dipertegas dengan UU No. 23 tahun 1999.

I.2 Lingkup Bidang Tugas Sesuai dengan UU No. 23/1999 tujuan Bank Indonesia adalah mencapai dan memelihara kestabilan rupiah dengan tugas sebagai berikut:

I-2

I.2.1 Menetapkan dan Melaksanakan Kebijakan Moneter

•

Menetapkan sasaran-sasaran moneter

•

Mengendalikan moneter dengan menggunakan instrumen-instrumen berikut : operasi pasar terbuka di pasar uang, baik rupiah maupun valas penetapan tingkat diskonto penetapan cadangan wajib minimum pengatur kredit atau pembiayaan

•

Memberikan kredit atau pembiayaan kepada bank untuk mengatasi kesulitan pendanaan jangka pendek bank yang bersangkutan

•

Melaksanakan kebijakan nilai tukar berdasarkan sistem nilai tukar yang telah ditetapkan

•

Mengelola cadangan devisa

•

Menyelenggarakan survey untuk mendukung pelaksanaan tugas Bank Indonesia.

I.2.2 Mengatur dan Menjaga Kelancaran Sistem Pembayaran

•

Melaksanakan

dan

memberikan

persetujuan

dan

ijin

atas

penyelenggaraan jasa sistem pembayaran

•

Mewajibkan

penyelenggara

jasa

sistem

pembayaran

untuk

menyampaikan laporan tentang kegiatannya

•

Menetapkan penggunaan alat pembayaran

I-3

•

Mengatur sistem kliring

•

Menetapkan macam, harga, ciri uang yang akan dikeluarkan, bahan yang

digunakan

dan

tanggal

mulai

berlakunya

sebagai

alat

pembayaran yang sah. I.2.3 Mengatur dan Mengawasi Bank

•

Menetapkan peraturan, memberikan & mencabut izin usaha bank.

•

Melaksanakan pengawasan bank serta mengenakan sanksi terhadap bank

•

Melaksanakan pemeriksaan terhadap Bank

I.3 Visi, Misi, Strategi dan Tujuan I.3.1 Visi “Menjadi lembaga Bank Sentral yang dapat dipercaya secara nasional maupun internasional melalui penguatan nilai-nilai strategis yang dimiliki serta pencapaian inflasi yang rendah dan stabil.” I.3.2 Misi “Mencapai dan memelihara kestabilan nilai rupiah melalui pemeliharaan kestabilan moneter dan pengembangan stabilitas sistem keuangan untuk pembangunan jangka panjang yang berkesinambungan.” I.3.3 Nilai-Nilai Strategis “Nilai-nilai yang menjadi dasar Bank Indonesia, manajemen dan pegawai untuk bertindak dan atau berperilaku, yang terdiri atas Kompetensi, Integritas, Transparansi, Akuntabilitas dan Kebersamaan.”

I-4

I.3.4 Tujuan Sesuai dengan UU no 23 tahun 1999, tujuan Bank Indonesia (BI) adalah untuk “mencapai dan memelihara kestabilan nilai Rupiah.”

Arah ini

berbeda daripada ketetapan sebelumnya pada UU no 13 tahun 1968 yang hanya menggarisbesarkan tugas-tugas pokok BI tanpa merumuskan sebuah tujuan secara jelas.

I.4 Struktur Organisasi Dalam melaksanakan tugas-tugasnya, Bank Indonesia dipimpin oleh Dewan Gubernur yang terdiri atas seorang Gubernur, seorang Deputi Gubernur

Senior,

dan

sekurang-kurangnya

empat

(4)

orang

atau

sebanyak-banyaknya tujuh orang Deputi Gubernur. Dewan Gubernur dipimpin oleh Gubernur dengan Deputi Gubernur Senior sebagai wakil. Dalam hal Gubernur dan Deputi Gubernur Senior berhalangan, Gubernur atau Deputi Gubernur Senior menunjukkan seorang Deputi Gubernur untuk

memimpin

Dewan

Gubernur.

Apabila

karena

sesuatu

hal

penunjukan ini tidak dapat dilaksanakan, maka salah seorang Deputi Gubernur yang paling lama masa jabatannya bertindak sebagai pemimpin Dewan Gubernur. Selanjutnya Bank Indonesia menjabarkan tugas yang diamanatkan oleh undang-undang yaitu tugas di sektor moneter, perbankan dan sistem pembayaran ke dalam satuan kerja yang terdiri atas direktorat-direktorat dan biro-biro. (Struktur organisasi Bank Indonesia terdapat pada lampiran)

I.5 Sumber Daya I.5.1 Sumber Daya Manusia Dalam rangka memenuhi tuntutan perkembangan internal dan eksternal Bank Indonesia serta mewujudkan misi Bank Indonesia, telah dilakukan beberapa penyempurnaan organisasi dan pengembangan sumber daya

I-5

manusia (SDM). Untuk menghasilkan sumber daya menusia yang memiliki nilai-nilai strategis dan mempunyai motivasi serta kinerja yang tinggi, dimulailah Proyek Penyempurnaan Sistem Manajemen Sumber Daya Manusia dan dihasilkan beberapa rancangan kebijakan Manajemen Sumber Daya Manusia, kebijakan dan ketentuan pelaksanaan promosi, mutasi,

sistem

penilaian

kinerja,

penerimaan,

pendidikan

dan

perencanaan karir. Di bidang Sistem Informasi Manajemen Sumber Daya Manusia (SIMASDAM) telah dilakukan penyusunan blue print dan road map SIMASDAM. SIMASDAM akan ditindaklanjuti dengan pengembangan aplikasi sesuai hasil penyempurnaan sistem Manajemen Sumber Daya Manusia.

No.

Kantor Akhir Kantor Pusat Bank Indonesia di Kantor Perwakilan Tahun Anggaran Daerah

Jumlah Pegawai

1

1997/1998

3.341

2.882

67*

6.290

2

1998/1999

3.299

2.852

21

6.172

3

1999/2000

3.068

2.601

17

5.686

4

2000/2001

3.123

2.615

18

5.756

5

Januari 2002

3.119

2.556

18

5.693

6

Januari 2003

2.971

2.480

14

5.465

7

Januari 2004

2.985

2.512

16

5.516

* Termasuk petugas belajar jangka panjang

Tabel I-1 Jumlah pegawai Bank Indonesia

I.5.2 Sumber Daya Teknologi Untuk memenuhi tuntutan perkembangan internal dan ekstenal Bank Indonesia yang memerlukan dukungan teknologi informasi yang handal dan berkualitas tinggi, dilakukan kajian program transformasi. Hasil kajian tersebut adalah penyempurnaan fungsi organisasi Direktorat Teknologi Informasi, sesuai dengan misi Direktorat Teknologi Informasi yaitu menyediakan dukungan dan sumber daya teknologi yang berkualitas tinggi secara efektif dan efisien untuk meningkatkan kinerja pelaksanaan tugas Bank Indonesia.

I-6

I.5.3 Sumber Daya Finansial [LAP03, LAP02, LAP00] Laporan Keuangan Bank Indonesia tahun 2000, tahun 2002 dan tahun 2003 dapat dilihat pada lampiran.

I.6 Tantangan Bisnis I.6.1 Tantangan Bisnis Utama Sebagaimana ditetapkan pada UU No 23 tahun 1999, tujuan utama Bank Indonesia adalah untuk mencapai kestabilan nilai Rupiah terhadap barang/jasa dan terhadap mata uang negara lain.

Untuk mencapai

tujuan tersebut, Bank Indonesia memiliki seperangkat instrumen yang dapat dipergunakan. Perangkat-perangkat ini secara garis besar terbagi atas dua kategori: hard dan soft. Berbagai perangkat yang termasuk hard antara lain operasi pasar terbuka, giro wajib minimum, dan fasilitas diskonto. Sedangkan termasuk perangkat-perangkat soft antara lain adalah persuasi moral serta pembentukan opini masyarakat lewat media massa. Dengan

demikian

maka

tantangan

bisnis

Bank

Indonesia

adalah

bagaimana cara menjembatani pemakaian berbagai instrumen untuk dapat mencapai tujuan organisasi. Kerangka kerja untuk melakukan ini disebut Inflation Targeting Framework (ITF). Kebijakan

penggunaan

berbagai

instrumen

ini

ditetapkan

dengan

mempertimbangkan hasil dari berbagai analisis dan proyeksi mengenai lingkungan-lingkungan yang terkait, terutama yang menyangkut sektorsektor keuangan. Analisis dan proyeksi dapat didapatkan hanya murni menggunakan judgment semata, namun pendekatan ini jauh dari optimal akibat

kondisi-kondisi

didominasinya pimpinan

tim),

psikososial

pengambilan

para

keputusan

tekanan-tekanan

analis,

oleh

lingkungan

satu

termasuk orang

sosial

resiko

(seringkali

(seperti

dari

pemerintah pusat dan pelaku-pelaku bisnis), serta ketergantungan

I-7

terhadap keahlian individu-individu tertentu yang kurang berdampak baik kepada sustainabilitas kinerja organisasi. Agar

dapat

memberikan

kualitas

yang

baik

dan

dapat

dipertanggungjawabkan secara obyektif serta untuk mendukung nilai-nilai strategis kompetensi, integritas, dan akuntabilitas, maka Bank Indonesia mengembangkan berbagai model yang bertindak sebagai penuntun dalam proses

pengambilan

keputusan.

Model-model

ini

berfungsi

untuk

mengaitkan dampak dari penggunaan berbagai instrumen Bank Indonesia kepada

sasaran

akhir

yaitu

tingkat

inflasi.

Model

utama

yang

dikembangkan, adalah makroekonomi, proyeksi parsial, dan indikator. [BI03] I.6.2 Pengejawantahan Tantangan Bisnis I.6.2.1

Inflation Targeting Framework [Wid02]

Perubahan pelaksanaan kebijakan moneter dari pendekatan kuantitas (quantity targeting framework) atau base money menjadi inflation targeting framework (ITF) memerlukan beberapa perubahan termasuk proses pengambilan

keputusan

dan

pelaksanaan

operational

sehari-hari.

Penerapan ITF mengharuskan otoritas moneter mengambil kebijakan dan tindakan yang bersifat forward-looking dan preemptive, yaitu selalu berdasarkan pada proyeksi inflasi (ultimate target) yang telah ditetapkan, perkiraan suku bunga dan kondisi ekonomi terkini serta berbagai indikator atau informasi yang sifatnya tidak dapat dikendalikan. Agar berbagai proses kegiatan dan tahapan yang dilakukan mulai dari penetapan target, proyeksi, proses pengambilan keputusan dan diseminasi hasil-hasil keputusan yang telah diambil dapat dilakukan secara teratur, terencana

dan

tepat

waktu

diperlukan

suatu

sistem

yang

lebih

komprehensif. Salah satu kunci sukses penerapan ITF adalah proyeksi inflasi termasuk alternative proyeksi berbagai indikator ekonomi yang akan berakibat terhadap perubahan kebijakan yang telah dan akan diambil. Untuk itu

I-8

perlu

adanya

tim proyeksi dan

sistem yang

komprehensif dalam

melakukan analisa kebijakan dan perencanaan yang jelas dan dapat diukur yang disebut Forecasting and Policy Analysis System (FPAS). I.6.2.2

Instrumen Mix [Kus02]

Kerangka

operasional

diformulasikan

untuk

pengendalian dapat

secara

moneter efektif

pada

dasarnya

mempengaruhi

target

operasional kebijakan moneter. Pada dasarnya terdapat hubungan yang kuat antar instrumen moneter sehingga disain suatu instrument akan mempengaruhi instrument yang lain sehingga perlu adanya koordinasi antar

instrument

moneter.

Koordinasi

antar

instrumen

moneter

dilakukan berdasarkan fungsi instrumen tersebut dalam mempengaruhi sasaran operasional, yaitu: Fungsi penyesuaian likuiditas (liquidity management) Fungsi signalling Fungsi pendukung. Pola hubungan antar instrumen dapat dilihat dari bekerjanya ketiga fungsi tersebut di pasar uang.

Secara skematik dapat digambarkan pada

Gambar I-1.

I-9

Instrumen

Target Operasional

Target Antara

Monetary Base (M0)

Money Supply

OPT Reserve Requirement

Target Akhir

Inflasi (dari sisi demand)

Nilai Tukar

Fasilitas Diskonto

Suku Bunga (SBI, PUAB)

Suku Bunga

Persuasi Moral

Controllability

Stability

Gambar I-1 Skema transmisi kebijakan moneter

Operasi Pasar Terbuka (OPT) adalah instrumen-instrumen kebijakan moneter yang berbentuk kegiatan jual beli surat-surat berharga oleh bank sentral, baik di pasar primer maupun di pasar sekunder melalui mekanisme lelang atau nonlelang. bentuk

menyesuaikan

sisi

OPT menjalankan fungsinya dalam

penawaran

sehingga

suku

bunga

yang

terbentuk dapat diarahkan ke level target yang diinginkan, sedangkan standing facility (lending dan fasilitas diskonto) menjalankan fungsinya dalam

membatasi

diciptakannya.

fluktuasi

suku

bunga

ke

dalam

koridor

yang

Kebijakan signalling yang efektif dapat mengarahkan

ekspektasi pasar sehingga permintaan cadangan bank mengarah pada target, sedangkan fungsi pendukung dapat menciptakan lingkungan yang mendukung terbentuknya fungsi permintaan yang lebih elastis dan lebih stabil. I.6.3 Sasaran Operasional I.6.3.1

PUAB O/N Sebagai Sasaran Operasional

Sasaran operasional Bank Indonesia dapat dicapai melalui penggunaan suku bunga antar bank overnight yang didukung dengan mekanisme liquidity adjustment dan signalling sebagai instrument moneter untuk mencapai sasaran tersebut.

Suku bunga pasar uang O/N merupakan

hasil langsung dari interaksi permintaan dan penawaran di pasar cadangan bank dan memiliki karakteristik mendekati tiga persyaratan

I-10

bagi

pemilihan

sasaran

operasional

moneter

yaitu

measurability dan ability to affect the ultimate target.

controllability,

Tantangan yang

dihadapi Bank Indonesia untuk mencapai sasaran ini adalah:

•

Dapatkah suku bunga PUAB O/N dijadikan sasaran operasional kebijakan moneter di Indonesia ?

•

Apakah

Bank

Indonesia sudah

mempunyai mekanisme

liquidity

adjustment dan signalling untuk mengendalikan suku bunga PUAB O/N ? a. Measurability (Dapat diukur) Pemilihan suku bunga PUAB O/N akan didasarkan oleh kemampuan suku bunga tersebut untuk menggambarkan suku bunga aktual overnight yang terjadi di pasar uang antar bank (PUAB).

PUAB O/N sebagai sasaran

operasional kebijakan moneter adalah rata-rata tertimbang suku bunga PUAB O/N yang terjadi pada keseluruhan hari (pagi dan sore). Rata-rata tertimbang PUAB O/N diperoleh dari perhitungan bobot volume transaksi yang terjadi di pasar sepanjang hari itu. Controllability Agar PUAB O/N dapat digunakan sebagai sasaran operasional berarti variabel ini harus dapat diukur seberapa jauh otoritas moneter dapat mengendalikannya. Penelitian yang sudah dilakukan oleh Bank Indonesia mencoba membahas beberapa issue penting yang terkait dengan perilaku suku bunga PUAB O/N selama periode Januari 2000 – Mei 2002. Data empiris menunjukkan bahwa standar deviasi suku bunga PUAB O/N selama periode tersebut relatif tidak terlalu besar, berkisar antara 0.12 sampai dengan 0.74 kecuali pada beberapa bulan tertentu. Pengamatan yang dilakukan oleh Bank Indonesia juga menunjukkan bahwa terjadi segmentasi di pasar

I-11

PUAB yang menyebabkan perbedaan suku bunga atau standar deviasi bulanan walaupun magnitudenya tidak terlalu besar. Ability to Affect Ultimate Target Semakin baik suatu jenis suku bunga berfungsi sebagai indikator kebijakan moneter semakin kuat alasan untuk menjadikan suku bunga tersebut sebagai sasaran operasional dari suatu kebijakan moneter. Hasil penelitian yang pernah dilakukan oleh Bank Indonesia menunjukkan bahwa dalam jangka pendek suku bunga PUAB O/N memiliki bobot informasi yang berasal dari suku bunga SBI dan mempengaruhi ultimate target (inflasi). Penelitian lain tentang jalur transmisi moneter, khususnya jalur suku bunga seperti gambar, menunjukkan bahwa suku bunga PUAB dapat mempengaruhi inflasi melalui output gap. r SBI naik

r PUAB naik

r dep naik

r kredit naik

Investasi turun Konsumsi turun

Output gap

Inflasi

Keterangan : Sebelum Krisis (Juli 1997) - Suku bunga deposito dan kredit sensitif terhadap shock kebijakan moneter - Investasi tidak sensitif terhadap suku bunga kredit diduga karena besarnya akses perusahaan besar pada pembiayaan luar negeri Setelah Krisis (1998) - Respon suku bunga deposito terhadap shock kebijakan moneter cukup signifikan - Respon suku bunga kredit terhadap perubahan kebijakan moneter tidak begitu signifikan. Hal ini kemungkinan disebabkan oleh keputusan bank untuk menyalurkan kredit lebih dipengaruhi oleh faktor non harga, khususnya premi resiko.

Gambar I-2 Skema transmisi kebijakan moneter melalui jalur suku bunga [Kus02].

Hubungan antara suku bunga SBI dan suku bunga PUAB dapat pula diartikan sebagai hubungan antara suku bunga SBI sebagai instrumen moneter dan suku bunga PUAB sebagai “sasaran operasional”. Instrumen moneter yang ada dapat mengendalikan suku bunga PUAB O/N baik melalui mekanisme liquidity adjustment maupun signalling. I.6.3.2

Keterkaitan Antara Instrumen Moneter (SBI) Dengan Suku Bunga PUAB O/N

Secara umum kenaikan suku bunga SBI menyebabkan kenaikan suku bunga PUAB O/N, sesuai efek signaling yang diharapkan.

I-12

Semakin tinggi/rendah suku bunga SBI menyebabkan perbedaan kisaran suku bunga PUAB O/N semakin membesar/mengecil. Perbedaan kisaran yang terlalu besar/kecil dan berlangsung lama dapat mengganggu sinyal kebijakan moneter karena pelaku pasar akan melihat adanya ketidak konsistenan Bank Indonesia dalam mengirim sinyal indikator kebijakan moneter. Oleh karena itu, Bank Indonesia biasanya akan mengubah suku bunga SBI agar kisaran kembali ke level yang ideal.

I-13

Bab II Proses Bisnis II.1 Proses Bisnis Utama II.1.1 Perbankan Dalam

sektor

perbankan,

tugas

dan

wewenang

Bank

Indonesia

diutamakan pada pengaturan, perijinan, pembinaan dan pengawasan terhadap kegiatan bank-bank umum dan bank perkreditan rakyat, antara lain dengan melakukan penilaian kesehatan bank. II.1.1.1 Dasar Hukum [PBI04] Peraturan

Bank

Indonesia

Nomor

6/10/PBI/2004

tentang

Sistem

Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum. II.1.1.2 Pengertian Umum Kesehatan atau kondisi keuangan dan non keuangan Bank merupakan kepentingan semua pihak terkait, baik pemilik, pengelola (manajemen) Bank, masyarakat pengguna jasa Bank, Bank Indonesia selaku otoritas pengawasan Bank, dan pihak lainnya. Kondisi Bank dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja Bank dalam menerapkan prinsip kehatihatian, kepatuhan ternadap ketentuan yang berlaku dan manajemen risiko. Tingkat Kesehatan Bank adalah hasil penilaian kualitatif atas berbagai aspek yang berpengaruh terhadap kinerja suatu Bank melalui Penilaian Kuantitatif

dan

atau

Penilaian

Kualitatif

terhadap

faktor-faktor

permodalan, kualitas aset, manajemen, rentabilitas, likuiditas, dan sensitivitas terhadap risiko pasar. II.1.1.3 Ketentuan Umum Penilaian Tingkat Kesehatan Bank mencakup penilaian terhadap faktorfaktor dan komponen-komponen sebagai berikut :

II-14

1. Permodalan

(capital),

meliputi

penilaian

terhadap

komponen-

komponen: Kecukupan, komposisi, dan proyeksi (trend ke depan) permodalan serta

kemampuan

permodalan

Bank

dalam

mengcover

aset

bermasalah. Kemampuan Bank memelihara kebutuhan penambahan modal yang berasal

dari

keuntungan,

rencana

permodalan

Bank

untuk

mendukung pertumbuhan usaha, akses kepada sumber permodalan dan kinerja keuangan pemegang saham untuk meningkatkan permodalan Bank.

2. Kualitas Aset (asset quality), meliputi penilaian terhadap komponenkomponen: Kualitas aktiva produktif, konsentrasi exposure risiko kredit, perkembangan

aktiva

produktif

bermasalah,

dan

kecukupan

penyisihan penghapusan aktiva produktif (PPAP) Kecukupan kebijakan dan prosedur, sistem kaji ulang (review) intersistem dokumentasi, dan kinerja penanganan aktiva produktif bermasalah.

3. Manajemen (management), meliputi penilaian terhadap komponenkomponen: Kualitas manajemen umum dan penerapan manajemen risiko. Kepatuhan Bank terhadap ketentuan yang barlaku dan komitmen kepada Bank Indonesia dan atau pihak lainnya.

II-15

4. Rentabilitas

(earning),

meliputi

penilaian

terhadap

komponen-

komponen: pencapaian return on assets (ROA), return on equity (ROE), net interest margin (NIM) dan tingkat efisiensi Bank. perkembangan laba operasi, diversifikasi pendapatan, penerapan prinsip akuntansi pengakuan pendapatan dan biaya, dan prospek laba operasi.

5. Likuiditas (liquidity), meliputi penilaian terhadap komponen-komponen: Rasio aktiva/pasiva likuid, potensi maturity mismatch, kondisi Loan to Deposit Ratio (LDR), proyeksi cash flow, dan konsentrasi pendanaan. Kecakupan kebijakan

dan pengelolaan likuiditas

(assets

and

liabilities management/ALMA), akses kepada sumber pendanaan, dan stabilitas pendanaan.

6. Sensitivitas terhadap risiko pasar (sensitivity to market risk), meliputi penilaian terhadap komponen-komponen: Kemampuan modal Bank dalam meng-cover potensi kerugian sebagai akibat fluktuasi (adverse movement) suku bunga dan nilai tukar. Kecukupan penerapan manajemen risiko pasar. Berdasarkan hasil penetapan peringkat setiap komponen ditetapkan peringkat setiap faktor.

Peringkat setiap komponen dan setiap faktor

masing-masing terdiri dari peringkat 1, peringkat 2, peringkat 3, peringkat 4, dan peringkat 5. Urutan peringkat yang lebih rendah mencerminkan kondisi Bank yang lebih baik.

II-16

II.1.1.4 Mekanisme Penilaian Bank Indonesia wajib melakukan penilaian Tingkat Kesehatan Bank secara berkala setiap tiga bulan, yaitu setiap bulan Maret, Juni, September

dan

Desember.

pemeriksaan, laporan informasi lain

yang

Penilaian

dilakukan

berdasarkan

hasil

berkala yang disampaikan Bank, dan atau diketahui umum seperti hasil penilaian

oleh

otoritas/lembaga lain yang berwenang. Bank yang melakukan pelanggaran dapat dikenakan sanksi administratif berupa:

•

Teguran tertulis.

•

Pembekuan kegiatan usaha tertentu.

•

Pencantuman pengurus dan atau pemegang saham Bank dalam daftar orang yang dilarang menjadi pemegang saham atau pengurus Bank.

II.1.2 Kebijakan Moneter II.1.2.1 Gambaran Umum Kebijakan moneter sebagai salah satu kebijakan ekonomi berperan penting dalam

suatu

perekonomian.

Peranan

tersebut

tercermin

pada

kemampuannya dalam mempengaruhi stabilitas harga, pertumbuhan ekonomi,

perluasan

pembayaran. kebijakan

kesempatan

Pengalaman

moneter

yang

di

kerja,

banyak

memiliki

dan

keseimbangan

neraca

negara

menunjukkan

bahwa

beberapa

sasaran

akhir

tidak

memberikan hasil optimal. Sejalan dengan perkembangan ekonomi dunia, Indonesia

menetapkan

sasaran

harga

sebagai

sasaran

tunggal

sebagaimana tercantum dalam Undang-Undang No. 3 tahun 2004, Amandemen UU BI tentang Bank Indonesia, bahwa tujuan utama pelaksanaan kebijakan moneter di Indonesia adalah untuk mencapai dan memelihara stabilitas nilai Rupiah.

II-17

Gambar II-1 Perbandingan pendekatan harga dan kuantitas dalam penentuan kebijakan moneter [Asca02].

Kebijakan moneter dengan sasaran tunggal umumnya menggunakan pendekatan harga, sedangkan kebijakan moneter dengan sasaran multi umumnya menggunakan pendekatan kuantitas. Dalam melaksanakan kebijakan moneter Bank Indonesia antara lain menyusun program moneter (Monetary Programming) yang intinya adalah melakukan perencanaan kebijakan pengendalian uang beredar (moneter), dengan mengasumsikan bahwa kebijakan dan perkembangan sektorsektor lain (fiskal, nilai tukar dan riil) akan berjalan seperti yang ditetapkan. Secara umum kebijakan moneter dibagi dua, yaitu kebijakan moneter ketat (kontraksi) dan longgar (ekspansi).

Konstraksi dilakukan

apabila jumlah uang beredar dianggap lebih tinggi daripada jumlah yang ditetapkan sedangkan ekspansi sebaliknya.

Hal ini dilakukan sehingga

uang beredar akan berada pada suatu jumlah yang ditetapkan. Untuk mencapai sasaran akhir yang diinginkan ada tenggang / lag antara pelaksanaan kebijakan dan tercapai atau tidak tercapainya sasaran akhir itu.

Oleh karena itu diperlukan indikator-indikator yang lebih segera

dapat dilihat indikasi kebijakan yang dilakukan sehingga diperlukan

II-18

adanya

sasaran-sasaran

intermediate target).

yang

bersifat

antara

(sasaran

antara

–

Sasaran antara dipilih yang memiliki keterkaitan

stabil dengan sasaran akhir, cakupannya luas, dapat dikendalikan otoritas moneter, tersedia relatif cepat, akurat, dan tidak sering direvisi. II.1.2.2 Pengendalian Moneter di Indonesia Periode Pasca 1997 Pada periode ini stance kebijakan moneter yang diambil oleh Bank Indonesia dalam rangka pemulihan adalah kontraksi moneter. Instrumen yang aktif digunakan adalah instrumen-instrumen Giro Wajib Minimum (GWM), Fasilitas Diskonto, Operasi Pasar Terbuka (OPT), dan Intervensi Rupiah (IR), ditambah dengan Intervensi Valuta Asing . Operasi Pasar Terbuka (OPT) merupakan instrumen tidak langsung yang berbentuk kegiatan jual beli surat-surat berharga oleh bank sentral, baik di pasar primer maupun pasar sekunder melalui mekanisme lelang atau nonlelang. OPT dilakukan atas inisiatif Bank Indonesia dengan frekuensi dan kuantitas sesuai yang diinginkannya. Intervensi Rupiah (IR) merupakan instrumen tidak langsung yang sejajar dengan instrumen operasi OPT.

Cara kerjanya melalui kegiatan pinjam

meminjam dana yang dilakukan Bank Indonesia secara langsung di pasar uang antar bank (PUAB) dengan jangka waktu overnight sampai dengan 7 hari.

Tujuan IR untuk mem-fine-tune sasaran kuantitas yang belum

tercapai melalui lelang SBI dan sebagai sinyal arah pergerakan suku bunga. Kontraksi moneter sampai saat ini masih dilakukan mengingat sampai saat ini fungsi perbankan sebagai lembaga intermediasi belum pulih, perbankan belum dapat menyalurkan dananya ke kredit, sehingga SBI dan IR menjadi pilihan utama penempatan dana yang pada gilirannya akan cenderung meningkatkan beban Bank Indonesia.

II-19

Gambar II-2 Pola Transaksi Antar Bank Non-Kliring [BI00]

II.1.3 Sistem Pembayaran Dalam melaksanakan tugas dan wewenang di bidang sistem pembayaran, Bank Indonesia menyelenggarakan Sistem Kliring dan RTGS (Real Time Gross Setlement). II.1.3.1 Dasar Hukum Dasar hukum Bank Indonesia berada pada Undang-Undang Bank Indonesia (UU nomor 23 tahun 1999 yang telah diamandemenkan dengan UU nomor 3 tahun 2004).

Pasal 16 UUBI menyatakan bahwa “Bank

Indonesia berwenang mengatur sistem kliring antar Bank dalam mata uang rupiah dan atau valuta asing”. Sedangkan Pasal 17 ayat (1) UUBI menyatakan bahwa “Penyelenggaraan kegiatan kliring antar bank dalam mata uang rupiah dan atau valuta asing dilakukan oleh Bank Indonesia atau pihak lain dengan persetujuan Bank Indonesia. II.1.3.2 Gambaran Umum [BI00] Kliring adalah pertukaran warkat atau data keuangan elektronik (data keuangan dalam bentuk elektronik yang digunakan sebagai dasar

II-20

Gambar II-3 Pola transaksi antar bank melalui kliring [BI00]

perhitungan dalam kliring) antar Bank baik atas nama Bank maupun nasabah yang hasil perhitungannya diselesaikan pada waktu tertentu (Pasal 1 angka 3 Peraturan Bank Indonesia No. 1/3/PBI tanggal 13 Agustus 1998). Tujuan diselenggarakan kliring antar Bank adalah untuk meningkatkan efektivitas, efisiensi dan keamanan pembayaran dengan menggunakan uang

giral

sehingga

dapat

meningkatkan

kelancaran

transaksi

perekonomian. Meningkatnya penggunaan uang giral akan meningkatkan simpanan dana masyarakat di Bank sehingga dapat dipergunakan oleh Bank untuk membiayai sektor-sektor produktif di masyarakat. Kegiatan kliring diselenggarakan oleh Kantor Pusat Bank Indonesia (KPBI) dan seluruh Kantor Bank Indonesia (KBI), Bank Umum yang ditunjuk atau di beri ijin oleh Bank Indonesia untuk menjadi penyelenggara kliring di wilayah-wilayah yang tidak terdapat Kantor Bank Indonesia. Sedangkan bank yang dapat menjadi peserta kliring adalah setiap Bank yang berada di wilayah kliring dengan persetujuan dari penyelenggara.

II-21

II.1.3.3

•

Manfaat Kliring

Bagi masyarakat, memberikan alternatif dalam melakukan suatu pembayaran (transfer of value) dengan efektif, efisien dan aman.

•

Bagi Bank, merupakan salah satu advantage service kepada nasabah, menjadi fee based income, serta menjadi salah satu upaya dalam menggalang dana pihak ketiga (nasabah) untuk kepentingan portfolio fund.

•

Bagi Bank Sentral sebagai penyelenggara dan tempat penyelesaian akhir, dapat secara cepat dan akurat mengetahui kondisi keuangan suatu Bank maupun transaksi-transaksi yang terjadi di masyarakat baik antar nasabah Bank maupun antar Bank, sehingga dapat menentukan kebijakan-kebijakannya secara lebih akurat dan tepat.

II.1.3.4 Cakupan Kliring Kliring untuk warkat-warkat pembayaran giral di Indonesia saat ini masih bersifat kliring lokal, yaitu kliring antar Bank di suatu wilayah kliring. Sedangkan wilayah kliring adalah lingkungan yang memungkinkan kantor-kantor Bank memperhitungkan warkat-warkatnya dalam jadwal kliring yang telah ditentukan.

Gambar II-4 Flow Kliring - Prosedur Umum dalam Kliring [BI00]

Saat ini penyelenggaraan kliring di Indonesia dilaksanakan dengan menggunakan empat macam Sistem Kliring, yaitu Sistem Manual, Semi

II-22

Otomasi (SOKL), Otomasi dan Elektronik.

Pemilihan sistem kliring

tergantung dari banyaknya jumlah warkat/DKE, peserta kliring serta kesiapan teknologi. Sistem Penyelenggaraan Kliring Sistem Kliring Transaksi/Hari Keterangan Manual < 5.000/hari Di kota-kota yang tidak terdapat Kantor Bank Indonesia (45 kliring lokal) SOKL < 40.000/hari Di seluruh KBI kecuali KBI Jakarta, Medan, Surabaya) & 18 penyelenggara kliring non BI. Otomasi > 60.000/hari Di KBI Jakarta, Surabaya, Medan Elektronik > 200.000/hari Di KPBI Jakarta Tabel II-1 Sistem Penyelenggaraan Kliring

Jenis-jenis

kegiatan

kliring

yang

biasa

dilakukan

adalah

kliring

penyerahan, kliring pengembalian (retur) dan transaksi Pasar Uang Antar Bank (PUAB). II.1.3.5 Bank Kalah Kliring Definisi bank kalah kliring adalah bank yang perhitungan kliringnya mengalami

defisit

akibat

kewajibannya

dalam

dibandingkan dengan tagihannya dalam kliring. masyarakat selalu diasosiasikan secara negatif

kliring

lebih

besar

Pengertian ini oleh

seolah-olah bank yang

kalah kliring otomatis mengalami permasalahan likuiditas. Apabila ditilik dari segi peraturan kliring, tidak terdapat ketentuan Bank Indonesia yang melarang suatu bank mengalami kalah kliring. Meskipun demikian, Bank Indonesia selalu menghimbau agar Bank dapat melakukan cash flow management secara baik serta selalu memelihara saldo giro yang cukup untuk mengantisipasi kemungkinan kalah kliring yang dimaksud. Umumnya bank yang mengalami “kalah kliring” melakukan transaksi PUAB, yaitu apabila nominal kekalahan kliring tersebut telah dibukukan kedalam rekening giro bank yang bersangkutan pada Bank Indonesia dan dapat menyebabkan

saldo

rekening

giro

bank

yang

bersangkutan

melanggar Giro Wajib Minimum (GWM) dan atau bersaldo negatif sehingga dapat terkena denda GWM dan atau denda overdraft (bersaldo negatif) dan atau penghentian sementara dari keikutsertaannya dalam kliring. Saat ini

II-23

transaksi PUAB tidak diakomodir secara khusus dalam suatu Jadwal Kliring PUAB tersendiri.

Bank yang melakukan transaksi PUAB dapat

melakukannya dalam Kliring Penyerahan dengan menggunakan Nota Kredit atau melalui Satuan Kerja Akunting dengan menggunakan Bilyet Giro Bank Indonesia atau sarana elektronis BI-LINE (khusus di KPBI Jakarta). II.1.3.6 Sanksi Kliring

•

Sanksi administratif termasuk sanksi kewajiban membayar dan penghentian kliring.

•

Bank bersaldo debet dapat dikenakan skorsing kliring.

II.2 Proses Bisnis Pendukung II.2.1 Manajemen Intern Manajemen intern adalah departemen-departemen yang tidak terlibat langsung

dalam

bisnis

utama

BI

tetapi

merupakan

departemen

pendukung sehingga proses bisnis dapat berjalan dengan lancar. Bagianbagian yang termasuk manajemen intern adalah: Direktorat Logistik dan Pengamana (DLP) Direktorat Teknologi Informasi (DTI) Direktorat Sumber Daya Manusia (DSDM) Unit Khusus Program Transformasi (UKPT) Direktorat Keuangan Intern (DKI) Direktorat hukum (DHk) Biro Sekretariat (BSk)

II-24

Direktorat Pengawasan Intern (DPI) Biro Gubernur (BGub) Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan (PPSK) Unit Khusus Museum Bank Indonesia (UKM BI)

II-25

Bab III Perumusan Masalah Penerapan Inflation Targeting (IT) di Indonesia masih menimbulkan pro dan kontra.

Di satu sisi, komitmen untuk mencapai target inflasi

bermanfaat untuk mendisiplinkan bank sentral dalam menjalankan kebijakan moneter, terutama dalam situasi ketika tekanan-tekanan untuk melakukan kebijakan moneter yang akomodatif sangat besar. Pertimbangan pragmatis digunakannya suku bunga sebagai sasaran operasional karena pelaku pasar dan masyarakat pada umumnya lebih mudah menangkap sinyal kebijakan moneter melalui suku bunga dibandingkan dengan melalui besaran moneter lainnya. Peranan PUAB penting baik sebagai media transmisi kebijakan moneter dan sarana pemenuhan likuiditas perbankan, namun keberadaan pasar tersebut masih jauh dari kondisi ideal. Sehubungan dengan hal tersebut, sebagai langkah awal menuju kondisi pasar yang lebih baik dilakukan pendekatan mikrostruktur untuk meneliti faktor-faktor yang berperan penting dalam upaya memperbaiki pasar yang ada di Indonesia. Menurut pendekatan mikrostruktur, faktor tersebut meliputi gambaran peta struktur mikro pasar, proses pembentukan dan perilaku harga PUAB, peran pemain dominan serta keterkaitan antara PUAB dengan pasar keuangan lainnya. Dari penelitian-penelitian yang dilakukan oleh bagian SPPK ditemukan bukti bahwa suku bunga PUAB O/N merupakan indikator kebijakan moneter terbaik dalam jangka pendek serta memiliki information content kuat sebagai kandidat target antara (intermediate target) kebijakan moneter [Dew02]. Sedangkan model teoritis maupun studi empiris yang dapat digunakan sebagai pembanding dalam bidang market microstructure, khususnya PUAB, masih langka sehingga diperlukan penelitian-penelitian lebih lanjut. Model-model teoritis dan kajian empiris yang tersedia pada umumnya membahas mikrostruktur pasar modal dan pasar valas pada negara maju yang pasar keuangannya sudah advanced. Oleh karena itu

III-26

sebuah model yang dapat menggambarkan pola interaksi antar bank dalam PUAB akan membantu Bank Indonesia dalam sasaran pengendalian inflasi serta peranannya saat ini sebagai pengawas bank.

III.1 Alasan Pemilihan Masalah Masalah ini dipilih untuk memberikan gambaran lebih baik kepada Bank Indonesia mengenai salah satu mikrostruktur ekonomi yaitu pasar uang antar bank.

Pemetaan mikrostruktur berguna sebagai salah satu alat

pemindai untuk pengendalian nilai mata uang yang menjadi peranan Bank Indonesia sebagai otoritas sentral moneter. Pemetaan ini akan menggambarkan perilaku para pelaku PUAB dan bagaimana pasar ini bereaksi terhadap stimulus/shock dari luar baik secara agregat maupun secara individual masing-masing pelaku. Secara spesifik

diteliti

bagaimana

pengaruh

beberapa

variabel

lingkungan

makroekonomi – di mana sebagian besar variabel-variabel ini dapat dikendalikan langsung oleh Bank Indonesia – terhadap perilaku transaksi dan tingkat suku bunga di dalam pasar uang antar bank itu sendiri. Pemodelan

ini

controllability

akan

PUAB

dapat

memberikan

terhadap

sebagian

jawaban

instrumen-instrumen

tingkat

keuangan

yang

dimiliki oleh BI. Hasil dari pemetaan ini diharapkan akan dapat digunakan oleh BI dalam proses penentuan kebijakannya yang bersangkutan dengan tingkat suku bunga bank terutama di dalam PUAB.

III.2 Posisi Permasalahan yang Dipecahkan Dugaan adanya loose oligopoly [Dew02] yang dipimpin oleh bank-bank besar memberi dasar pada dugaan lebih lanjut akan adanya sindikasisindikasi yang dapat mempengaruhi suku bunga.

Salah satu contoh

kejadian yang menandakan hal ini adalah pada tanggal 1 Februari 2002 di mana sekelompok bank asing melakukan bidding SBI melebihi dana yang sebenarnya mereka miliki dan pada saat bersamaan BI menarik SBI dalam

III-27

jumlah lebih besar dari biasanya sehingga mereka berusaha mencari pinjaman di PUAB. Kejadian ini menyebabkan suku pada tanggal-tanggal 1, 4, dan 5 Februari 2002 bunga PUAB O/N melonjak hingga sebesar 17.14% (+29.5% dari rata-rata bulan tersebut) sehingga standard deviation pada bulan ini menjadi 4.29% - umumnya kurang dari 1%. [Kus02]. Namun pada tanggal-tanggal tersebut tingkat suku bunga SBI hanya sebesar 16.93% sehingga terjadi negative spread yang menyebabkan penyimpanan uang di PUAB secara sementara jauh lebih menguntungkan bila dibandingkan dengan investasi pada SBI. Walaupun mungkin bank-bank asing tersebut mengalami kerugian yang disebabkan oleh perbedaan tingkat bunga SBI dengan pinjaman yang mereka dapatkan dari PUAB, kemungkinannya adalah naiknya tingkat suku bunga PUAB memberikan kesempatan bagi pihak-pihak tertentu untuk mendapatkan keuntungan lebih dari PUAB.

Mengacu pada teori

konspirasi, kemungkinan terjadi sebuah sindikasi pada tanggal-tanggal ini yang menempatkan kekuatan tawar (bargaining power) BI sebagai penyedia uang sesaat menjadi lebih lemah ketimbang PUAB. Dugaan adanya segmentasi yang mempengaruhi suku bunga PUAB serta adanya preferensi penentuan counterpart pada transaksi PUAB [Dew02]) menjadi titik tolak penelitian ini untuk melihat lebih lanjut bagaimana interaksi antar bank di dalam PUAB serta bagaimana pengaruh BI dapat digunakan untuk mengendalikannya. Dari penelitian PUAB tahun 2002 yang termuat di dalam [Dew02] didapatkan bahwa: PUAB Rupiah O/N merupakan pasar loose oligopoly dimana terdapat beberapa pemain besar dibandingkan pemain lainnya namun dengan pangsa pasar yang tidak terlalu besar.

Dominasi baru terlihat jelas

pada 10 pemain besar dengan pangsa pasar mencapai 45%.

III-28

Pemain dominan (lending maupun borrowing) berperan sebagai market maker dan memiliki power untuk mengambil keuntungan dengan menetapkan suku bunga yang lebih tinggi saat

meminjamkan dana,

demikian pula sebaliknya dalam hal meminjam. Tetapi power tersebut terbatas karena bank dominan pun menghadapi kendala segmentasi dimana tidak semua bank dominan selalu mendapat akses ke bank non dominan. Akibatnya dalam hal bank dominan meminjam dari bank dominan lainnya, suku bunga yang dibayar justru lebih tinggi dibandingkan dengan suku bunga yang dibayar oleh bank non dominan saat meminjam dari bank non dominan. Meski power untuk menetapkan harga terbatas, suku bunga bank dominan dijadikan acuan oleh peserta PUAB karena diperhitungkan dalam pengumuman indikatif suku bunga JIBOR pada pagi hari. Sebagian besar transaksi bank dominan dilakukan di pagi hari, sehingga diduga proses pembentukan harga yang krusial terjadi saat tersebut. Hal ini sejalan dengan periode transaksi yang paling ramai adalah pukul 09.00 s.d. pukul 11.00. Adapun volume transaksi terbesar dalam satu hari terjadi pada hari Selasa dan Rabu, dan untuk siklus mingguan terjadi pada minggu II dan minggu III setiap bulannya. Berdasarkan hasil uji empiris, disimpulkan bahwa informasi publik berpengaruh signifikan dalam pembentukan suku bunga PUAB. Segera setelah masuknya informasi publik ke pasar, tampak respon pergerakan harga yang cukup besar dan signifikan namun tidak selalu diikuti oleh perubahan

volume

transaksi

yang

signifikan

sehingga

kurang

berpengaruh terhadap likuiditas pasar. Tidak responsifnya volume transaksi dari waktu ke waktu terhadap pergerakan harga akibat masuknya informasi baru mencerminkan bahwa informasi bukan merupakan pendorong utama transaksi PUAB. Hal ini didukung oleh hasil survei bahwa pemenuhan kebutuhan likuiditas, squaring, profit taking dan pemanfaatan informasi baru, merupakan alasan bank melakukan transaksi PUAB.

III-29

Persistensi volatilitas yang moderat dan perubahan volume transaksi yang tidak signifikan mencerminkan proses rekonsiliasi perbedaan persepsi pelaku PUAB atas dampak informasi terhadap harga dan realokasi likuiditas pasar. Salah satu temuan yang menarik adalah pengumuman perubahan suku bunga penjaminan PUAB baru menunjukkan perbedaan volatilitas setelah pukul 09.00 tetapi dengan rasio standar deviasi dibawah 1 yang berarti pada hari-hari adanya pengumuman perubahan suku bunga penjaminan, volatilitas justru lebih kecil dibandingkan dengan harihari lainnya. Dari hasil estimasi model perilaku harga PUAB ditemukan bahwa suku bunga JIBOR (suku bunga indikatif dari price setter dan referensi transaksi di pagi hari) merupakan salah satu variabel yang memberikan kontribusi besar pada volatilitas PUAB. Demikian pula akumulasi perubahan suku bunga kebijakan IRK dan pertumbuhan volume operasi pasar terbuka serta lag perubahan volume PUAB. didukung

temuan

hasil

analisis

announcement

effect

Hal ini bahwa

pengumuman target indikatif dan hasil lelang operasi pasar terbuka serta perubahan kebijakan IRK dengan segera menimbulkan respon perubahan harga yang signifikan. Selanjutnya, suku bunga PUAB O/N selain dipengaruhi oleh variabel independent lainnya, dipengaruhi oleh dirinya sendiri dan PUAB 7 hari, karena likuiditas PUAB 7 hari yang jatuh tempo menambah ketersediaan likuiditas PUAB O/N. Dari hasil estimasi model ditemukan karakteristik suku bunga PUAB yaitu shock pada periode sebelumnya akan menimbulkan reaksi volatilitas yang sangat kuat pada hari berikutnya dengan persistensi efek

volatilitas

yang

sangat pendek yakni efek

tersebut segera

menghilang dan volatilitas PUAB kembali kepada level semula yang cukup moderat sepanjang periode pengamatan.

III-30

Hasil estimasi persamaan dengan variabel dummy menunjukkan secara statistik terdapat perubahan yang signifikan pada koefisien suku bunga IRK dan volume operasi pasar terbuka.

Dapat disimpulkan bahwa

kebijakan IRK pasif dan aktif berpengaruh signifikan dalam perilaku suku bunga PUAB O/N Rupiah.

Hal ini didukung temuan analisis

announcement effect dan hasil survei yang memperlihatkan bahwa perubahan IRK sangat berpengaruh dan diserap s.d. 10 menit pertama sejak pelaku pasar menerima informasi. Temuan dari survei secara umum mengkonfirmasi hasil uji empiris yang telah dilakukan tentang pembentukan harga yaitu struktur pasar dan struktur mikro, serta perilaku harga. Beberapa hal baru yang perlu diungkap adalah bahwa Perilaku harga PUAB dipengaruhi oleh variable mikro dan makro serta faktor non ekonomi, walaupun dengan tingkat pengaruh dan kecepatan respon yang berbeda. Variabel mikro direspon dengan sangat cepat mulai dari kurang dari 5 menit sampai dengan 30 menit setelah adanya berita. Variabel makro tidak ada yang sangat berpengaruh terhadap suku bunga PUAB, oleh karena itu direspon dengan sangat lambat oleh perbankan. Sementara itu, faktor non ekonomi yang dapat mempengaruhi PUAB adalah manuver oleh beberapa bank besar, komentar pejabat pemerintah, serta situasi politik dan keamanan. Controllability dari PUAB menghadapi kendala pada sikap konservatifnya pemain terhadap perubahan dalam OPT yang menyangkut waktu lelang, frekuensi lelang, setelmen, keragaman instrumen dan peserta lelang.

III-31

Bab IV Pemecahan Masalah IV.1 Metodologi Pemecahan Masalah Berangkat dari [Dew02] yang menyatakan bahwa umumnya bank-bank memiliki preferensi masing-masing di dalam penentuan counterpart pada PUAB, penelitian ini melanjutkan hipotesis bahwa adanya preferensi ini menyebabkan terjadinya pengelompokan antar bank yang dapat saja tidak merata.

Dengan kata lain terjadi emergent cluster [Rob01] bank-bank

relatif terhadap interaksinya di dalam PUAB. Adanya emergent cluster ini digunakan untuk melakukan inferensi apakah terjadi koalisi antar bank, memetakan arus uang giral yang mengalir di antara mereka, serta mengukur bagaimana reaksi bank-bank ini terhadap variabel-variabel lingkungannya.

Pengukuran-pengukuran

ini

dilakukan

terhadap

beberapa periode di mana dilakukan rezim kebijakan ekspansi atau kontraksi oleh BI. Periode ekspansi adalah pada saat BI berusaha untuk menambah uang beredar di masyarakat dan ditandai oleh rendahnya suku-suku bunga berbagai produk keuangan yang ditawarkan oleh BI, sedangkan periode kontraksi adalah saat BI ingin mengurangi uang beredar di masyarakat yang terlihat dari tingginya suku-suku bunga instrument mix BI. ekspansi

ini

Pembagian menjadi periode-periode kontraksi dan

dilakukan

dengan

niatan

mengasosiasikan

perilaku

perbankan dengan kondisi-kondisi makroekonomi pada saat itu. Perilaku perbankan pada setiap periode dapat dinyatakan dengan clustercluster yang terbentuk pada masing-masing periode.

Bank-bank yang

sering berinteraksi satu dengan lainnya dengan tingkat kepercayaan (yang dimodelkan

lewat

indeks

kedekatan)

yang

tinggi

cenderung

akan

membentuk satu emergent cluster. Jika terdapat banyak bank yang sering berinteraksi maka akan terbentuk satu cluster besar. Pada sisi lain, bankbank yang jarang berinteraksi dengan anggota-anggota cluster besar ini akan keluar dan membentuk cluster tersendiri dengan bank-bank lain yang interaksinya lebih intens.

IV-32

IV.1.1 Pembentukan Cluster Secara skematik proses pembentukan emergent cluster dalam perbankan dapat digambarkan sebagai berikut :

1. Bank-bank komersial di Indonesia

C

B

A G

E

H

D

F

Pada kondisi ini belum terlihat interaksi yang terjadi antar bank komersial di Indonesia. Masing-masing bank berdiri sendiri sebagai anggota dari sistem moneter .

2. Interaksi antar bank

C

B

A H

E

D

G F

Pada tahap ini terjadi interaksi antar bak dalam berbagai bentuk. Salah satu bentuk interaksi ini terjadi pada pasar uang antar bank (PUAB).

IV-33

3. Cluster yang terbentuk

A

C

B

F E

D

H G

Karena intensitas interaksi yang tinggi hanya terjadi pada berbagai subset dari bank-bank yang ada, maka terbentuklah cluster di antara bank-bank ini. Dari gambar dicontohkan ada dua cluster, kelompok pertama terdiri dari bank-bank {A, B, C, D} dan kelompok yang kedua beranggotakan {E, F, G, H}. Disini juga terjadi interaksi antar kelompok pertama dan kedua, yaitu antara {B, D} dengan {E}, walaupun interaksi-interaksi ini kurang intens. Analisis pembentukan cluster dilakukan pada kurun waktu (periode) tertentu di mana titik-titk potong antar periode diambil atas dasar perubahan stance kebijakan dari kontraksi ke ekspansi sehingga dapat terlihat pola cluster-cluster yang terbentuk

pada periode satu dengan

periode lainnya. IV.1.2 Pembagian Periode Data set yang diperoleh dari BI berkisar pada tanggal 2 Januari 2001 sampai dengan 20 Juli 2003. Dari periode ini diidentifikasikan jangkajangka waktu dijalankannya rezim kontraksi maupun ekspansi lewat pergerakan nilai suku bunga SBI-1. Kebijakan kontraksi diterapkan apabila BI cenderung menarik dana dari pasar, sedangkan kebijakan ekspansi diterapkan apabila BI cenderung melepas dana ke pasar. Pada saat suku bunga SBI-1 cenderung bergerak naik dikatakan rezim

IV-34

kontraksi sedang dijalankan karena pada saat itu BI menganggarkan jumlah-jumlah yang cukup besar pada pelelangan SBI-1. Sebaliknya pada saat suku bunga SBI-1 bergerak turun dikatakan rezim ekspansi sedang dijalankan karena pada saat itu jumlah volume pelelangan SBI-1 cenderung

berkurang

sehingga

tingkat-tingkat

suku

bunga

yang

didapatkan pada pelelangan-pelelangan di periode ini menjadi cenderung kecil. Dari kriteria ini didapatkan empat periode rezim kebijakan keuangan BI, yaitu: sbi_1

Poly. (sbi_1)

20 % 18 % 16 %

Periode II (transisi)

14 %

Periode I (kontraksi)

12 %

Tidak ada data transaksi PUAB Periode III (ekspansi)

10 % 8%

Periode IV (ekspansi)

6% 4% 2%

2004-07-02

2004-05-02

2004-03-02

2004-01-02

2003-11-02

2003-09-02

2003-07-02

2003-05-02

2003-03-02

2003-01-02

2002-11-02

2002-09-02

2002-07-02

2002-05-02

2002-03-02

2002-01-02

2001-11-02

2001-09-02

2001-07-02

2001-05-02

2001-03-02

2001-01-02

0%

Gambar IV-1 Grafik pergerakan suku bunga SBI-1 yang menentukan pembagian periodeperiode di dalam jangka waktu yang diteliti

Periode I, periode kontraksi, yang berkisar dari 2 Januari 2001 sampai dengan 24 Agustus 2001, di mana SBI-1 meningkat dari 14.73% menjadi 17.2%. Periode II, periode transisi, yang berkisar dari 25 Agustus 2001 sampai dengan 26 April 2002, di mana terjadi inflection suku bunga SBI-1. Periode III, periode ekspansi drastis, yang berkisar dari 27 April 2002 sampai dengan 4 Oktober 2002, di mana suku bunga SBI-1 menurun secara relatif cepat dari 16.5% menjadi 13.06% atau -0.0215%/hari.

IV-35

Periode IV, periode ekspansi landai, yang berkisar dari 5 Oktober 2002 sampai dengan 20 Juli 2003, di mana penurunan suku bunga SBI-1 relatif melandai dari 13.06% menjadi 9.21% atau sekitar 0.0129%/hari. IV.1.3 Pembentukan Graph Sebuah sociogram [Rob01] dibentuk dengan memproses seluruh transaksitransaksi yang terjadi di dalam PUAB di dalam empat periode yang telah ditentukan sebelumya untuk menghasilkan sebuah weighted directed graph [Ros95] untuk masing-masing periode di mana setiap verteks V adalah sebuah bank, setiap edge berarah E adalah transaksi pemberian pinjaman dari bank pemberi menuju ke bank penerima, dan bobot W untuk masing-masing edge adalah sebuah indeks kedekatan yang memodelkan tingkat kepercayaan antar kedua bank yang terlibat. Indeks kedekatan ini berbanding lurus dengan frekuensi dan besar uang (volume) yang dipinjamkan dan berbanding terbalik dengan besar bunga masingmasing pinjaman.

W (x ,y ) =

(

W(x,y) = Indeks kedekatan bank x ke bank y ) vj = Nilai transaksi ke-j antara bank x dan bank y ij ij = Suku bunga ke-j

vj

Ilustrasi sociogram bank-bank di dalam PUAB ada pada Gambar IV-2. Sociogram yang ada pada gambar ini didapatkan dari contoh acak sebagian kecil bank-bank yang terlibat. Catatan: contoh graph ini bukan yang digunakan untuk pemrosesan cluster dan hanya ditampilkan di sini sebagai ilustrasi.

Graph yang

sebenarnya sangat besar dan dense sehingga tidak dapat tergambar dengan baik.

IV-36

Gambar IV-2 Ilustrasi sebuah sociogram dari contoh acak sebagian kecil bankbank yang terlibat.

Data yang digunakan untuk membentuk sociogram ini didapatkan langsung dari data transaksi RTGS pada periode 2 Januari 2001 sampai 31 Juni 2003 yang berbentuk sebuah file spreadseet Excel yang memuat timestamp transaksi, bank pemberi, bank penerima, jumlah uang yang ditransaksikan, serta bunga dari pinjaman yang bersangkutan. Data ini telah dikodekan oleh karyawan Bank Indonesia untuk menyembunyikan identitas masing-masing bank dalam rangka kode etik kerahasiaan bank. Dari data ini dihasilkan empat sociogram yang berbeda untuk setiap periode yang telah diuraikan di bagian IV.1.2. IV.1.4 Identifikasi Cluster Identifikasi emergent cluster [Rob01] dilakukan dengan menerapkan algoritma Markov Cluster Process (MCL) [Don00] terhadap sociogram yang didapat dari seluruh bank yang terlibat dalam transaksi di PUAB.

Ide

dasar dari algoritma ini adalah dengan mensimulasikan aliran atau random walk melalui berbagai edge pada graph yang ada kemudian memperkuat aliran ini di mana arusnya sudah kuat dan memperlemah aliran di bagian-bagian yang arusnya lemah.

Proses ini diulang terus-

IV-37

menerus sampai tercapai suatu steady state di mana tempat-tempat yang arusnya lemah akhirnya mengering. Verteks-verteks yang memiliki arusarus kuat di antaranya masing-masing dikumpulkan menjadi cluster. Dengan menggunakan algoritma MCL dapat dipetakan bagaimana arus kepercayaan terjadi di dalam PUAB serta di pihak-pihak mana saja mayoritas uang giral yang beredar.

Karena masing-masing edge

menyatakan transaksi agregat antar bank maka berbagai cluster yang dihasilkan oleh proses MCL menyatakan bahwa di dalam kelompokkelompok inilah uang giral dipertukarkan secara intens. Sedangkan bobot edge yang merupakan indeks kepercayaan menyatakan bahwa tingkat

Gambar IV-3 Ilustrasi proses MCL, dari arah kiri atas ke kanan bawah ditunjukkan iterasi MCL dalam menemukan cluster-cluster pada suatu graph [Don00].

IV-38

kepercayaan antar bank yang terdapat pada satu cluster lebih besar relatif terhadap tingkat kepercayaan bank-bank yang berada di dalam cluster yang berbeda. IV.1.5 Analisis Perilaku Perilaku inidividu masing-masing bank dianalisis dengan membentuk model regresi linier berganda di mana variabel dependen adalah rata-rata berbobot suku bunga PUAB yang diberikan oleh bank yang bersangkutan sedangkan variabel-variabel independennya adalah berbagai variabel lingkungan yang dianggap relevan di dalam penelitian ini.

Variabel-

variabel lingkungan ini adalah: Suku bunga SBI satu bulan (SBI-1). Suku bunga SBI tiga bulan (SBI-3). Suku bunga FASBI. Suku bunga SOR. Nilai tukar USD terhadap IDR. Suku bunga rata-rata berbobot PUAB. Suku bunga rata-rata berbobot bank yang bersangkutan pada hari sebelumnya. Dari masing-masing garis regresi setiap bank dilakukan uji t-statistic untuk

menentukan

manakah

variabel-variabel

independen

yang

berpengaruh kemudian dilakukan ranking terhadap nilai-nilai absolut beta-weight masing-masing bank.

Ranking yang lebih kecil (mendekati

nilai satu) untuk suatu variabel independen berarti bank tersebut cenderung lebih mempertimbangkan variabel itu untuk menentukan suku bunganya di dalam PUAB.

IV-39

Variabel-variabel SBI-1, SBI-3, FASBI, dan SOR didapatkan dari pihak Bank Indonesia. Variabel suku-suku bunga PUAB didapatkan dengan memproses data transaksi RTGS. Sedangkan nilai tukar USD terhadap IDR didapatkan dari Oanda1 Historical Currency Exchange Rate.

IV.2 Pengumpulan dan Pengolahan Data IV.2.1 Pengumpulan Data Data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah data transaksi pada PUAB (tanggal transaksi, bank pemberi kredit, bank penerima kredit, besarnya kredit dan besarnya bunga), data suku bunga SBI, suku bunga FASBI dan kurs rupiah terhadap dolar pada suatu periode tertentu. Salah satu kendala yang dihadapi dalam penelitian ini adalah kerahasiaan data transaksi antar bank. Maka dari itu data transaksi antar bank yang kami gunakan telah berbentuk kode yang menyamarkan identitas masingmasing bank yang terlibat. Contoh data PUAB yang dikumpulkan adalah sebagai berikut:

waktu_transaksi

bank_pemberi

bank_penerima

jumlah_nominal

bunga

2003/01/02 08:49:39 2003/01/02 08:50:02

GA GA

II BL

10,000 10,000

12.19% 12.19%

2003/01/02 09:06:26 2003/01/02 09:21:34 2003/01/02 09:24:56

HF PB CD

MJ MJ DF

7,000 10,000 10,000

12.19% 12.25% 12.20%

2003/01/02 09:25:16 2003/01/02 09:41:51

CD GA

A MJ

20,000 20,000

12.19% 12.19%

2003/01/02 09:46:38 2003/01/02 09:50:02 2003/01/02 09:58:21

IE MC EA

DF CE CE

10,000 5,000 20,000

12.20% 12.19% 12.25%

Tabel IV-1 Contoh data transaksi PUAB

Contoh data SBI dan FASBI yang dikumpulkan adalah sebagai berikut:

1

http://www.oanda.com/convert/fxhistory

IV-40

Tanggal

SBI 1 WA

SBI 3 WA

SOR

Fasbi O/N Pagi

2001/01/02 00:00:00 2001/01/03 00:00:00 2001/01/04 00:00:00 2001/01/05 00:00:00 2001/01/08 00:00:00 2001/01/09 00:00:00 2001/01/10 00:00:00 2001/01/11 00:00:00 2001/01/12 00:00:00 2001/01/15 00:00:00 2001/01/16 00:00:00

14.53 14.73 14.73 14.73 14.73 14.73 14.84 14.84 14.84 14.84 14.84

14.53 14.73 14.73 14.73 14.73 14.73 14.84 14.84 14.84 14.84 14.84

14.750 14.875 14.875 14.875 14.875 14.875 14.875 14.875 14.875 14.875 14.875

10.875 10.875 10.875 10.875 10.875 10.875 10.875 11.375 11.375 11.375 11.375

Tabel IV-2 Contoh data suku-suku bunga SBI, FASBI, dan SOR

Contoh data nilai tukar USD terhadap IDR adalah sebagai berikut: Tanggal

Nilai Tukar

01/02/2001

9725

01/03/2001

9520

01/04/2001

9525

01/05/2001

9500

01/06/2001

9525

01/07/2001

9525

01/08/2001

9539.71

Tabel IV-3 Contoh data nilai tukar USD terhadap IDR

IV.2.1.1 Data Regresi Tabel berikut memberikan contoh sebagian kecil data yang digunakan untuk melakukan regresi berganda antara variabel-variabel lingkungan dengan suku bunga PUAB masing-masing bank. Day number

Bank name

Period id

Y loan_rate

X SBI_1

X SBI_3

X FASBI

X SOR

X USD

X PUAB

X PREV_ RATE

11351

AF

1

12.00

14.81

14.81

11.63

14.88

9475

11.77

12.25

11351

AG

1

11.91

14.81

14.81

11.63

14.88

9475

11.77

11.90

11351

AJ

1

12.00

14.81

14.81

11.63

14.88

9475

11.77

12.15

11351

AL

1

12.13

14.81

14.81

11.63

14.88

9475

11.77

12.07

11351

BF

1

11.88

14.81

14.81

11.63

14.88

9475

11.77

11.88

11351

BK

1

11.75

14.81

14.81

11.63

14.88

9475

11.77

11.75

11351

BM

1

12.13

14.81

14.81

11.63

14.88

9475

11.77

11.93

11351

CA

1

11.90

14.81

14.81

11.63

14.88

9475

11.77

11.75

11351

CB

1

11.63

14.81

14.81

11.63

14.88

9475

11.77

11.75

11351

CD

1

11.75

14.81

14.81

11.63

14.88

9475

11.77

12.00

11351

DA

1

12.20

14.81

14.81

11.63

14.88

9475

11.77

12.25

11351

DC

1

11.75

14.81

14.81

11.63

14.88

9475

11.77

11.80

Tabel IV-4 Contoh data untuk masukan model regresi berganda

IV-41

Tiap baris menggambarkan respons bunga PUAB masing-masing bank pada hari tertentu terhadap nilai variabel-variabel lingkungan pada hari tersebut.

Keterangan masing-masing field di dalam tabel ini adalah

sebagai berikut: Day Number – nomor hari, yaitu jumlah hari yang telah lewat semenjak tanggal 1 Januari 1970. Field ini digunakan untuk mendapatkan ratarata berbobot harian dari bunga pinjaman masing-masing bank. Bank Name – kode nama bank yang bersangkutan. Period ID – menerangkan bahwa hari yang termuat pada field Day Number termasuk di periode ini. Y loan_rate – rata-rata berbobot bunga PUAB bank yang bersangkutan pada hari itu. X sbi_1 – Besar suku bunga per tahun SBI satu bulan pada hari itu, dalam persen. X sbi_3 – Besar suku bunga per tahun SBI tiga bulan pada hari itu, dalam persen. X fasbi – Besar suku bunga per tahun FASBI pada hari itu, dalam persen. X sor – Besar suku bunga per tahun SOR pada hari itu, dalam persen X usd – kurs tengah nilai tukar USD terhadap IDR. X puab – Rata-rata berbobot suku bunga puab per tahun pada hari itu, dalam persen. X prev_puab – rata-rata berbobot bunga PUAB bank pada hari sebelumnya atau hari terakhir melakukan transaksi, dalam persen.

IV-42

IV.2.2 Pengolahan Data IV.2.2.1 Implementasi Program Analisis data dilakukan dengan menggunakan perangkat-perangkat lunak Microsoft Access, Microsoft Excel, Matlab, TribeMCL, serta sebuah program custom-made yang dinamakan BankClusters dan ditulis dalam bahasa pemrograman Java untuk mengkoordinasikan pemrosesan data antar berbagai perangkat lunak sebelumnya.

Data yang diterima dari

pihak BI diwujudkan menjadi tabel-tabel di dalam database Access untuk diproses dan kemudian hasilnya dimasukkan kembali ke dalam database ini.

Sebagian

hasil perhitungan

juga

dikeluarkan

dalam bentuk

spreadsheet Excel untuk dilakukan analisis dan interpretasi lebih lanjut. Matlab digunakan untuk melakukan penghitungan regresi linier berganda. Sedangkan

TribeMCL2

adalah

program

untuk

melakukan

Markov

Clustering sebagaimana digariskan di [Don00]. Interaksi dengan Matlab dilakukan secara langsung lewat komponen JMatLink3.

Lain halnya

dengan integrasi Excel yang dilakukan dengan meng-generate sebuah file spreadsheet yang memuat berbagai cluster yang teridentifikasi pada masing-masing periode serta hasil regresi masing-masing bank di dalam cluster yang bersangkutan. Pembuatan spreadsheet ini dilakukan dengan bantuan komponen JExcelApi4.

2 3 4

http://micans.org/mcl/ http://www.held-mueller.de/JMatLink/ http://www.andykhan.com/jexcelapi/

IV-43

:BankClusters

:JExcelApi

:TribeMCL

:Matlab

:Access

1: buat graph transaksi

2: buat data input regresi

3: hitung regresi

4: simpan data hasil regresi 5: temukan cluster 6: simpan data cluster 7: tulis spreadsheet data cluster dan hasil regresi

Gambar IV-4 Interaction diagram antara berbagai komponen di dalam program yang digunakan untuk mengolah data dalam penelitian.

BankClusters dibuat berwujud sebagai sebuah throwaway prototype yang dibuat khusus untuk penelitian ini saja dan tidak dimaksudkan untuk digunakan secara sehari-hari.

Walau demikian program yang dibuat

dalam penelitian ini telah memberikan suatu rancangan awal untuk diterapkannya sebuah sistem informasi untuk melakukan clustering serta analisis regresi secara automatis. IV.2.2.2 Langkah-Langkah Pengolahan Data Respons

suku

bunga

PUAB

terhadap

variabel-variabel

lingkungan

merupakan input untuk analisis regresi linier berganda: Y = a + b1 X1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + b 5 X 5 + b 6 X 6 + b 7 X 7

Di mana variabel Y adalah variabel independen yaitu suku bunga PUAB dari suatu bank dan X1..X7 adalah variabel-variabel independennya yaitu variabel-variabel lingkungan yaitu rata-rata berbobot suku-suku bunga BI, rata-rata berbobot suku bunga PUAB secara keseluruhan, dan rata-rata

IV-44

berbobot

suku

bunga

PUAB

bank

yang

bersangkutan

pada

hari

sebelumnya. Output dari regresi linier berganda adalah konstanta regresi b yang kemudian distandarkan menjadi sebuah

-value.

Nilai

menunjukkan

bobot variabel independen yang bersangkutan terhadap persamaan regresi berganda secara keseluruhan. [Sup04]

BANK

ß SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

BI

6.82E+13

-6.82E+13

-6.87E-01

7.20E-01

-1.78E-01

7.76E-01

-8.75E-02

JA

-5.81E+13

5.81E+13

-6.94E-01

5.10E-01

1.25E-04

8.79E-01

9.62E-02

PB

-3.56E+13

3.56E+13

5.76E-01

2.04E-01

1.06E-01

9.04E-01

-7.31E-02

PE

-1.58E+15

1.58E+15

-3.04E-01

1.47E+00

3.81E-02

9.58E-01

-9.91E-02

SH

2.80E+14

-2.80E+14

-2.57E-01

2.10E-01

6.37E-02

8.41E-01

1.72E-01

UA

4.40E+13

-4.40E+13

-8.59E-01

-1.05E+00

-2.21E-02

6.81E-01

1.08E-01

Tabel IV-5 Contoh hasil output nilai-nilai variabel lingkungan yang diuji.

masing-masing bank terhadap variabel-

Kemudian dilakukan pengujian statistik untuk regresi linier berganda yaitu dengan uji t, sehingga didapat nilai t untuk masing-masing variabel. BANK

t_SBI_1

t_SBI_3

t_FASBI

t_SOR

t_USD

t_PUAB

t_PREV_RATE

t crit

BI

0.44

-0.44

-1.50

0.40

-1.61

5.80

-0.74

2.00

JA

-0.45

0.45

-3.18

0.42

0.00

11.14

1.28

2.00

PB

-0.35

0.35

1.77

0.14

1.78

9.78

-0.84

2.03

PE

-0.50

0.50

-0.34

0.37

0.16

3.30

-0.36

1.99

SH

0.64

-0.64

-1.46

0.28

1.45

14.90

3.21

1.98

UA

0.08

-0.08

-2.41

-0.67

-0.25

6.37

1.19

1.99

Tabel IV-6 Contoh output t-statistic masing-masing bank terhadap responsnya dengan variabel-variabel lingkungan

Jika nilai t lebih besar dari t kritis maka variabel lingkungan yang bersangkutan dikatakan berpengaruh terhadap PUAB. Tingkat pengaruh variabel tersebut dinyatakan dengan besarnya nilai mutlak

. Sebaliknya

jika t lebih kecil dari t kritis maka variabel tersebut tidak berpengaruh terhadap penentuan PUAB sehingga nilai dianggap.

Contoh:

untuk

bank

JA,

yang terasosiasikan tidak variabel

lingkungan

yang

IV-45

diperhitungkan dalam menetukan suku bunga PUAB adalah FASBI dengan nilai sedangkan

=0.964 dan PUAB bank lain dengan nilai

variabel-variabel

diperhitungkan

karena

lain

hasil

nilai

uji

t

=0.879 –

masing-masingnya

terhadap

tidak

variabel-variabel

ini

menyatakan bahwa variabel-variabel independen yang bersangkutan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen pada bank itu. | ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK

Sbi_1

sbi_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

BI

-

-

-

-

-

7.76E-01

-

JA

-

-

6.94E-01

-

-

8.79E-01

-

PB

-

-

-

-

-

9.04E-01

-

PE

-

-

-

-

-

9.58E-01

-

SH

-

-

-

-

-

8.41E-01

1.72E-01

UA

-

-

8.59E-01

-

-

6.81E-01

-

Tabel IV-7 Contoh nilai-nilai ß masing-masing bank yang telah melewati uji t-statistic.

Urutan prioritas variabel lingkungan didapat dengan membandingkan nilai mutlak

untuk variabel lingkungan yang satu

dengan nilai mutlak

untuk variabel lingkungan lain pada bank yang sama kemudian diurutkan dari yang mempunyai nilai besar ke yang kecil. Angka 1 menunjukkan bahwa bank yang bersangkutan sangat memperhitungkan variabel X dalam menentukan suku bunga PUAB – karena nilai bank itu.

paling besar pada

Misalnya bank JA, untuk menetukan suku bunga PUAB

variabel lingkungan yang dipertimbangkan adalah suku bunga PUAB bank lain sebagai prioritas pertama dan FASBI sebagai prioritas kedua.

URUTAN PRIORITAS (RANK) BANK

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

BI

-

-

-

-

-

1

-

JA

-

-

2

-

-

1

-

PB

-

-

-

-

-

1

-

URUTAN PRIORITAS (RANK) BANK

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

PE

-

-

-

-

-

1

-

SH

-

-

-

-

-

1

2

IV-46

UA

-

-

1

-

-

2

-

Tabel IV-8 Contoh output karakteristik perilaku bank dalam prioritasnya memilih variabel-variabel lingkungan yang menjadi penentu suku bunga PUAB.

Karakteristik perilaku cluster diambil dari karakteristik perilaku masingmasing anggotanya.

Untuk setiap cluster dihitung frekuensi di mana

masing-masing variabel menempati peringkat (rank) tertentu (yaitu antara 1–7

inklusif

sesuai dengan

banyaknya

variabel

lingkungan

yang

dimodelkan) sebagaimana ditentukan oleh bank-bank anggota cluster tersebut.

Dari masing-masing frekuensi pada setiap rank kemudian

dikalikan dengan invers dari rank-nya kemudian dijumlahkan sesuai dengan masing-masing variabel lingkungan untuk menghasilkan sebuah nilai weighted frequency. Hal ini dilakukan untuk mendapatkan nilai yang besar untuk frekuensi tinggi dan rank tinggi pula (rank yang bernilai kecil) dan untuk mendapatkan nilai yang besar untuk frekuensi yang rendah dan rank yang rendah.

Nilai weighted frequency ini kemudian di-rank

kembali per cluster untuk melihat kecenderungan cluster dalam prioritas penentuan suku bunganya.

1 ( ×f) r

Wi =

Wi = weighted frequency untuk variabel ke-i. r = Peringkat (rank) prioritas masing-masing variabel lingkungan ke-i, r ∈ {1..7} .

CLS 1

1/Rank

FREKUENSI VARIABEL YANG DIPERHITUNGKAN

Rank SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_PUAB

1.00

1

0

0

1

0

0

5

0

0.50

2

0

0

1

0

0

1

1

0.33

3

0

0

0

0

0

0

0

0.25

4

0

0

0

0

0

0

0

0.20

5

0

0

0

0

0

0

0

0.17

6

0

0

0

0

0

0

0

IV-47

0.14

7

0

0

0

0

0

0

0

W

0.0

0.0

0.8

0.0

0.0

2.8

0.5

Rank

-

-

2

-

-

1

3

Tabel IV-9 Contoh hasil penghitungan model perilaku sebuah cluster

Dari contoh yang termuat pada Error! Reference source not found. dapat dilihat bahwa perilaku Cluster 1 dalam menentukan suku bunga PUAB secara berurut dipengaruhi oleh suku bunga PUAB bank lain, FASBI dan suku bunga PUAB periode sebelumnya.

IV.3 Analisis dan Interpretasi Hasil Suku bunga antar bank (PUAB O/N) ditetapkan

sebagai sasaran

operasional Bank Indonesia dengan asumsi bahwa PUAB O/N dapat dikendalikan oleh otoritas moneter (Bank Indonesia), dapat diukur dan mampu berfungsi sebagai indicator kebijakan moneter. Hasil pengolahan data berikut akan memperlihatkan apakah pemilihan PUAB O/N sebagai sasaran operasional adalah tepat. IV.3.1 Pembentukan Cluster Hasil pembentukan cluster selama periode I sampai dengan IV (01 Januari 2001 s/d 20 Juli 2003) adalah sebagai berikut: PERIODE ( FROM - TO )

JUMLAH CLUSTER

ANGGOTA CLUSTER

I ( 1/1/2001-24/8/2001 )

3

6, 91, 4

II ( 24/8/2001-26/4/2002 )

7

7, 47, 18, 6, 6, 3, 9

III ( 26/4/2002-4/10/2002)

12

33, 2, 17, 3, 3, 5, 3, 8, 6, 5, 10, 2

IV ( 4/10/2002-20/7/2003)

9

3, 4, 82, 8, 2, 3, 4

Tabel IV-10 Ringkasan jumlah anggota-anggota cluster di dalam empat periode.

Secara garis besar mayoritas transaksi terkumpul pada satu atau dua kelompok besar selama keempat periode. dari

IV-48

periode

kontraksi

ke

periode

Pada saat terjadi perubahan

ekspansi,

preferensi

penentuan

counterpart di dalam PUAB nampak meningkat dari terpecahnya PUAB menjadi banyak cluster-cluster kecil dengan masing-masing mempunyai jumlah anggota yang relatif sedikit.

Sedangkan di akhir periode

pengamatan jumlah cluster berkurang yang menunjukkan bahwa perilaku transaksi di dalam PUAB cenderung kembali merata seperti halnya pada periode awal pengamatan. IV.3.1.1 Periode I Periode ini berkisar antara 1 Januari 2001 sampai 24 Agustus 2001 yaitu periode kontraksi yang dikarakteristikkan dengan kenaikan suku bunga SBI 1. Pada periode ini terjadi fenomena-fenomena berikut: Jumlah cluster sangat sedikit (yaitu tiga cluster) dengan jumlah anggota masing-masing cluster adalah 6, 91, dan 4 bank. ada satu cluster dominan yang anggotanya terbanyak (91 bank). Karena mayoritas transaksi PUAB terjadi pada satu cluster saja – yaitu cluster dominan – maka struktur PUAB pada periode ini dikatakan cenderung monopolistik. Umumnya SBI_1 dan SBI_3 tidak mempengaruhi penentuan suku bunga PUAB. Cluster dominan (yang mempunyai jumlah anggota terbesar) relatif cukup mewakili pasar bank komersial yang ada. Pada periode kontraksi ini perilaku bank-bank menjadi relatif solid karena transaksi PUAB terjadi cukup merata. IV.3.1.2 Periode II Periode ini berkisar antara 24 Agustus 2001 sampai dengan 26 April 2002 yaitu periode transisi – antara kontraksi dengan ekspansi – di mana terjadi infleksi perubahan suku bunga SBI 1. Pada periode ini terjadi fenomenafenomena berikut:

IV-49

Jumlah cluster relatif lebih banyak bila dibandingkan dengan Periode I (yaitu tujuh cluster) dengan dua cluster yang relatif dominan namun masing-masing jumlah anggotanya lebih sedikit dibandingkan dengan cluster dominan yang ada pada Periode I. Jumlah anggota masingmasing cluster adalah: 7, 47, 18, 6, 6, 3, dan 9 bank. Karena mayoritas transaksi terjadi pada dua cluster dominan ini maka struktur PUAB pada periode ini dikatakan cenderung duopolistik. Perilaku anggota berbagai cluster dalam menentukan prioritas variabel yang mempengaruhi suku bunga PUAB cenderung homogen, yaitu memperhitungkan suku bunga PUAB rata-rata, kemudian PUAB diri sendiri periode sebelumnya dan akhirnya

nilai tukar USD terhadap

IDR. Dalam menentukan suku bunga yang diberikan di PUAB, umumnya bank-bank tidak memperhitungkan suku bunga FASBI sedangkan suku-suku bunga SBI_1 dan SBI_3 hanya diperhitungkan oleh bankbank yang berada pada cluster dominan. Anggota-anggota cluster dominan Periode I cenderung terpecah ke dalam dua cluster dominan pada periode ini yang masing-masing terdiri dari 47 dan 18 bank. Hal ini mungkin terjadi karena bank lebih berhati-hati dalam memilih counterpart di dalam transaksi PUAB. IV.3.1.3 Periode III Periode ini berkisar antara 27 April 2002 sampai dengan 4 Oktober 2002 yang dinamakan periode ekspansi drastis di mana suku bunga SBI 1 turun secara relatif drastis.

Fenomena-fenomena yang terjadi di dalam

periode ini adalah: Jumlah cluster lebih banyak dibandingkan Periode I dan Periode II (yaitu 12 cluster) yang terdiri dari dua cluster dominan, tiga cluster sedang dan sisanya cluster-cluster kecil.

IV-50

Jumlah anggota pada cluster dominan

pada periode ini lebih sedikit dibandingkan dengan anggota cluster dominan pada Periode II. Jumlah anggota masing-masing cluster pada periode ini adalah: 33, 2, 17, 3, 3, 5, 3, 8, 6, 5, 10, dan 2 bank. Walaupun terdapat dua cluster dominan, istilah duopolistik kurang dapat dipakai untuk menggambarkan karakteristik periode ini karena jumlah anggota pada kedua cluster terbesar relatif sedikit bila dibandingkan dengan jumlah seluruh pemain di pasar. Selain itu pada periode ini juga terdapat banyak cluster-cluster kecil. Dari dua fakta ini disimpulkan bahwa istilah pasar yang terfragmentasi lebih cocok dipakai untuk menggambarkan mikrostruktur PUAB pada periode ini. Data SBI_3 pada periode ini sebagian besar tidak ada yaitu periode 28 Februari 2002 sampai dengan 3 Juni 2003. Sehingga untuk kegunaan regresi diambil rata-ratanSBI_3 pada periode II sebagai untuk mengisi data point SBI_3 yang kosong.

Tetapi walaupun demikian mayoritas

bank yang menggunakan suku bunga SBI 3 bulan sebagai parameter penentuan suku bunga PUAB cenderung melihatnya sebagai prioritas terakhir. Umumnya

suku

bunga

SBI_1

diperhitungkan

oleh

bank

dalam

penentuan suku bunga PUAB. Salah satu cluster dominan yang terbentuk – yaitu yang anggotanya terbanyak (33 bank) – merupakan gabungan dari anggota-anggota cluster dominan pada Periode II. Selain itu terbentuk

juga cluster

dominan baru yang terdiri dari 17 bank di mana bank-bank ini bukan anggota cluster dominan pada periode sebelumnya. Pada awal penerapan kebijakan ekspansi perilaku bank cenderung terfragmentasi yaitu pada transaksi PUAB terbentuk banyak cluster. Hal ini menunjukkan bahwa preferensi dan favoritisme penentuan counterpart di dalam PUAB cenderung meningkat.

IV-51

IV.3.1.4 Periode IV Periode ini berkisar dari 5 Oktober 2002 sampai dengan 20 Juli 2003 yang dinamakan periode ekspansi landai di mana derajat tingkat penurunan suku bunga SBI 1 cenderung berkurang.

Pada periode ini terjadi

fenomena-fenomena berikut: Jumlah cluster lebih sedikit apabila dibandingkan dengan Periode III yaitu 10 cluster di mana terdapat satu cluster dominan yang anggotanya lebih banyak dibandingkan dengan cluster-cluster dominan pada Periode 3. Jumlah anggota masing-masing cluster adalah: 3, 4, 82, 8, 3, 8, 2, 3, dan 4 bank. Mayoritas transaksi PUAB kembali mengumpul pada cluster dominan. Karena jumlah cluster masih relatif banyak dengan masing-masing memiliki jumlah anggota yang mayoritas sedikit, maka struktur PUAB pada periode ini dapat dikatakan dalam proses konsolidasi, yaitu pada tahap penstabilan cenderung menuju kembali ke pola monopoli yang pernah nampak pada Periode I. Perilaku

cluster

dalam

menentukan

prioritas

variabel-variabel

lingkungan yang mempengaruhi PUAB cenderung heterogen.

Skala

prioritas dari tujuh variabel lingkungan dari masing-masing bank untuk menentukan suku bunga PUAB yang diberikannya cenderung sangat variatif. IV.3.1.5 Ikhtisar Pada Periode I dan Periode IV, bank mengelompok menjadi satu cluster dominan yang jumlah anggotanya hampir sama dengan jumlah bank yang ada di pasar. Hal ini dikarenakan adanya perbedaan kemampuan bank dalam menyerap atau mengolah informasi perubahan lingkungan makro yang terjadi atau yang disampaikan oleh Bank Indonesia sehingga bankbank yang kurang dapat menganalisis informasi baru cenderung menjadi follower dan merasa lebih aman berada dalam kelompok besar.

IV-52

Pola pembentukan cluster pada Periode IV hampir sama dengan pada Periode I, yaitu mengumpul pada satu cluster yang sangat dominan. Namun pada periode tersebut tidak terjadi perubahan kebijakan moneter – yang ada hanya perubahan stance kebijakan dari kontraksi ke ekspansi. Terbentuknya satu cluster dominan mungkin dikarenakan lingkungan dianggap sudah stabil.

Sedangkan perubahan stance kebijakan dari

kontraksi ke ekspansi dianggap hal biasa karena sudah berlangsung sejak Periode II.

Dapat dikatakan bahwa pembentukan cluster bank tidak

dipengaruhi secara langsung oleh perubahan kebijakan tetapi oleh interaksi antara demand dan supply kredit di dalam PUAB itu sendiri. Pada setiap periode terdapat cluster dominan, yaitu cluster dengan jumlah anggota terbanyak. Untuk Periode I dan Periode IV hanya ada satu cluster dominan sedangkan untuk Periode II dan Periode III terbentuk dua cluster dominan. Perilaku cluster-cluster dominan tersebut dalam menentukan suku bunga PUAB umumnya dipengaruhi oleh lebih dari empat variabel lingkungan dan juga umumnya menempatkan suku bunga PUAB rata-rata sebagai prioritas pertama.

Variabel lingkungan yang dipertimbangkan

sebagai prioritas kedua cenderung bervariasi, ada yang menempatkan PUAB diri sendiri pada hari periode sebelumnya sedangkan beberapa yang lain menggunakan suku bunga SBI 1 atau SOR.

IV-53

PERIODE ( FROM - TO )

CLUSTER

JUMLAH BANK

SBI_1

SBI_3

URUTAN PRIORITAS ( RANK ) FASBI SOR USD

PUAB

PREV_RATE

I

1

6

-

-

2

-

-

1

3

( 1/1/2001-24/8/2001 )

2

91

-

-

3

5

4

1

2

3

4

-

-

-

-

-

1

2

II

1

7

-

-

-

-

3

1

2

( 24/8/2001-26/4/2002 )

2

47

3

4

-

6

5

1

2

3

18

-

-

-

-

3

1

2

4

6

-

2

-

-

2

1

4

5

6

-

3

-

-

-

1

2

6

3

-

-

-

-

3

1

2

7

9

-

-

-

-

3

1

2

III

1

33

3

-

4

4

6

1

2

( 26/4/2002-4/10/2002)

2

2

-

-

2

-

-

1

-

3

17

2

6

7

4

5

1

3

4

3

2

-

1

-

5

4

3

5

3

-

5

2

-

4

1

2 4

6

5

1

-

-

3

-

2

7

3

-

-

-

-

-

-

-

8

8

0

0

0

0

0

0

0 2

9

6

-

-

3

-

4

1

10

5

-

-

2

-

-

1

-

11

10

-

-

3

-

-

1

2

12

2

-

-

-

-

-

1

-

IV

1

3

4

-

-

1

-

3

1

( 4/10/2002-20/7/2003)

2

4 82

3

6

2 4

2

7

1 1

2 5

3 4

8

2

4

3

-

-

1

5

5

3

2

6

4

1

7

5

3

6

8

-

-

2

-

3

1

3

7

2

3

-

-

1

1

5

3

8

3

-

-

2

-

-

1

3

9

4

-

-

-

-

3

1

2

Tabel IV-11 Ikhtisar perilaku cluster pada setiap periode

IV.3.2 Analisis Perilaku Bank Analisis perilaku bank dilakukan lewat dua pendekatan.

Pendekatan

pertama adalah menelaah perilaku bank-bank yang relatif dominan, di mana dominan di sini didefinisikan sebagai top loaners – para pemberi pinjaman terbesar.

Definisi ini diambil karena identitas bank-bank

dominan versi BI tidak dapat diperoleh untuk menjaga kerahasiaan bank. Pendekatan kedua adalah menelaah pergerakan bank-bank di antara cluster-cluster dominan pada setiap periode. Dengan pendekatan ini dapat dilihat perilaku bank-bank yang secara intensif terlibat di dalam PUAB.

IV-54

IV.3.2.1 Top Loaner Perilaku bank komersial pertama-tama dilihat dari bank pemberi pinjaman terbesar setiap periode (Top Loaner).

Indikator yang digunakan adalah

rasio rata-rata berbobot pinjaman yang diberikan dengan rata-rata berbobot hutang yang diterimanya (loan to debt ratio) terbesar untuk 10 bank.

Tabel berikut menunjukkan bahwa perilaku bank-bank yang

berada dalam kelompok top loaners cenderung sama yaitu menempatkan suku bunga PUAB rata-rata sebagai prioritas pertama dalam menentukan suku bunga PUAB yang diberikannya sebagai pinjaman. Pada Periode I hampir semua bank hanya menempatkan PUAB bank lain sebagai prioritas pertama dalam menentukan suku bunga PUAB saat itu, kecuai bank-bank GA dan VA. Sedangkan pada periode-periode II, III dan IV

variabel-variabel

lingkungan

yang

mempengaruhi

bank

dalam

menentukan suku bunga PUAB lebih bervariasi, walaupun hampir semua bank tetap menempatkan suku bunga PUAB rata-rata sebagai urutan pertama. Perilaku bank-bank pada Periode II selain meperhitungkan suku bunga PUAB diri sendiri juga mempertimbangkan variabel-variabel SBI_3 dan kurs dolar Amerika Serikat.

Variabel yang diperhitungkan pada

periode-periode III dan IV adalah suku bunga PUAB rata-rata sebagai prioritas utama, PUAB bank yang bersangkutan pada hari sebelumnya, kemudian SBI_3 dan terakhir FASBI. PERIODE ( FROM - TO )

CLUSTER

URUTAN PRIORITAS (RANK)

BANK

L/D

NAME

RATIO

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_ RATE

I

2

RB

6.60

-

-

2

-

-

1

-

(1/1/2001-24/8/2001)

2

IB

4.26

-

-

-

-

-

1

-

PERIODE ( FROM - TO )

2

AK

4.06

-

-

-

-

-

-

-

2

DE

3.84

-

-

-

-

-

1

-

2

MI

3.71

-

-

-

-

-

1

-

1

PB

3.17

-

-

-

-

-

1

-

3

ME

3.15

-

-

-

-

-

1

-

2

VA

3.02

-

-

2

-

4

1

3

2

SE

3.02

-

-

-

-

-

1

-

2

GA

2.78

-

-

-

-

2

1

-

CLUSTER

BANK

L/D

NAME

RATIO

PUAB

PREV_ RATE

URUTAN PRIORITAS (RANK) SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

IV-55

II (24/8/2001-26/4/2002)

6

RB

9.97

-

-

-

-

3

1

2 4

2

TA

7.39

-

2

-

-

3

1

6

AK

4.70

-

-

-

-

-

-

-

4

AD

3.79

-

-

-

-

2

1

3

2

BC

3.71

-

-

-

-

-

-

1

6

MI

3.13

-

-

-

-

-

1

2

2

MA

2.93

-

-

-

-

-

1

2

4

HD

2.91

-

1

-

-

-

-

-

2

AF

2.81

-

-

-

-

-

1

-

3

DE

2.73

-

-

-

-

-

1

2

III

3

BQ

54.49

-

-

-

-

-

1

2

(26/4/2002-4/10/2002)

1

SF

15.42

-

-

3

-

-

1

2

1

BZD

6.90

-

-

-

-

-

-

-

1

AF

6.29

-

-

-

-

-

1

-

3

BP

5.65

-

-

-

-

-

1

-

3

VA

5.55

-

3

-

-

-

1

2

12

AG

5.41

-

-

-

-

-

1

-

1

IA

5.11

-

-

-

-

-

1

-

2

AI

4.92

-

-

2

-

-

1

-

1

YA

3.69

-

-

-

-

-

1

2

IV

9

RB

7.12

-

-

-

-

3

1

2

(4/10/2002-20/7/2003)

3

AF

6.84

-

-

-

-

-

1

-

8

DI

6.29

-

-

-

-

-

1

2

6

BE

5.64

-

-

-

-

-

1

-

6

BG

5.62

-

-

1

-

-

2

-

3

YA

4.55

-

-

-

-

-

1

2

4

BS

4.12

-

2

-

-

-

1

-

4

SD

4.10

-

-

-

-

-

-

-

2

AD

3.94

-

-

-

-

-

1

2

4

SF

3.39

-

-

-

-

-

-

-

Tabel IV-12 Ikhtisar perilaku top loaners pada setiap periode

Dari tabel nampak bahwa bank RB berada pada peringkat pertama untuk periode-periode 1, 2 dan 4, sedangkan pada Periode III bank ini tidak masuk dalam top loaner.

Berbeda halnya dengan bank BQ muncul

menjadi top loaner pada Periode III walaupun pada periode-periode lainnya bank ini tidak pernah mencapai kategori ini. Sebaliknya bank AF yang awalnya tidak masuk dalam top loaner, pada periode selanjutnya (periodeperiode II, III dan IV) AF dapat bertahan menjadi anggota top loaner. Fenomena ini menunjukkan bahwa perilaku bank dapat dipengaruhi oleh kebijakan tertentu yang ditetapkan oleh BI.

IV-56

Pada saat BI menerapkan

kebijakan kontraksi, bank AF lebih menahan diri tidak memberikan pinjaman

dalam

jumlah

besar

atau

memberikan

pinjaman

tetapi

frekuensinya kecil. Ketika kebijakan BI beralih dari kontraksi ke ekspansi, bank AF lebih berani bermain di pasar sehingga dalam tiga periode berturut-turut dapat menjadi top loaner.

Sedangkan bank RB terlihat

lebih berhati-hati pada Periode III dimana BI menetapkan kebijakan ekspansi dengan

tidak

memberikan

pinjaman

dalam jumlah

atau

frekuensi yang tinggi relatif dengan hutang yang diambilnya – tetapi mungkin bank RB lebih memilih menyimpan dananya di SBI atau investasi dalam bentuk lain.

Karena sempat secara konsisten muncul

dalam beberapa periode secara berdampingan sebagai top loaner, dapat dikatakan bahwa bank-bank RB dan AF termasuk risk taker dan cenderung menggunakan PUAB untuk mendapatkan keuntungan. IV.3.2.2 Jalur Pergerakan Bank Analisa selanjutnya dilakukan berdasarkan perilaku bank sebagai anggota cluster dari satu periode ke periode yang lain. Analisa ini melihat jalurjalur pergerakan bank antar cluster-cluster dominan pada periode-periode yang berbeda.

Asumsinya adalah bank yang berada dalam cluster

dominan pada satu periode akan tetap berada dalam cluster dominan di periode selanjutnya. Seperti telah diuraikan sebelumnya, pada Periode II terbentuk dua cluster dominan, yaitu Cluster 2 dengan 47 bank dan Cluster 3 dengan 18 bank. Demikian pula pada Periode III, terbentuk dua cluster dominan, yaitu Cluster 1 dengan 33 bank dan Cluster 3 dengan 17 bank. Sedangkan pada Periode I dan Periode IV hanya terdapat satu cluster dominan dengan anggotanya masing-masing sejumlah 91 bank dan 82 bank.

IV-57

Skema

pergerakan

bank-bank

selama

empat

periode

pengamatan

digambarkan pada Gambar IV-5.

Gambar IV-5 Jalur-jalur pergerakan bank-bank antar cluster-cluster dominan pada setiap periode.

Setiap lingkaran menggambarkan cluster dominan yang ada pada periode yang bersangkutan.

Angka di dalam lingkaran menyatakan jumlah

anggota cluster dominan tersebut.

Sedangkan garis-garis berpola dan

berwarna masing-masing menggambarkan jalur perpindahan antar cluster yang mungkin diambil oleh bank-bank yang ada.

Dari pengamatan

ditemukan bahwa Jalur B berhenti di Cluster 3 Periode III – tidak ada bank yang berpindah ke cluster dominan di Periode IV yang berasal dari Cluster 3 dari Periode II. IV.3.2.2.1

Jalur A

Jalur ini bermula dari Cluster 2 Periode I, melewati Cluster 2 Periode II dan Cluster 1 Periode III dan berakhir di Cluster 3 Periode IV. Bank yang selalu berada dalam cluster dominan selama empat periode melewati Jalur A adalah bank AF, AH, BH, BL, DD, EA, MH, dan UB (sejumlah delapan bank).

IV-58

Perilaku bank-bank ini dalam menentukan

suku bunga PUAB umumnya hanya dipengaruhi oleh dua variabel, kecuali bank MH pada Periode III dan bank BL pada Periode IV.

Ada dugaan

bahwa bank-bank tersebut adalah dominant player yang menguasai 80% pasar perbankan di Indonesia, sesuai dengan penelitian mikrostruktur yang dilakukan oleh BI, sehingga dalam menentukan suku bunga PUAB mereka tidak terlalu terpengaruh oleh variabel-variabel lingkungan yang diuji.. PERIODE ( FROM - TO )

CLUSTER

BANK NAME

SBI_1

SBI_3

URUTAN PRIORITAS FASBI SOR USD

PUAB

PREV_RATE 2

I

2

AF

-

-

-

-

-

1

(1/1/2001-24/8/2001)

2

AH

-

-

-

-

-

1

-

2

BH

-

-

-

-

-

1

-

2

BL

-

-

-

-

-

1

-

2

DD

-

-

-

-

-

-

-

2

EA

-

-

2

-

-

1

-

2

MH

-

-

-

-

-

1

2

2

UB

-

-

-

-

-

-

-

II

2

AF

-

-

-

-

-

1

-

(24/8/2001-26/4/2002)

2

AH

-

-

-

-

-

1

-

2

BH

-

-

-

-

1

-

-

2

BL

-

-

-

-

-

1

-

2

DD

-

-

-

-

-

1

2

2

EA

-

-

-

-

-

1

2

2

MH

-

2

-

-

-

1

-

2

UB

-

-

-

-

-

-

-

III

1

AF

-

-

-

-

-

1

-

(26/4/2002-4/10/2002)

1

AH

-

-

-

-

-

1

2

1

BH

-

-

-

-

-

1

1

BL

-

-

-

-

-

-

-

1

DD

-

-

2

-

-

1

-

1

EA

-

-

-

-

-

1

-

1

MH

1

-

-

2

-

3

-

1

UB

-

-

-

-

-

-

-

IV

3

AF

-

-

-

-

-

1

-

(4/10/2002-20/7/2003)

3

AH

-

-

-

-

2

1

-

3

BH

-

-

-

-

-

1

-

3

BL

2

-

-

1

-

3

4

3

DD

-

-

-

-

-

1

-

3

EA

-

-

-

-

-

1

-

3

MH

-

-

-

-

-

1

-

3

UB

-

-

-

-

-

1

-

Tabel IV-13 Ringkasan perilaku bank-bank yang berada di Jalur A

IV.3.2.2.2

Jalur B (Cluster Dominan II)

Jalur ini bermulai dari Cluster 2 Periode I, melewati Cluster 3 Periode II untuk berhenti di Cluster 3 Periode III.

Tidak ada bank yang melewati

jalur ini yang menjadi anggota cluster dominan di Periode III dan IV.

IV-59

Bank yang berada dalam cluster dominan Periode II adalah bank AC, AL, CD, DE, DG, EB, FA, HE, HF, IA, KA, KB, MC, PA, SJ, YA (16 bank). Pada jalur ini bank yang selalu berada dalam cluster yang sama hanya bertahan selama dua periode, yaitu periode-periode I&II. Perilaku bank-bank pada jalur ini dalam menetukan PUAB tetap menempatkan PUAB bank lain sebagai prioritas pertama dan PUAB periode sebelumnya sebagai prioritas selanjutnya. Beberapa bank juga mempertimbangkan nilai kurs dollar. PERIODE ( FROM - TO )

CLUSTER

BANK NAME

SBI_1

SBI_3

URUTAN PRIORITAS FASBI SOR USD

I

2

AC

-

-

-

-

-

1

-

(1/1/2001-24/8/2001)

2

AL

-

-

-

-

-

1

2

2

CD

-

-

-

-

-

1

-

2

DE

-

-

-

-

-

1

-

2

DG

-

-

-

-

-

1

-

2

EB

-

-

-

-

2

1

-

2

FA

-

-

-

-

-

-

1

2

HE

-

-

-

-

-

1

-

2

HF

-

-

2

-

4

1

3

2

IA

-

-

-

1

3

2

-

2

KA

-

-

-

-

2

1

-

2

KB

-

-

-

-

-

-

-

2

MC

-

-

-

-

-

1

2

2

PA

-

-

-

-

-

1

2

2

SJ

-

-

-

-

-

1

-

2

YA

-

-

-

-

-

1

-

II

3

AC

-

-

-

-

-

1

2

(24/8/2001-26/4/2002)

3

AL

-

-

-

-

-

1

-

3

CD

-

-

-

-

-

1

-

3

DE

-

-

-

-

-

1

2

3

DG

-

-

-

-

-

1

2

3

EB

-

-

-

-

-

1

-

3

FA

-

-

-

-

-

-

-

3

HE

-

-

-

-

-

1

2

3

HF

-

-

-

-

-

1

-

3

IA

-

-

-

-

-

2

1

3

KA

-

-

-

-

-

1

2

3

KB

-

-

-

-

-

1

-

3

MC

-

-

-

-

-

-

-

3

PA

-

-

-

-

1

-

-

3

SJ

-

-

-

-

3

1

2

3

YA

-

-

-

-

-

1

-

PUAB

PREV_RATE

Tabel IV-14 Ringkasan perilaku bank-bank yang berada di Jalur B

IV.3.2.2.3

Jalur C

Jalur ini terbentuk karena ada bank yang pada periode-periode I dan II berada di dalam cluster dominan tetapi pada periode III berpindah ke

IV-60

cluster dominan kedua kemudian kembali lagi ke cluster dominan Periode IV. Bank-bank tersebut adalah: BB, BM, BQ, CA, CB, CC, DA, IE, MA, NA, PC, RA, dan VA (sejumlah 13 bank). Dalam menetukan suku bunga PUAB, bank-bank ini sangat dipengaruhi oleh rata-rata suku bunga PUAB

dan

PUAB

periode

sebelumnya.

Ada

pula

bank

yang

mempertimbangkan nilai kurs dollar pada periode I dan II. Sedangkan pada periode III beberapa bank mempertimbangkan variabel suku bunga yang dikendalikan oleh BI, yaitu SBI_1 dan FASBI. PERIODE ( FROM - TO )

CLUSTER

BANK NAME

SBI_1

SBI_3

I

2

BB

-

-

-

-

-

1

-

(1/1/2001-24/8/2001)

2

BM

-

-

-

-

-

1

2

2

BQ

-

-

-

-

-

-

-

2

CA

-

-

-

-

-

-

2

URUTAN PRIORITAS (RANK) FASBI SOR USD

PUAB

PREV_RATE

2

CB

-

-

-

-

-

1

2

CC

-

-

-

1

3

2

-

2

DA

-

-

-

-

-

1

-

2

IE

-

-

-

-

2

1

-

2

MA

-

-

2

-

-

1

-

2

NA

-

-

-

-

-

1

-

2

PC

-

-

-

-

-

1

-

2

RA

-

-

-

-

-

1

-

2

VA

-

-

2

-

4

1

3

II

2

BB

-

-

-

-

-

1

2

(24/8/2001-26/4/2002)

2

BM

-

-

-

-

3

1

2 1

2

BQ

-

-

-

-

2

-

2

CA

-

-

-

-

-

-

-

2

CB

-

-

-

-

-

-

-

2

CC

-

-

-

-

-

-

-

2

DA

-

-

-

-

-

1

2

2

IE

-

-

-

-

-

1

2

2

MA

-

-

-

-

-

1

2

2

NA

-

-

-

-

-

1

-

2

PC

-

-

-

-

-

1

-

2

RA

-

-

-

-

-

1

-

2

VA

-

-

-

-

-

1

-

IV-61

PERIODE ( FROM - TO )

CLUSTER

BANK NAME

SBI_1

SBI_3

URUTAN PRIORITAS (RANK) FASBI SOR USD

PUAB

PREV_RATE

III

3

BB

1

-

4

2

-

3

-

(26/4/2002-4/10/2002)

3

BM

-

-

-

-

-

1

2

3

BQ

-

-

-

-

-

1

3

CA

-

-

-

-

-

1

-

3

CB

1

-

3

-

-

2

-

3

CC

-

-

-

-

-

-

-

3

DA

-

-

-

-

-

1

2

3

IE

-

-

2

-

-

1

-

3

MA

2

-

5

1

-

3

4

3

NA

1

-

-

-

-

2

-

3

PC

1

-

-

-

-

2

-

3

RA

-

-

-

-

-

1

-

3

VA

-

3

-

-

-

1

2

IV

3

BB

-

-

-

-

-

1

-

(4/10/2002-20/7/2003)

3

BM

-

-

-

-

-

1

1

3

BQ

-

-

-

-

-

2

3

CA

-

-

-

-

-

1

-

3

CB

-

-

-

-

-

1

-

3

CC

-

2

-

-

-

-

1

3

DA

-

-

-

-

-

1

2

3

IE

-

-

-

-

-

1

-

3

MA

-

-

-

-

-

1

-

3

NA

-

-

-

-

-

1

-

3

PC

-

-

-

-

-

1

-

3

RA

-

-

-

-

-

1

-

3

VA

-

-

-

-

1

2

-

Tabel IV-15 Ringkasan perilaku bank-bank yang berada di Jalur C

IV.3.2.2.4

JALUR D

Bank-bank yang melewati jalur ini adalah mereka yang berpindah-pindah dari cluster dominan pertama ke dominan kedua pada periode-periode II dan III dan kembali lagi ke cluster dominan Periode IV. Bank-bank yang dimaksud adalah AC, AL, CD, DE, DG, EB, HE, HF, IA, KB, SJ, dan YA (sejumlah 12 bank). Dalam menetukan suku bnga PUAB, bank-bank ini sangat dipengaruhi oleh rata-rata suku bunga PUAB tetapi tidak terpengaruh oleh variabel-variabel suku bunga yang dikendalikan BI. Beberapa

di

antaranya

menunjukkan

bahwa

mereka

juga

memperhitungkan nilai tukar USD terhadap IDR untuk menentukan suku bunga PUAB dan pada periode III memperhitungkan suku bunga FASBI.

IV-62

PERIODE ( FROM - TO )

CLUSTER

BANK NAME

I

2

AC

-

-

-

-

-

1

-

(1/1/2001-24/8/2001)

2

AL

-

-

-

-

-

1

2

SBI_1

SBI_3

URUTAN PRIORITAS (RANK) FASBI SOR USD

PUAB

PREV_RATE

2

CD

-

-

-

-

-

1

-

2

DE

-

-

-

-

-

1

-

2

DG

-

-

-

-

-

1

-

2

EB

-

-

-

-

2

1

-

2

HE

-

-

-

-

-

1

-

2

HF

-

-

2

-

4

1

3

2

IA

-

-

-

1

3

2

-

2

KB

-

-

-

-

-

-

-

2

SJ

-

-

-

-

-

1

-

2

YA

-

-

-

-

-

1

-

II

3

AC

-

-

-

-

-

1

2

(24/8/2001-26/4/2002)

3

AL

-

-

-

-

-

1

-

3

CD

-

-

-

-

-

1

-

3

DE

-

-

-

-

-

1

2

3

DG

-

-

-

-

-

1

2

3

EB

-

-

-

-

-

1

-

3

HE

-

-

-

-

-

1

2

3

HF

-

-

-

-

-

1

-

3

IA

-

-

-

-

-

2

1

3

KB

-

-

-

-

-

1

-

3

SJ

-

-

-

-

3

1

2

3

YA

-

-

-

-

-

1

-

III

1

AC

-

-

-

-

-

-

-

(26/4/2002-4/10/2002)

1

AL

-

-

-

-

-

1

2

1

CD

-

-

2

-

-

1

-

1

DE

-

-

-

-

-

-

1

1

DG

-

-

3

-

-

2

1

EB

-

-

-

-

-

1

-

1

HE

-

-

3

-

-

2

1

1

HF

-

-

-

-

-

1

-

1

IA

-

-

-

-

-

1

-

1

KB

1

-

4

-

5

2

3

1

SJ

-

-

-

-

-

1

2

1

YA

-

-

-

-

-

1

2

IV

3

AC

-

2

-

-

-

1

-

(4/10/2002-20/7/2003)

3

AL

-

-

1

-

-

2

-

3

CD

-

-

-

-

-

1

-

3

DE

-

-

-

-

-

1

-

3

DG

-

-

-

-

-

1

-

3

EB

-

-

-

-

-

1

2

3

HE

-

-

-

-

-

1

-

3

HF

-

-

-

-

-

1

2

3

IA

-

-

-

-

-

1

-

3

KB

1

-

-

2

-

-

3

3

SJ

-

-

-

-

-

-

-

3

YA

-

-

-

-

-

1

2

Tabel IV-16 Ringkasan perilaku bank-bank yang berada di Jalur D Selain

jalur-jalur

cluster-cluster

dominan

yang

telah

diuraikan

sebelumnya, terdapat beberapa bank yang selalu tergabung dalam cluster bukan dominan tetapi tetap ada di setiap periode, yaitu bank JA, ME dan

IV-63

MG. Perlu ditelaah apakah bank-bank tersebut adalah bank yang kurang populer di dalam PUAB tetapi cukup kuat karena dapat bertahan di dalam kelompok-kelompok kecilnya selama empat periode.

IV.4 Kesimpulan Secara garis besar penelitian ini membuahkan kesimpulan-kesimpulan berikut: Dalam penelitian ini ditemukan bahwa umumnya bank menempatkan suku bunga PUAB rata-rata sebagai prioritas pertama dan suku bunga PUAB yang diberikan oleh dirinya sendiri pada hari sebelumnya sebagai prioritas kedua dalam menetukan suku bunga PUAB. Hal ini berbeda dengan hasil penelitian mikrostruktur yang dilakukan oleh SPPK-BI dengan metode kuosioner.

Menurut penelitian ini bank sangat

dipengaruhi oleh suku bunga PUAB hari sebelumnya dan FASBI sebagai reference rate.

Perbedaan kedua penelitian ini disebabkan karena

periode yang digunakan untuk analisis data yang diambil berbeda. Penelitian mikrostruktur BI dilakukan secara keseluruhan untuk data tahun 2001 sampai pertengahan tahun 2003 sehingga perubahan-perubahan

suku

bunga

FASBI

yang

terdapat

mempengaruhi

preferensi bank dalam menentukan suku bunga PUAB.

Sedangkan

pada penelitian ini data tersebut dibagi menjadi empat periode yang lebih pendek dimana suku bunga FASBI relatif konstan dalam jangkajangka waktu tersebut. Metode kuesioner yang digunakan dalam penelitian mikrostruktur BI pada

[Dew02]

kurang

dapat

menunjukkan

pola

perilaku

bank

sebagaimana dimanifestasikan pada kegiatan transaksi sehari-hari dalam menentukan variabel-variabel lingkungan yang dipertimbangkan, apakah sebagai

masing-masing prioritas

bank

pertama

mempertimbangkan ataukah

PUAB

menggunakan

rata-rata

PUAB

hari

sebelumnya ataupun prioritas terletak pada kriteria lainnya. Berangkat dari kekurangan tersebut, maka penelitian ini dirancang untuk dapat

IV-64

menunjukkan dengan lebih rinci variabel-variabel lingkungan yang menjadi prioritas-prioritas setiap bank dalam menentukan suku bunga PUAB dan urutannnya. Penerapan ide dasar dari metodologi penelitian ini tidak terbatas hanya pada PUAB, namun juga pasar mata uang asing, pasar obligasi, pasar saham, dan pasar kredit. Cluster yang terbentuk pada suatu periode berbeda dengan periode lainnya

karena

preferensi

bank

dalam

menentukan

counterpart

berubah-ubah sesuai dengan kebutuhan bank pada saat itu. Selama Periode I sampai dengan IV yang dianalisis tidak ada perubahan kebijakan yang dilakukan oleh BI, yang ada hanya perubahan stance kebijakan moneter dari kontraksi menjadi ekspansi pada akhir tahun 2001 yang menyebabkan suku bunga SBI bergerak turun. Fenomena ini menunjukkan bahwa pola pembentukan cluster belum dapat diatribusikan kepada perubahan kebijakan moneter, walau tidak tertutup kemungkinan bahwa perubahan-perubahan lingkungan yang terjadi dan dibarengi dengan perbedaan kapasitas masing-masing bank dalam menyerap serta menganalisis informasi yang ada berperan dalam preferensi penentuan counterpart di dalam PUAB yang pada akhirnya menjadi dasar pembentukan cluster.

IV-65

Bab V Rekomendasi V.1 Langkah-Langkah Penerapan Jika pemodelan ini akan digunakan secara rutin, maka sebuah DSS dapat dibuat untuk mengautomatisasikan sebagian besar penghitungan yang perlu dilakukan.

Apabila telah diputuskan bahwa sebuah DSS akan

diimplementasikan, sebagaimana dengan proyek software construction lainnya maka langkah-langkah berikut perlu dilakukan: V.1.1 Pengumpulan requirement. Pihak-pihak

yang

terkait

dengan

DSS

yang

akan

dibuat

perlu

dipertemukan untuk mengumpulkan pendapat-pendapat tentang apa saja yang diharapkan dari sistem yang akan dibuat. Selain itu tahap ini juga diperlukan untuk mendapatkan stakeholder buy-in terhadap penerapan DSS. V.1.2 Studi kelayakan atas berbagai requirement. Setelah berbagai

kepentingan-kepentingan requirement

yang

seluruh

terkumpul

pihak perlu

terkait

ditelaah

ditampung, atas

dasar

cost/benefit analysis. Dengan demikian akan tercapai sebuah himpunan requirement yang memberikan nilai tambah tertinggi bagi BI. V.1.3 Pemrioritasan requirement. Berbagai requirement yang lolos studi kelayakan akan diprioritaskan berdasarkan manfaat yang diberikannya, jangka waktu yang diperlukan untuk implementasinya, serta biaya yang dibutuhkan untuk mewujudkan requirement yang

bersangkutan.

Prioritas

lebih

tinggi

hendaknya

diberikan pada berbagai requirement yang memberikan manfaat lebih besar namun membutuhkan jangka waktu lebih pendek dan biaya implementasi yang lebih murah.

V-66

V.1.4 Perancangan arsitektur sistem. Dari himpunan requirement yang telah mendapatkan prioritas, dibuat sebuah rancangan garis besar DSS yang akan dibuat. V.1.5 Pembuatan sistem. Di dalam tahap ini dilakukan pemrograman yang mengimplementasikan rancangan DSS yang telah dibuat sebelumnya. V.1.6 Pengujian sistem. Perangkat lunak yang telah dibuat diuji apakah telah memenuhi berbagai requirement yang telah digariskan sebelumnya. V.1.7 Pelatihan bagi para pengguna serta administrator sistem. Di dalam tahap ini dilakukan pelatihan-pelatihan baik bagi para users yang akan mempergunakan sistem sehari-hari dan para administrator yang akan mengawasi serta merawat operasional sistem. V.1.8 Evaluasi efektivitas sistem. Secara periodik setelah sistem dipergunakan secara rutin, maka perlu dianalisis efektivitasnya yang dapat menjawab seberapa besar manfaat yang diberikan oleh sistem ini.

V.2 Saran Penulis menyarankan untuk dilakukan penelitian lebih lanjut oleh pihak BI mengenai topik ini, terutama untuk mengetahui: Di cluster mana saja letak bank-bank asing yang melakukan overbidding pada Februari 2002? Siapa sajakah yang mendapat keuntungan dari overbidding

tersebut?

Apakah

pihak-pihak

yang

mendapatkan

keuntungan ini umumnya terletak pada cluster-cluster yang sama dengan bank-bank yang melakukan overbidding?

Hal ini dapat memberikan

V-67

gambaran bargaining position BI relatif terhadap PUAB sebagai penyedia uang giral. Apakah bank-bank yang dikategorikan sebagai isolates (tidak menjadi anggota cluster manapun) termasuk benar-benar sehat ataukah mereka melakukan praktek-praktek yang kurang baik agar tetap nampak sehat? Perlukah diberlakukan pengawasan lebih seksama terhadap bank-bank ini?

Karena dengan tidak menjadi anggota cluster manapun, berarti

mereka relatif tidak terlibat di dalam PUAB, yang dapat saja berarti bahwa bank-bank lain tidak ingin bertransaksi dengan mereka karena reputasi yang kurang baik. Apa saja variabel-variabel lingkungan tambahan yang mempengaruhi PUAB? Setelah berbagai penelitian yang relevan dilakukan, perlu dikaji apakah sebuah penelitian seperti ini perlu untuk dilakukan secara rutin dengan data yang lebih kini. Apabila perlu, maka pertanyaan lebih lanjut adalah apakah

implementasi

sebuah

decision

support

terkomputerisasi akan menguntungkan untuk dibuat?

system

(DSS)

Sistem ini akan

dapat memberikan jawaban-jawaban lebih real-time terhadap kondisi mikrostruktur PUAB. Untuk melihat prefernsi / kecenderungan bank dalam berinteraksi, selain PUAB sistem ini dapat juga diterapkan pada pasar valas, obligasi, saham dan kredit.

V-68

Daftar Pustaka [Asca02]

Ascarya.

Instrumen-Instrumen

Pengendalian

Moneter.

Seri

Kebanksentralan No.3, Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan (PPSK) Bank Indonesia. Jakarta. Desember 2002. [BI03] Bank Indonesia. Kerangka Kerja Kebijakan Moneter Untuk Mencapai Sasaran Tunggal Inflasi Dengan Suku Bunga Sebagai Sasaran Operasional: Program Kerja Inisiatif 2003. Direktorat Riset Ekonomi dan Kebijakan Moneter, Direktorat Pengelolaan Moneter, Direktorat Statistik Ekonomi dan Moneter Bank Indonesia 2003. [BI00] Biro Pengembangan Sistem Pembayaran Nasional Bank Indonesia. Sistem Pembayaran Nasional dan Kliring – Bahan Pendidikan Paket Menengah. Jakarta. Juni 2000. [Dew02] Dewati, Wahyu, Iss Savitri, Elisabeth Sukawati, Ibrahim, Dadal Anggoro. Mikrostruktur Pasar Uang Antar Bank Rupiah.

Direktorat

Riset Ekonomi dan Kebijakan Moneter Bank Indonesia. Jakarta. 31 Oktober 2002. [Don00] van Dongen, Stijn. Graph Clustering by Flow Simulation. Centre for Mathematics and Computer Science (CWI). Amsterdam 2000. http://micans.org/mcl/lit/svdthesis.pdf.gz [Jos02] Joseph, CharlesPR., Janu Dewanatara, IGP Wira Kususma, Ryan Rizaldy.

General

Equilibrium

Model

Bank

Indonesia

(GEMBI).

Direktorat Riset Ekonomi dan Kebijakan Moneter Bank Indonesia. Jakarta. Desember 2002. [Kus02] Kusmiarso, Bambang, Erwin Haryono, T.M. Arief Machmud, Wahyu Pratomo. Kerangka Operasional Kebijakan Moneter: Sebuah Proposal. Direktorat Riset Ekonomi dan Kebijakan Moneter Bank Indonesia. Jakarta. 2002.

69

[LAP00]

Bank Indonesia. Laporan Tahunan 2000.

Bank Indonesia.

Februari 2001. [LAP02] Bank Indonesia. Laporan Tahunan Bank Indonesia 2002. Bank Indonesia. Februari 2003. [LAP03]

Bank Indonesia. Laporan Perekonomian Indonesia 2003.

Bank

Indonesia. 2004. [PBI04] Bank Indonesia. Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum. Peraturan Bank Indonesia Nomor 6/10/PBI/2004. Jakarta. 12 April 2004. [Rob01] Robbins, Stephen P. Organizational Behavior 9th ed. Prentice Hall. 2001. [Ros95] Rosen, Kenneth H. Discrete Mathematics and its Applications 3rd ed. McGraw-Hill. Singapore. 1995. [Sup04] Supranto, Johanes. Analisis Multivariat: Arti dan Intrepretasi. PT. Asdi Mahasatya. Jakarta. 2004. [UU04] Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 3 Tahun 2004. Perubahan Atas Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 23 Tahun 1999 Tentang Bank Indonesia. Jakarta. 15 Januari 2004. [UU99] Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 23 Tahun 1999. Bank Indonesia. Jakarta. 17 Mei 1999. [Wid02] Widayat, Wiwiek S, Sri Kurniati, Erwindo Kolopaking. Proses Pengambilan

Keputusan

Kebijakan

Moneter:

Sebuah

Proposal.

Direktorat Riset Ekonomi dan Kebijakan Moneter Bank Indonesia. Jakarta. Juni 2002.

70

Daftar Istilah dan Singkatan BI Bank Indonesia Emergent cluster [Rob01] Kelompok sosial yang terbentuk dengan sendirinya sebagai akibat dari interaksi sosial yang terjadi di antara anggota-anggota kelompok tersebut. FASBI Fasilitas Simpanan Bank Indonesia JIBOR Jakarta Interbank Offered Rate IDR Indonesian Rupiah. IRK Suku bunga Intervensi Rupiah Kontraksi. PUAB Pasar Uang Antar Bank RTGS Real Time Gross Settlement SBI Sertifikat Bank Indonesia SOR Stop Out Rate SPPK Studi Struktur & Pengembangan Pasar Keuangan USD United States Dollar – mata uang dolar Amerika Serikat UU Undang-Undang

71

Lampiran

73

Struktur Organisasi Bank Indonesia per September 2004

DEWAN GUBERNUR Gubernur Deputi Gubernur Senior Deputi-Deputi Gubernur

DKM

DSM

APK

DPM

SMoN

DLN

DPD

OPU

DR

BKr

APLN

PAdk tIM

SPPK

SNP

PPU

Tim

PLN

SEM

SRKP

PTPU

PTD

EXIM

SSR

PDIE

Admp

AdPS

KEPI

SEI

Adms

Adml

PRAd

DKM MONETER DPU DSM DLP DPM DTI DPD DSDM DLN UKPT BKr DKI DPNP PERBANKAN

1

= = = = = = = = = = = = =

DPNP

DPIP

DPwB1

DPwB2

DPmB1

DPmB2

DPBPR

UKIP

DPbS

DPU

DASP

DLP

DTI

DSDM

SKTI

AkDv

PgL-I

KU

PgL-II

DKI

DHk

BSSK

Tim

PwB11

PwB21

Tim

Tim

Tim

Tim

Tim

BPUM

PSPN

BPPB

DtB

PwB12

PwB22

IDMB1

IDMB2

P3BPR

IDIP

PIA

BPUK

IDPnP

Prz

PwB13

PwB23

DU

IPSiP

PwB14

PwB24

PPgU

PTR

PgJ

OTI

Ang

PwB15

PwB25

PPPU

PwSP

Pam

AdT

BPA

PwB16

PwB26

IDWB1

IDWB2

IDBPR

PrIJ

UKPT

TPS

Proyek

PPKI

PPA

TKS

Tim

LKeu

PTTI

TPIS

BSk

Tim

DPI

BGub

Pro

Tim

Ars

AdPl

UKM BI

PPSK

Tim

Kel

PGKI

KETERANGAN DIREKTORAT RISET EKONOMI DAN KEBIJAKAN DHk = DIREKTORAT HUKUM DPIP = DIREKTORAT PERIZINAN DAN INFORMASI DIREKTORAT PENGEDARAN UANG PERBANKAN DIREKTORAT STATISTIK EKONOMI DAN MONETER BSk = BIRO SEKRETARIAT DIREKTORAT LOGISTIK DAN PENGAMANAN DPwB1/2 = DIREKTORAT PENGAWASAN BANK 1 / 2 DIREKTORAT PENGELOLAAN MONETER DPI = DIREKTORAT PENGAWASAN INTERN DIREKTORAT TEKNOLOGI INFORMASI DPmB1/2 = DIREKTORAT PEMERIKSAAN BANK 1 / 2 DIREKTORAT PENGELOLAAN DEVISA BGub = BIRO GUBERNUR DIREKTORAT SUMBER DAYA MANUSIA DPBPR = DIREKTORAT PENGAWASAN BANK PERKREDITAN DIREKTORAT LUAR NEGERI RAKYAT UNIT KHUSUS PROGRAM TRANSFORMASI PPSK = PUSAT PENDIDIKAN DAN STUDI BIRO KREDIT KEBANKSENTRALAN DIREKTORAT KEUANGAN INTERN UKIP = UNIT KHUSUS INVESTIGASIPERBANKAN DIREKTORAT PENGELITIAN DAN PENGATURAN UKM BI = UNIT KHUSUS MUSEUM BANK INDONESIA DPbS = DIREKTORAT PERBANKAN SYARIAH

1

Laporan Keuangan Bank Indonesia Neraca Bank Indonesia per 31 Desember 2003 dan 2002 (Dalam Jutaan Rupiah) Aktiva

1.

2.

Emas

Uang Asing

2003 Unaudited

10,945,736

12,970

2002 Audited

9,505,929

13,770

4.

Hak Tarik Khusus

Giro 4.1 . Bank Sentral 4.2 . Bank Koresponden

31,234

KEWAJIBAN

1.

Uang dalam Peredaran

112,746,176

98,395,190

2.

Giro

227,488,010

229,231,098

Pemerintah

77,901,824

103,332,091

2.1.1.

Dalam Rupiah

40,580,792

61,813,103

2.1.2.

Dalam Valas

37,321,032

41,518,988

61,128,963

44,983,701

169,207

1,288,205

4,879,554

362,174

3,352,163

2.2.1.

Dalam Rupiah

53,538,271

38,326,357

926,031

1,527,391

2.2.2.

Dalam Valas

7,590,692

6,657,344

2.2.

2.3. 5.

Deposito pada Bank Koresponden

1

2002 Audited

A .

2.1. 3.

2003 Unaudited

Pasiva

56,822,693

53,833,317

Bank

Pihak Swasta Lainnya

712,803

924,774

2.3.1.

Dalam Rupiah

687,421

795,363

2.3.2.

Dalam Valas

25,382

129,411

2.4. 6.

Surat Berharga 6.1 . Dalam Rupiah 6.2 . Valas

251,911,412

225,056,498

251,911,412

Tagihan 7.1 . Kepada Pemerintah 7.1.1 Dalam . Rupiah 7.1.2 . Dalam Valas 7.2 . Kepada Bank 7.2.1 Dalam . Rupiah 7.2.2 . Dalam Valas 7.3 . Kepada Lainnya 7.3.1 Dalam . Rupiah 7.3.2 Dalam Valas .

8.

Penyisihan Kerugian Aktiva

9.

Penyertaan

87,744,420

79,990,532

87,744,420

79,990,532

Internasional -

225,056,498 3.

7.

Lembaga Keuangan

2.4.1.

Dalam Rupiah

2.4.2.

Dalam Valas

-

-

Surat Berharga yang Diterbitkan

135,929,228

112,795,991

135,929,228

112,795,991

320,667,970

377,223,643

3.1.

Dalam Rupiah

296,338,806

351,275,336

3.2.

Dalam Valas

296,314,109

351,249,254

-

-

Pinjaman dari Pemerintah

2,445,078

26,082

4.1.

Dalam Rupiah

235,684

15,223,666

17,942,326

4.2.

2,209,394

14,220,108

16,882,455

4.3.

Dalam Valas Surat Utang Bank Indonesia

1,003,558

1,059,871

5.

Pinjaman Luar Negeri

16,167,431

16,972,012

9,105,498

8,005,981

6.

Kewajiban Lain-lain

14,277,408

6,282,275

9,105,498 -

8,005,981

24,697

(51,248,050) 756,556

(48,399,906)

4.

-

JUMLAH KEWAJIBAN B .

EKUITAS

1. 2.

Modal Cadangan Umum

34,311,039 261,792 2,322,720 -

509,053,331

2,948,029

31,726,527

497,987,605

2,948,029 20,584,751

2

229,474 10 .

Aktiva Lain-lain

8,828,088

9,424,169

22,581,342 3.

Cadangan Tujuan

9,677,671

8,822,036

4.

Hasil Revaluasi Aktiva Tetep

4,662,859

4,865,933

5.

Hasil Revaluasi Kurs dan SSB

17,727,744

24,969,454

6.

Hasil Indeksasi SUP

31,212,360

75,334,511

7.

Hasil Indeksasi SUBI

-

8.

Surplus (Defisit) Th Sebelumnya

-

9.

Surplus (Defisit) Tahun Berjalan

2,153,478

JUMLAH EKUITAS JUMLAH AKTIVA

3

600,016,814

631,935,655

JUMLAH KEWAJIBAN DAN EKUITAS

90,963,483 600,016,814

(6,428,782) 2,852,118 133,948,050 631,935,655

Neraca Bank Indonesia per 31 Desember 2000 (Dalam Miliar Rupiah) Aktiva

1.

2.

3.

4.

5.

Pasiva

Emas

8,170

Uang Asing

794

Hak Tarik Khusus

Giro 4.1 . Bank Sentral 4.2 . Bank Koresponden

Deposito pada Bank

Surat Berharga

KEWAJIBAN

1.

Uang dalam Peredaran

89,704

2.

Giro 2.1 Pemerintah .

91,298

306

5,151

2.2 .

2,950 2,201

2.3 . 61,538

Koresponden

6.

A .

2.4 . 217,662

2.1.1.

Dalam Rupiah

61,677

2.1.2.

Dalam Valas

29,621

Bank

41,313

2.2.1.

Dalam Rupiah

33,677

2.2.2.

Dalam Valas

7,636

Pihak Swasta Lainnya

6,485

2.3.1.

Dalam Rupiah

6,283

2.3.2.

Dalam Valas

202

Lembaga Keuangan

105,135

Internasional

4

6.1 . 6.2 .

Dalam Rupiah

-

Valas

217,662

2.4.1.

3. 7.

8.

9. 10 .

5

Tagihan 7.1 . Kepada Pemerintah Dalam 7.1.1. Rupiah Dalam 7.1.2. Valas 7.2 . Kepada Bank Dalam 7.2.1. Rupiah Dalam 7.2.2. Valas 7.3 . Kepada Lainnya Dalam 7.3.1. Rupiah 7.3.2. Dalam Valas Penyisihan Kerugian Aktiva

Penyertaan

Aktiva Lain-lain

279,185 279,061

4.

124 20,532 18,803 1,729 7,279

Dalam Rupiah

2.4.2. Dalam Valas Surat Berharga yang Diterbitkan 3.1 . Dalam Rupiah 3.2 . Dalam Valas Pinjaman dari Pemerintah 4.1 . Dalam Rupiah 4.2 . Dalam Valas 4.3 Surat Utang Bank . Indonesia

105,135 78,673 78,673 27,531 336 2,165 25,030

5.

Pinjaman Luar Negeri

18,990

6.

Kewajiban Lain-lain

1,299

7,279 JUMLAH KEWAJIBAN

-

(27,383)

-

6,369

460,429

B .

EKUITAS

1.

Modal

2,606

2.

Cadangan Umum

6,431

3.

Cadangan Tujuan

2,756

4.

Hasil Revaluasi Aktiva Tetep

4,767

5. 6.

Hasil Revaluasi Kurs dan SSB Hasil Indeksasi SUP

79,954

18,818 7. 8.

Hasil Indeksasi SUBI Surplus (Defisit) Th Sebelumnya

(476) 1,773

9.

Surplus (Defisit) Tahun Berjalan

2,547

JUMLAH EKUITAS JUMLAH AKTIVA

-

579,604

JUMLAH KEWAJIBAN DAN EKUITAS

119,175 579,604

6

Laporan Surplus Defisit Periode 1 Januari - 31 Desember 2003 dan 2002 (Dalam Jutaan Rupiah)

2003 Unaudited

2002 Audited

PENERIMAAN 1.

Pengelolaan Moneter 1.1. Pengelolaan Devisa 1.2.

Kegiatan Pasar Uang

1.3.

Pemberian Kredit dan Pembiayaan

32,224,784 22,861,847

18,169,651 10,957,998 6,686

3,880

7,204,967

9,359,057

2.

Penyelenggaraan Sistem Pembayaran

98,159

58,455

3.

Pengaturan Perbankan

10,848

24,743

4.

Lainnya 4.1. Penerimaan Lainnya 4.2.

Pemulihan Penyisihan Aktiva

Jumlah Penerimaan

800,235 92,625

111,860 111,860 -

707,610 18,390,518

33,108,217

17,920,918 14,360,825

26,867,476

3,560,093

8,487,772

1,347,304 1,202,490 144,814

1,060,137 1,013,810 46,327

269,479

69,768

5,344,652 191,462

2,258,718 153,495

PENGELUARAN 1.

Beban Pengendalian Moneter 1.1. Beban Perumusan dan Pelaks. Kebijakan Moneter 1.2. Beban Pengelolaan Devisa

2.

Beban Sistem Pembayaran 2.1. Beban Pengedaran Uang 2.2. Beban Penyelenggaraan Sistem Pembayaran

3.

Beban Pengaturan dan Pengawasan Bank

4.

Beban Umum, Administrasi dan Lainnya 4.1. Beban Penyusutan Aktiva Tetap 4.2.

Beban Amortisasi Aktiva Tak Berwujud

4.1.

Beban Penambahan Penyisihan Aktiva Produktif

2,986,437

4.2.

Beban Umum, Administrasi dan Lainnya

2,164,211

2,102,681

24,882,353

30,256,099

Jumlah Pengeluaran Surplus (Defisit) Sebelum Pos Luar Biasa

1

2,542

18,379,704

(6,491,835)

2,542 -

2,852,118

POS LUAR BIASA 1.

Penerimaan Luar Biasa

25,297,744

-

2.

Pengeluaran Luar Biasa

16,652,431

-

Jumlah Pos Luar Biasa

8,645,313

SURPLUS (DEFISIT)

2,153,478

2,852,118

BankClusters V.2.1 Main.java /* * Main * * Version $revision$ by $author$ on $date$ * * Created on Oct 31, 2004 by adib * * Copyright(C) Sasmito Adibowo, 2004. */ package com.arcle.bankclusters; import import import import import import import import import import import import import import import import import import import import import import import import import

java.io.BufferedReader; java.io.File; java.io.FileOutputStream; java.io.FileReader; java.io.FileWriter; java.io.IOException; java.io.PrintWriter; java.sql.Connection; java.sql.Date; java.sql.DriverManager; java.sql.PreparedStatement; java.sql.ResultSet; java.sql.SQLException; java.sql.Statement; java.sql.Timestamp; java.sql.Types; java.text.DecimalFormat; java.util.HashMap; java.util.HashSet; java.util.Iterator; java.util.Map; java.util.Properties; java.util.Random; java.util.Set; java.util.StringTokenizer;

import import import import import

jxl.Workbook; jxl.format.Alignment; jxl.write.DateFormats; jxl.write.DateTime; jxl.write.Label;

2

import import import import import

jxl.write.NumberFormats; jxl.write.WritableCellFormat; jxl.write.WritableSheet; jxl.write.WritableWorkbook; jxl.write.WriteException;

import import import import import import import

org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFCell; org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFCellStyle; org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFFont; org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFName; org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFRow; org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFSheet; org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook;

public class Main { private static final int MIN_CLUSTER_MEMBERS = 2; private static interface PeriodStrategy { void init() throws Exception; void execute(int periodID, Timestamp periodBegin, Timestamp periodEnd) throws Exception; void done() throws Exception; } private class PeriodTemplate { private PeriodStrategy strategy; public PeriodTemplate(PeriodStrategy s) { strategy = s; } public void iterate() throws Exception { Connection conn = getConnection(); strategy.init(); Statement stmt = conn.createStatement(); ResultSet rs = stmt .executeQuery("SELECT period_id, period_begin, period_end FROM transaction_periods ORDER BY period_id"); Timestamp periodStart = null; Timestamp periodEnd = null; while (rs.next()) { int periodID = rs.getInt("period_id"); periodStart = rs.getTimestamp("period_begin"); periodEnd = rs.getTimestamp("period_end"); strategy.execute(periodID, periodStart, periodEnd); } rs.close(); stmt.close(); strategy.done(); } } private MultipleRegression _regEngine;

3

private Connection _conn; public Main() { super(); } protected void finalize() throws Throwable { disposeEngine(); super.finalize(); } public void disposeEngine() { if (_regEngine != null) { _regEngine.dispose(); _regEngine = null; } } public MultipleRegression getEngine() { if (_regEngine == null) { _regEngine = new MatlabRegress(); } return _regEngine; } public static void main(String[] args) throws Exception { Main m = new Main(); try { System.out.println("Generating..."); // converted into // // //

The tables generated by these methods are already views, so they are not necessary condenseEnvRates(conn); condenseLoanRate(conn);

m.generatePeriods(); // generateSample(conn); m.closeConnection(true); System.out.println("Connection closed."); } finally { m.disposeEngine(); } } private void storeClusters(int periodID, Set clusters) throws SQLException { Connection conn = getConnection(); PreparedStatement ps = conn .prepareStatement("INSERT INTO bank_clusters(period_id,cluster_id,bank_name) VALUES(?,?,?)"); ps.setInt(1, periodID); Iterator clustIter = clusters.iterator(); int clusterID = 1;

4

while (clustIter.hasNext()) { Set curClust = (Set) clustIter.next(); Iterator nameIter = curClust.iterator(); while (nameIter.hasNext()) { String bankName = (String) nameIter.next(); ps.setInt(2, clusterID); ps.setString(3, bankName); ps.executeUpdate(); } clusterID++; } ps.close(); } private void runMCL(File mclFile, File outputClusters) throws InterruptedException, IOException { File mclOut = new File(mclFile.getName() + ".out"); String mclCmd = "C:\\Program_Files\\cygwin\\usr\\local\\bin\\mcl.exe"; String cmlformatCmd = "C:\\Program_Files\\cygwin\\usr\\local\\bin\\clmformat.exe"; System.err.println("Running MCL..."); String[] cmd1 = new String[] { "cmd.exe", "/c", "start", "/wait", "cmd.exe", "/c", mclCmd, mclFile.getName(), "-o", mclOut.getName() }; Runtime.getRuntime().exec(cmd1).waitFor(); System.err.println("Running ICLFORMAT..."); String[] cmd2 = new String[] { "cmd.exe", "/c", "start", "/wait", "cmd.exe", "/c", cmlformatCmd, "-icl", mclOut.getName(), "-dump", outputClusters.getName() }; Runtime.getRuntime().exec(cmd2).waitFor(); } private void generatePeriods() throws Exception { final Connection conn = getConnection(); new PeriodTemplate(new PeriodStrategy() { final String workBookName = "testpop.xls"; Statement stmt; HSSFWorkbook workBook; public void init() throws Exception { workBook = new HSSFWorkbook(); stmt = conn.createStatement(); stmt.executeUpdate("DELETE stmt.executeUpdate("DELETE stmt.executeUpdate("DELETE stmt.executeUpdate("DELETE

5

FROM FROM FROM FROM

bank_clusters"); transaction_graph"); bank_summary"); bank_points");

System.out.println("Generating transaction graph..."); stmt .executeUpdate("INSERT INTO transaction_graph SELECT * FROM transaction_graph_q"); System.out.println("Regressing..."); stmt .executeUpdate("INSERT INTO bank_summary SELECT * FROM bank_summary_q"); stmt .executeUpdate("INSERT INTO bank_points SELECT * FROM bank_points_q"); calculatePrevRates(); generateMultiRegress(); } public void execute(int periodID, Timestamp periodBegin, Timestamp periodEnd) throws Exception { System.out.println("Clustering for periodID=" + periodID); makeClusters(periodID); writeZoomGraphFile("zoomGraph", periodID); writeWilmaScopeFile("testpop", periodID); writeSheet(workBook, periodID); } public void done() throws Exception { stmt.close(); FileOutputStream fos = new FileOutputStream(workBookName); workBook.write(fos); fos.close(); writeMultiRegressSheet("testpop-multi"); } }).iterate(); conn.commit(); } /** * */ protected void calculatePrevRates() throws SQLException { final Connection conn = getConnection(); Statement stmt = conn.createStatement(); PreparedStatement psNullPrevRates = conn .prepareStatement("SELECT day_number FROM bank_points WHERE bank_name = ? AND x_prev_rate IS NULL ORDER BY day_number"); PreparedStatement psPrevRateBack = conn .prepareStatement("SELECT y_loan_rate FROM bank_points WHERE bank_name = ? AND day_number IN " + "(SELECT MAX(day_number) AS day_number FROM bank_points WHERE bank_name = ? AND day_number < ?)"); PreparedStatement psUpdatePrevRate = conn .prepareStatement("UPDATE bank_points SET x_prev_rate = ? WHERE bank_name = ? AND day_number = ?");

6

ResultSet rsBanks = stmt .executeQuery("SELECT DISTINCT bank_name FROM bank_points"); while (rsBanks.next()) { String bankName = rsBanks.getString("bank_name"); psNullPrevRates.setString(1, bankName); // infer backwards ResultSet rsNullPrevRates1 = psNullPrevRates.executeQuery(); while (rsNullPrevRates1.next()) { int dayNumber = rsNullPrevRates1.getInt("day_number"); ResultSet rsLoanRate; // update backwards. psPrevRateBack.setString(1, bankName); psPrevRateBack.setString(2, bankName); psPrevRateBack.setInt(3, dayNumber); rsLoanRate = psPrevRateBack.executeQuery(); if (rsLoanRate.next()) { // any records? there should be at most one double loanRate = rsLoanRate.getDouble("y_loan_rate"); psUpdatePrevRate.setDouble(1, loanRate); psUpdatePrevRate.setString(2, bankName); psUpdatePrevRate.setInt(3, dayNumber); psUpdatePrevRate.executeUpdate(); } rsLoanRate.close(); } rsNullPrevRates1.close(); } rsBanks.close(); psNullPrevRates.close(); psPrevRateBack.close(); psUpdatePrevRate.close(); } /** * @param conn * @param workBook * @param periodID * @throws SQLException */ private void writeSheet(HSSFWorkbook workBook, int periodID) throws SQLException { final String DATA_SHEET_BASE = "DATA_"; final String DATA_RANGE_BASE = "SUMMARY_"; final String CLUSTER_SHEET_BASE = "CLUSTER_"; final Connection conn = getConnection(); HSSFFont bold = workBook.createFont(); bold.setBoldweight(HSSFFont.BOLDWEIGHT_BOLD); HSSFCellStyle headerCell = workBook.createCellStyle();

7

headerCell.setBorderBottom(HSSFCellStyle.BORDER_MEDIUM); headerCell.setFont(bold); HSSFRow curRow; // copy correlation & regression coeffs final String[] columns = { "bank_name", "t_sbi_1", "n_sbi_1", "t_sbi_3", "n_sbi_3", "t_fasbi", "n_fasbi", "t_sor", "n_sor", "t_usd", "n_usd", "t_puab", "n_puab", "t_prev_rate", "n_prev_rate", "r_sbi_1", "r_sbi_3", "r_fasbi", "r_sor", "r_usd", "r_puab", "r_prev_rate", "period_id" }; String dataSheetName = DATA_SHEET_BASE + periodID; HSSFSheet dataSheet = workBook.createSheet(dataSheetName); int curRowNum = -1; curRow = dataSheet.createRow(++curRowNum); for (int i = columns.length - 1; i >= 0; i--) { HSSFCell curCell = curRow.createCell((short) i); curCell.setCellValue(columns[i]); curCell.setCellStyle(headerCell); } PreparedStatement ps = conn .prepareStatement("SELECT * FROM bank_summary WHERE period_id = ? ORDER BY bank_name"); ps.setInt(1, periodID); ResultSet rs = ps.executeQuery(); while (rs.next()) { curRow = dataSheet.createRow(++curRowNum); short periodColNum = (short) (columns.length - 1); HSSFCell curCell = curRow.createCell(periodColNum); curCell.setCellValue(rs.getInt("period_id")); for (int i = periodColNum - 1; i >= 1; i--) { curCell = curRow.createCell((short) i); double val = rs.getDouble(columns[i]); if (!rs.wasNull()) { curCell.setCellValue(val); } } curCell = curRow.createCell((short) 0); curCell.setCellValue(rs.getString("bank_name")); } rs.close(); ps.close(); // name the range int left, top, right, bottom; left = 1; top = 1;

8

right = columns.length; bottom = curRowNum + 1; HSSFName dataName = workBook.createName(); dataName.setNameName(DATA_RANGE_BASE + periodID); dataName.setReference(dataSheetName + "!" + "$" + numTo26Sys(left) + "$" + top + ":$" + numTo26Sys(right) + "$" + bottom); // copy clusters HSSFSheet clusterSheet = workBook.createSheet(CLUSTER_SHEET_BASE + periodID); curRowNum = -1; HSSFCell curCell; curRow = clusterSheet.createRow(++curRowNum); curRow = clusterSheet.createRow(++curRowNum); curCell = curRow.createCell((short) 1); curCell.setCellValue("Alpha"); curCell = curRow.createCell((short) 2); curCell.setCellValue(0.05); curCell = curRow.createCell((short) 4); curCell.setCellValue("Data Range:"); curCell = curRow.createCell((short) 5); curCell.setCellValue(dataName.getNameName()); String dataNamePosition = "$" + numTo26Sys(curCell.getCellNum() + 1) + "$" + (curRowNum + 1); curRow = clusterSheet.createRow(++curRowNum); //

blank row

ps = conn .prepareStatement("SELECT DISTINCT cluster_id FROM bank_clusters WHERE period_id = ? ORDER BY cluster_id "); PreparedStatement ps2 = conn .prepareStatement("SELECT bank_name FROM bank_clusters WHERE period_id = ? and cluster_id = ? ORDER BY bank_name"); ps.setInt(1, periodID); ps2.setInt(1, periodID); rs = ps.executeQuery(); while (rs.next()) { curRow = clusterSheet.createRow(++curRowNum); int clusterID = rs.getInt("cluster_id"); ps2.setInt(2, clusterID); HSSFCellStyle cs; curCell = curRow.createCell((short) 1); curCell.setCellValue(clusterID); cs = workBook.createCellStyle(); cs.setAlignment(HSSFCellStyle.ALIGN_LEFT); curCell.setCellStyle(cs); curCell = curRow.createCell((short) 0); curCell.setCellValue("Cluster:"); cs = workBook.createCellStyle();

9

cs.setAlignment(HSSFCellStyle.ALIGN_RIGHT); curCell.setCellStyle(cs); String cellRef; // bank name curRow = clusterSheet.createRow(++curRowNum); curCell = curRow.createCell((short) 0); curCell.setCellValue(columns[0]); // headers for (int i = 1; i < columns.length - 2; i++) { curCell = curRow.createCell((short) i); cellRef = "" + numTo26Sys(1) + "" + (curRowNum + 1); String formula = "VLOOKUP(" + cellRef + ",INDIRECT(" + dataNamePosition + ")," + (i + 1) + ",false)"; curCell.setCellFormula(formula); } //HSSFCellUtil.setAlignment(curCell, workBook, HSSFCellStyle.ALIGN_RIGHT); ResultSet rs2 = ps2.executeQuery(); while (rs2.next()) { curRow = clusterSheet.createRow(++curRowNum); curCell = curRow.createCell((short) 0); curCell.setCellValue(rs2.getString(columns[0])); } rs2.close(); // insert blank row curRow = dataSheet.createRow(++curRowNum); } ps2.close(); rs.close(); ps.close(); } private void writeMultiRegressSheet(String baseName) throws SQLException, IOException, WriteException { final String SHEET_BASE_NAME = "PERIOD_"; final Connection conn = getConnection(); Statement stmt = conn.createStatement(); WritableWorkbook workBook = Workbook.createWorkbook(new File(baseName + ".xls")); PreparedStatement psClusters = conn .prepareStatement("SELECT DISTINCT cluster_id FROM bank_clusters WHERE period_id = ?"); PreparedStatement psClustersBanks = conn .prepareStatement("SELECT " + "bc.bank_name AS bank_name, " + "beta_sbi_1," + "beta_sbi_3," + "beta_fasbi," + "beta_sor,"

10

+ "beta_usd," + "beta_puab," + "beta_prev_rate, " + "b_intercept," + "b_sbi_1," + "b_sbi_3," + "b_fasbi," + "b_sor," + "b_usd," + "b_puab," + "b_prev_rate, " + "t_intercept," + "t_sbi_1," + "t_sbi_3," + "t_fasbi," + "t_sor," + "t_usd," + "t_puab," + "t_prev_rate, " + "n " + "FROM bank_clusters AS bc, bank_multi_regress AS bmc " + "WHERE bc.bank_name = bmc.bank_name AND bc.period_id = bmc.period_id " + "AND bc.period_id = ? AND bc.cluster_id = ?"); DecimalFormat coefFormat = new DecimalFormat("0.0E0"); final String[] BETA_FIELDS = new String[] { "beta_sbi_1", "beta_sbi_3", "beta_fasbi", "beta_sor", "beta_usd", "beta_puab", "beta_prev_rate" }; final String[] COEFF_FIELDS = new String[] { "b_intercept", "b_sbi_1", "b_sbi_3", "b_fasbi", "b_sor", "b_usd", "b_puab", "b_prev_rate" }; final String[] T_FIELDS = new String[] { "t_intercept", "t_sbi_1", "t_sbi_3", "t_fasbi", "t_sor", "t_usd", "t_puab", "t_prev_rate" }; final String[] FIELD_HEADERS = new String[] { "SBI_1", "SBI_3", "FASBI", "SOR", "USD", "PUAB", "PREV_RATE" }; final String[] T_HEADERS = new String[] { "t_intercept", "t_sbi_1", "t_sbi_3", "t_fasbi", "t_sor", "t_usd", "t_puab", "t_prev_rate", };

11

final WritableCellFormat RIGHT_ALIGN = new WritableCellFormat(); RIGHT_ALIGN.setAlignment(Alignment.RIGHT); final WritableCellFormat LEFT_ALIGN = new WritableCellFormat(); LEFT_ALIGN.setAlignment(Alignment.LEFT); ResultSet rsPeriods = stmt .executeQuery("SELECT period_id, period_begin, period_end FROM transaction_periods ORDER BY period_id"); while (rsPeriods.next()) { int periodID = rsPeriods.getInt("period_id"); Date periodBegin = rsPeriods.getDate("period_begin"); Date periodEnd = rsPeriods.getDate("period_end"); WritableSheet sheet = workBook.createSheet(SHEET_BASE_NAME + periodID, Integer.MAX_VALUE); try { sheet.addCell(new Label(0, 2, "Period:", RIGHT_ALIGN)); sheet.addCell(new Label(1, 2, Integer.toString(periodID), LEFT_ALIGN)); sheet.addCell(new Label(2, 2, "From:", RIGHT_ALIGN)); sheet.addCell(new DateTime(3, 2, periodBegin, new WritableCellFormat(DateFormats.FORMAT2))); sheet.addCell(new Label(4, 2, "To:", RIGHT_ALIGN)); sheet.addCell(new DateTime(5, 2, periodEnd, new WritableCellFormat(DateFormats.FORMAT2))); int rowNum = 4; // start of cluster rows int colNum = 0; psClusters.setInt(1, periodID); ResultSet rsClusters = psClusters.executeQuery(); while (rsClusters.next()) { int clusterID = rsClusters.getInt("cluster_id"); sheet.addCell(new Label(colNum++, rowNum, "Cluster:", RIGHT_ALIGN)); sheet.addCell(new jxl.write.Number(colNum++, rowNum, clusterID, LEFT_ALIGN)); rowNum++; colNum = 0; sheet.addCell(new Label(colNum++, rowNum, "BANK NAME")); for (int i = 0; i < FIELD_HEADERS.length; i++) { sheet.addCell(new Label(colNum++, rowNum, "ß " + FIELD_HEADERS[i])); } colNum++; sheet.addCell(new Label(colNum++, rowNum, "n")); for (int i = 0; i < T_HEADERS.length; i++) { sheet

12

.addCell(new Label(colNum++, rowNum, T_HEADERS[i])); } colNum++; sheet.addCell(new Label(colNum++, rowNum, "equation")); rowNum++; colNum = 0; psClustersBanks.setInt(1, periodID); psClustersBanks.setInt(2, clusterID); ResultSet rsClustersBanks = psClustersBanks.executeQuery(); while (rsClustersBanks.next()) { sheet.addCell(new Label(colNum++, rowNum, rsClustersBanks.getString("bank_name"))); for (int i = 0; i < BETA_FIELDS.length; i++) { double d = rsClustersBanks .getDouble(BETA_FIELDS[i]); if (!rsClustersBanks.wasNull()) { sheet.addCell(new jxl.write.Number(colNum, rowNum, d, new WritableCellFormat( NumberFormats.FORMAT10))); } colNum++; } colNum++; // insert blank column int numData = rsClustersBanks.getInt("n"); sheet.addCell(new jxl.write.Number(colNum, rowNum, numData, new WritableCellFormat( NumberFormats.FORMAT10))); colNum++; for (int i = 0; i < T_FIELDS.length; i++) { double d = rsClustersBanks.getDouble(T_FIELDS[i]); if (!rsClustersBanks.wasNull()) { sheet.addCell(new jxl.write.Number(colNum, rowNum, d, new WritableCellFormat( NumberFormats.FORMAT10))); } colNum++; } // write equation colNum++; // insert blank column

13

StringBuffer sb = new StringBuffer(); sb.append("LOAN_RATE = "); for (int i = 0; i < COEFF_FIELDS.length; i++) { double d = rsClustersBanks .getDouble(COEFF_FIELDS[i]); if (d != 0) { if (i == 0) { // first sb.append(coefFormat.format(d)); sb.append(" + "); } else if (i == COEFF_FIELDS.length 1) { // last sb.append(coefFormat.format(d)); sb.append("*"); sb.append(FIELD_HEADERS[i - 1]); } else { sb.append(coefFormat.format(d)); sb.append("*"); sb.append(FIELD_HEADERS[i - 1]); sb.append(" + "); } } } sheet .addCell(new Label(colNum++, rowNum, sb .toString())); rowNum++; colNum = 0; } rsClustersBanks.close(); rowNum++; // insert blank row colNum = 0; } rsClusters.close(); } catch (WriteException e) { e.printStackTrace(); continue; } } rsPeriods.close(); stmt.close(); psClusters.close(); psClustersBanks.close(); workBook.write(); workBook.close(); } private void generateMultiRegress() throws SQLException { new Object() { private Map _averageValues; private Map _averageValuesAll;

14

protected Map getAverageValues() { if (_averageValues == null) { _averageValues = new HashMap(); } return _averageValues; } class PeriodBankField { public int periodID; public String bankName; public String fieldName; public PeriodBankField(int periodID, String bankName, String fieldName) { this.periodID = periodID; this.bankName = bankName; this.fieldName = fieldName; } public boolean equals(Object other) { PeriodBankField o = (PeriodBankField) other; return o.periodID == periodID && o.bankName.equals(bankName) && o.fieldName.equals(fieldName); } public int hashCode() { return periodID ^ bankName.hashCode() ^ fieldName.hashCode(); } } protected double getAverageValue(int periodID, String bankName, String fieldName) throws SQLException { PeriodBankField pbf = new PeriodBankField(periodID, bankName, fieldName); Double averageValue = (Double) getAverageValues().get(pbf); if (averageValue == null) { // try to get for the specific bank PreparedStatement ps = getConnection() .prepareStatement( "SELECT AVG(" + fieldName + ") AS " + fieldName + " FROM bank_points WHERE period_id=? AND bank_name=? AND " + fieldName + " IS NOT NULL "); ps.setInt(1, periodID); ps.setString(2, bankName); ResultSet rs = ps.executeQuery();

15

try { if (rs.next()) { double d = rs.getDouble(fieldName); if (!rs.wasNull()) { averageValue = new Double(d); getAverageValues().put(pbf, averageValue); } } } finally { rs.close(); ps.close(); } } // try to get for all banks and all periods. if (averageValue == null) { Statement stmt = getConnection().createStatement(); ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT AVG(" + fieldName + ") AS " + fieldName + " FROM (SELECT DISTINCT day_number, bank_name, " + fieldName + " FROM bank_points WHERE " + fieldName + " IS NOT NULL )"); try { if (rs.next()) { double d = rs.getDouble(fieldName); if (!rs.wasNull()) { averageValue = new Double(d); getAverageValues().put(pbf, averageValue); } } } finally { rs.close(); stmt.close(); } } return averageValue != null ? averageValue.doubleValue() : 0; } public void execute() throws SQLException { final double ALPHA = 0.05; Connection conn = getConnection(); Statement stmt = conn.createStatement(); stmt.executeUpdate("DELETE FROM bank_multi_regress"); ResultSet rsBankPeriods = stmt .executeQuery("SELECT DISTINCT period_id,bank_name FROM bank_points ORDER BY period_id, bank_name"); PreparedStatement psBankPointsCount = conn .prepareStatement("SELECT COUNT(*) AS num_points FROM bank_points WHERE period_id=? AND bank_name=? "); PreparedStatement psBankPoints = conn

16

.prepareStatement("SELECT * FROM bank_points WHERE period_id=? AND bank_name=? ORDER BY day_number "); PreparedStatement psRegress = conn .prepareStatement("INSERT INTO bank_multi_regress (" + "period_id, bank_name, " + "b_intercept," + "b_sbi_1, " + "b_sbi_3, " + "b_fasbi, " + "b_sor, " + "b_usd, " + "b_puab, " + "b_prev_rate, " + "beta_sbi_1, " + "beta_sbi_3, " + "beta_fasbi, " + "beta_sor, " + "beta_usd, " + "beta_puab, " + "beta_prev_rate, " + "t_intercept," + "t_sbi_1, " + "t_sbi_3, " + "t_fasbi, " + "t_sor, " + "t_usd, " + "t_puab, " + "t_prev_rate, " + "n" + ") VALUES (?,?, ?,?,?,?, ?,?,?,?, ?,?,?,?, ?,?,?, ?,?,?,?, ?,?,?,?, ?)"); final String[] INDEPENDENT_FIELDS = { "x_sbi_1", "x_sbi_3", "x_fasbi", "x_sor", "x_usd", "x_puab", "x_prev_rate" }; while (rsBankPeriods.next()) { MultiRegressTO model = new MultiRegressTO(); int periodID = rsBankPeriods.getInt("period_id"); String bankName = rsBankPeriods.getString("bank_name"); psBankPoints.setInt(1, periodID); psBankPoints.setString(2, bankName); psBankPointsCount.setInt(1, periodID); psBankPointsCount.setString(2, bankName); ResultSet rs = psBankPointsCount.executeQuery(); rs.next(); int numPoints = rs.getInt("num_points"); rs.close(); if (numPoints < INDEPENDENT_FIELDS.length + 1) { System.err .println("WARNING: Not enough data points at periodID=" + periodID + " bankName=" + bankName); continue; } model.yPoints = new double[numPoints];

17

model.xPoints = new double[INDEPENDENT_FIELDS.length][numPoints]; rs = psBankPoints.executeQuery(); for (int i = 0; rs.next(); i++) { String fieldName = "y_loan_rate"; model.yPoints[i] = rs.getDouble(fieldName); if (rs.wasNull()) { //model.yPoints[i] = Double.NaN; model.yPoints[i] = getAverageValue(periodID, bankName, fieldName); } for (int j = 0; j < INDEPENDENT_FIELDS.length; j++) { fieldName = INDEPENDENT_FIELDS[j]; model.xPoints[j][i] = rs.getDouble(fieldName); if (rs.wasNull()) { //model.xPoints[j][i] = Double.NaN; model.xPoints[j][i] = getAverageValue(periodID, bankName, fieldName); } } } rs.close(); try { getEngine().regress(model); } catch (IllegalArgumentException e) { e.printStackTrace(); continue; } int paramNo = 0; psRegress.setInt(++paramNo, periodID); psRegress.setString(++paramNo, bankName); for (int i = 0; i < model.coefficients.length; i++) { if (Double.isNaN(model.coefficients[i])) { psRegress.setNull(++paramNo, Types.DOUBLE); } else { psRegress.setDouble(++paramNo, model.coefficients[i]); } } for (int i = 0; i < model.betas.length; i++) { if (Double.isNaN(model.betas[i])) { psRegress.setNull(++paramNo, Types.DOUBLE); } else { psRegress.setDouble(++paramNo, model.betas[i]); } }

18

for (int i = 0; i < model.t.length; i++) { if (Double.isNaN(model.t[i])) { psRegress.setNull(++paramNo, Types.DOUBLE); } else { psRegress.setDouble(++paramNo, model.t[i]); } } psRegress.setInt(++paramNo, model.yPoints.length); psRegress.executeUpdate(); } psRegress.close(); psBankPoints.close(); psBankPointsCount.close(); rsBankPeriods.close(); stmt.close(); } }.execute(); } private Map generateBankNames() throws SQLException, IOException { int numBanks = Integer.MIN_VALUE; Map bankNames; // (bankName : String, matrixIndex : String) mappings final Connection conn = getConnection(); PreparedStatement psCountBanks = conn .prepareStatement("SELECT DISTINCT COUNT(*) AS num_banks FROM bank_names"); PreparedStatement psListBanks = conn .prepareStatement("SELECT DISTINCT bank_name FROM bank_names ORDER BY bank_name"); ResultSet rs; rs = psCountBanks.executeQuery(); rs.next(); numBanks = rs.getInt("num_banks"); rs.close(); bankNames = new HashMap(numBanks); rs = psListBanks.executeQuery(); for (int i = 0; rs.next(); i++) { String bankName = rs.getString("bank_name"); bankNames.put(bankName, new Integer(i)); } rs.close(); psCountBanks.close(); psListBanks.close(); return bankNames; } private void generateMCL(Map bankNames, int periodID, File matrixFile) throws SQLException, IOException {

19

int numBanks = bankNames.size(); final Connection conn = getConnection(); ResultSet rs; PrintWriter mclFile = new PrintWriter(new FileWriter(matrixFile)); mclFile.println("(mclheader"); mclFile.println("mcltype matrix"); mclFile.print("dimensions "); mclFile.print(numBanks); mclFile.print('x'); mclFile.println(numBanks); mclFile.println(')'); mclFile.println("(mclmatrix"); mclFile.println("begin"); PreparedStatement psQueryTransaction = conn .prepareStatement("SELECT src_bank, proximity_index FROM transaction_graph WHERE dst_bank=? AND period_id=? ORDER BY src_bank"); psQueryTransaction.setInt(2, periodID); Iterator iter = bankNames.entrySet().iterator(); while (iter.hasNext()) { Map.Entry cur = (Map.Entry) iter.next(); String dstBank = (String) cur.getKey(); int dstIndex = ((Integer) cur.getValue()).intValue(); mclFile.print(dstIndex); mclFile.print('\t'); psQueryTransaction.setString(1, dstBank); rs = psQueryTransaction.executeQuery(); while (rs.next()) { String srcBank = rs.getString("src_bank"); int srcIndex = ((Integer) bankNames.get(srcBank)).intValue(); double proxIndex = rs.getDouble("proximity_index"); mclFile.print(' '); mclFile.print(srcIndex); mclFile.print(':'); mclFile.print(proxIndex); } rs.close(); mclFile.println("\t$"); } mclFile.println(")"); mclFile.close(); psQueryTransaction.close(); } private Set parseClusters(File clusterFileName, Map bankNames) throws IOException { // reverse mappings from (bankNames : String, bankIndex : Integer) // to (bankIndex : Integer, bankNames : String) Map bankIndexes = new HashMap(bankNames.size()); Iterator iter = bankNames.entrySet().iterator(); while (iter.hasNext()) { Map.Entry cur = (Map.Entry) iter.next(); bankIndexes.put(cur.getValue(), cur.getKey()); }

20

Set clusters = new HashSet(); BufferedReader clusterFile = new BufferedReader(new FileReader( clusterFileName)); String line; while ((line = clusterFile.readLine()) != null) { StringTokenizer st = new StringTokenizer(line); int numMembers = st.countTokens(); if (numMembers < MIN_CLUSTER_MEMBERS) { continue; } Set members = new HashSet(numMembers); while (st.hasMoreTokens()) { String cur = st.nextToken(); String bankName = (String) bankIndexes.get(new Integer(cur)); members.add(bankName); } clusters.add(members); } clusterFile.close(); return clusters; } private Object[] makeSampleBanks(int numSamples) throws SQLException { final Connection conn = getConnection(); Set sampleBanks = new HashSet(); String bankNames[] = getBankNames(); Random rnd = new Random(); int start = rnd.nextInt(bankNames.length); int step = rnd.nextInt(bankNames.length); for (int i = start; sampleBanks.size() < numSamples; i += step, i %= bankNames.length) { sampleBanks.add(bankNames[i]); } return sampleBanks.toArray(); } private String[] getBankNames() throws SQLException { final Connection conn = getConnection(); Statement stmt = conn.createStatement(); ResultSet rs = stmt .executeQuery("SELECT COUNT(*) AS num_banks FROM bank_names"); rs.next(); int numBanks = rs.getInt("num_banks"); rs.close(); String[] bankNames = new String[numBanks]; rs = stmt .executeQuery("SELECT bank_name FROM bank_names ORDER BY bank_name"); for (int i = 0; rs.next(); i++) { bankNames[i] = rs.getString("bank_name"); } rs.close(); stmt.close();

21

return bankNames; } /** * @return * @throws ClassNotFoundException */ public Connection getConnection() throws SQLException { if (_conn == null) { try { Class.forName("sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver"); Properties props = new Properties(); //props.put("filedsn", "testdata.mdb"); props.put("ExtendedAnsiSQL", "1"); //props.put("SafeTransactions","1"); //DriverManager.setLogWriter(new PrintWriter(System.err)); _conn = DriverManager.getConnection("jdbc:odbc:puab", props); //conn.setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_SERIALIZABLE); _conn.setAutoCommit(false); } catch (ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); System.exit(-3); } } return _conn; } public void closeConnection(boolean commit) throws SQLException { if (_conn != null) { if (commit) { _conn.commit(); } else { _conn.rollback(); } _conn.close(); _conn = null; } } public void makeClusters(int periodID) throws SQLException, IOException, InterruptedException { File bankNamesFile = new File("bankNames-" + periodID + ".txt"); File matrixFile = new File("matrix-" + periodID + ".mcl"); File clusterFile = new File("cluster-" + periodID + ".txt"); Map bankNames = generateBankNames(); generateMCL(bankNames, periodID, matrixFile); runMCL(matrixFile, clusterFile); Set clusters = parseClusters(clusterFile, bankNames); storeClusters(periodID, clusters);

22

writeGraphFile("testpop", periodID, null, clusters); writeGMLFile("testpop", periodID, bankNames); } private void writeGMLFile(String baseName, int periodID, Map bankNames) throws SQLException, IOException { final Connection conn = getConnection(); DecimalFormat labelFormat = new DecimalFormat("0.0E0"); PrintWriter output = new PrintWriter(new FileWriter(baseName + "-" + periodID + ".gml")); output.println("graph"); output.println("\t["); // write nodes Iterator iter = bankNames.entrySet().iterator(); while (iter.hasNext()) { Map.Entry cur = (Map.Entry) iter.next(); String bankName = (String) cur.getKey(); int bankID = ((Integer) cur.getValue()).intValue(); output.println("\t\tnode"); output.println("\t\t\t["); output.println("\t\t\t id " + bankID); output.println("\t\t\t label \"" + bankName + "\""); output.println("\t\t\t]"); } // write edges PreparedStatement ps = conn .prepareStatement("SELECT src_bank,dst_bank,proximity_index FROM transaction_graph WHERE period_id=?"); ps.setInt(1, periodID); ResultSet rs = ps.executeQuery(); while (rs.next()) { String srcBank = rs.getString("src_bank"); String dstBank = rs.getString("dst_bank"); double proxIndex = rs.getDouble("proximity_index"); int srcBankID = ((Integer) bankNames.get(srcBank)).intValue(); int dstBankID = ((Integer) bankNames.get(dstBank)).intValue(); output.println("\t\tedge"); output.println("\t\t ["); output.println("\t\t\t source " + srcBankID); output.println("\t\t\t target " + dstBankID); output.println("\t\t\t label \"" + labelFormat.format(proxIndex) + "\" "); output.println("\t\t ]"); } rs.close(); ps.close();

23

output.println("\t]"); output.close(); } private void writeGraphFile(String baseName, int periodID, String sampleBanksQuery, Set clusterings) throws IOException, SQLException { final Connection conn = getConnection(); DecimalFormat labelFormat = new DecimalFormat("0.0E0"); Statement stmt = conn.createStatement(); PrintWriter output = new PrintWriter(new FileWriter(baseName + "-" + periodID + ".txt")); output.println("digraph PUAB_" + periodID + " {"); output.println("\tcompound=true;"); output.println("\tconcentrate=true;"); output.println("\toverlap=scale;"); output.println(); ResultSet rs; if (sampleBanksQuery != null) { rs = stmt .executeQuery("SELECT src_bank, dst_bank, proximity_index " + "FROM transaction_graph WHERE period_id = " + periodID + " AND src_bank IN " + sampleBanksQuery + " AND dst_bank IN " + sampleBanksQuery + " ORDER BY src_bank,dst_bank"); } else { rs = stmt.executeQuery("SELECT src_bank,dst_bank,proximity_index " + "FROM transaction_graph WHERE period_id=" + periodID + " ORDER BY src_bank,dst_bank"); } while (rs.next()) { String srcBank = rs.getString("src_bank"); String dstBank = rs.getString("dst_bank"); double proxIndex = rs.getDouble("proximity_index"); output.print('\t'); output.print('"'); output.print(srcBank); output.print('"'); output.print('\t'); output.print("->"); output.print('\t'); output.print('"'); output.print(dstBank); output.print('"'); output.print('\t'); output.print("[\tlabel=\t\""); output.print(labelFormat.format(proxIndex)); output.print("\"\tweight=\t\""); output.print(Math.round(Math.log(proxIndex) / Math.log(10))); output.println("\"\t];");

24

} output.println(); int clusterNumber = 1; if (clusterings != null) { Iterator i = clusterings.iterator(); while (i.hasNext()) { Set members = (Set) i.next(); output.println("\tsubgraph cluster" + clusterNumber + " {"); output.println("\tstyle=filled;"); output.println("\tcolor=lightgray;"); output.println(); Iterator j = members.iterator(); while (j.hasNext()) { String bankName = (String) j.next(); output.print("\t\t"); output.print('"'); output.print(bankName); output.print('"'); output.print('\t'); output.println(";"); } output.println(); output.println("\t}"); output.println(); clusterNumber++; } } output.println(); output.println("}"); output.close(); stmt.close(); } private void writeWilmaScopeFile(String baseName, int periodID) throws IOException, SQLException { final Connection conn = getConnection(); PrintWriter output = new PrintWriter(new FileWriter(baseName + "-" + periodID + ".xwg")); output.println(""); output.println(""); output.println("<WilmaGraph>"); output.println("\t"); output.println(); output.println("\t"); output.println("\t"); output.println("\t"); output.println("\t"); output.println("\t"); output.println(); PreparedStatement ps; ResultSet rs;

25

// nodes not in clusters ps = conn .prepareStatement("SELECT DISTINCT bank_name FROM ( " + "SELECT src_bank AS bank_name FROM transaction_graph WHERE src_bank NOT IN " + "(SELECT bank_name from bank_clusters where period_id=?) " + "UNION ALL " + "SELECT dst_bank AS bank_name FROM transaction_graph where dst_bank NOT IN " + "(SELECT bank_name FROM bank_clusters WHERE period_id=?) " + ")"); ps.setInt(1, periodID); ps.setInt(2, periodID); rs = ps.executeQuery(); while (rs.next()) { String bankName = rs.getString("bank_name"); output.println("\t"); output.println("\t"); output.println("\t"); output.println("\t"); output.println("\t"); } rs.close(); ps.close(); output.println(); // clusters ps = conn .prepareStatement("SELECT DISTINCT cluster_id FROM bank_clusters WHERE period_id=?"); PreparedStatement ps2 = conn .prepareStatement("SELECT bank_name FROM bank_clusters WHERE period_id=? AND cluster_id=?"); ps.setInt(1, periodID); ps2.setInt(1, periodID); rs = ps.executeQuery(); while (rs.next()) { int clusterID = rs.getInt("cluster_id"); output.println("\t"); output.println("\t\t"); output.println("\t\t"); output.println("\t\t"); output.println(); output.println("\t\t"); output.println("\t\t"); output.println("\t\t"); output.println("\t\t"); output.println();

26

ps2.setInt(2, clusterID); ResultSet rs2 = ps2.executeQuery(); while (rs2.next()) { String bankName = rs2.getString("bank_name"); output.println("\t\t"); output.println("\t\t"); output.println("\t\t"); output.println("\t\t"); output.println("\t\t"); } rs2.close(); output.println("\t"); } ps2.close(); rs.close(); ps.close(); output.println(); // edges ps = conn .prepareStatement("SELECT src_bank, dst_bank, proximity_index FROM transaction_graph WHERE period_id=?"); ps.setInt(1, periodID); rs = ps.executeQuery(); while (rs.next()) { String srcBank, dstBank; double proxIndex; srcBank = rs.getString("src_bank"); dstBank = rs.getString("dst_bank"); proxIndex = rs.getDouble("proximity_index"); output.println("\t<Edge StartID=\"" + srcBank + "\" EndID=\"" + dstBank + "\">"); output.println("\t"); output.println("\t"); output.println("\t"); } rs.close(); ps.close(); output.println("\t"); output.println(""); output.close(); } private void writeZoomGraphFile(String baseName, int periodID) throws IOException, SQLException { final Connection conn = getConnection(); DecimalFormat labelFormat = new DecimalFormat("0.0E0"); Statement stmt = conn.createStatement(); PrintWriter output = new PrintWriter(new FileWriter(baseName + "-" + periodID + ".txt")); output.println("nodedef> name VARCHAR(4)");

27

ResultSet rs; PreparedStatement ps = conn .prepareStatement("SELECT DISTINCT bank_name FROM " + "(SELECT src_bank AS bank_name FROM transaction_graph WHERE period_id = ? " + "UNION ALL SELECT dst_bank AS bank_name from transaction_graph WHERE period_id=?) " + "ORDER BY bank_name"); ps.setInt(1, periodID); ps.setInt(2, periodID); rs = ps.executeQuery(); while (rs.next()) { output.println(rs.getString("bank_name")); } rs.close(); ps.close(); output .println("edgedef> n1 VARCHAR(4),n2 VARCHAR(4),DIRECTED TINYINT DEFAULT 2,PROXIMITY_INDEX DOUBLE DEFAULT 0"); ps = conn .prepareStatement("SELECT src_bank, dst_bank, proximity_index FROM transaction_graph WHERE period_id = ?"); ps.setInt(1, periodID); rs = ps.executeQuery(); while (rs.next()) { String line = rs.getString("src_bank") + "," + rs.getString("dst_bank") + ",2," + labelFormat.format(rs.getDouble("proximity_index")); output.println(line); } rs.close(); ps.close(); output.close(); output = new PrintWriter(new FileWriter(baseName + "-" + periodID + "-clusters.txt")); ps = conn .prepareStatement("SELECT DISTINCT cluster_id FROM bank_clusters WHERE period_id=?"); ps.setInt(1, periodID); PreparedStatement ps2 = conn .prepareStatement("SELECT bank_name FROM bank_clusters WHERE period_id=? AND cluster_id=?"); ps2.setInt(1, periodID); rs = ps.executeQuery(); boolean first = true; while (rs.next()) { int clusterID = rs.getInt("cluster_id"); output.print('>'); output.println("Cluster-" + clusterID); ps2.setInt(2, clusterID); ResultSet rs2 = ps2.executeQuery();

28

while (rs2.next()) { output.println(rs2.getString("bank_name")); } rs2.close(); } rs.close(); ps2.close(); ps.close(); output.close(); } private static String numTo26Sys(int _num) { int sum = 0; int reminder; String s = ""; do { _num--; reminder = _num % 26; int val = 65 + reminder; _num = _num / 26; s = (char) val + s; // reverce } while (_num > 0); return s; } }

V.2.2 IMatLink.java /* * Created on Jan 12, 2005 * */ package com.arcle.bankclusters; /** * @author adib * */ public interface IMatLink { void destroy(); void kill(); int engOpen(); int engOpen(String startCmds); int engOpenSingleUse(); void engClose(); void engEvalString(String evals); double engGetScalar(String arrayS); double[] engGetVector( String arrayS ); double[][] engGetArray( String arrayS ); String[] engGetCharArray(String arrayS); void engPutArray( String arrayS, int valueI ); void engPutArray( String arrayS, double valueD ); void engPutArray( String arrayS, double[] valuesD ); void engPutArray( String arrayS, double[][] valuesDD ); String }

29

engOutputBuffer( );

V.2.3 MatlabRegress.java /* * Created on Jan 12, 2005 */ package com.arcle.bankclusters; /** * @author adib */ public class MatlabRegress implements MultipleRegression { public static final double ALPHA = 0.05; private IMatLink _matlink = null; public synchronized void dispose() { if (_matlink != null) { _matlink.engClose(); _matlink = null; } } protected synchronized void finalize() throws Throwable { dispose(); super.finalize(); } protected synchronized IMatLink getMatLink() { if (_matlink == null) { try { _matlink = (IMatLink) Class.forName("JMatLinkAdapter").newInstance(); _matlink.engOpen(); } catch (InstantiationException e) { e.printStackTrace(); System.exit(-3); } catch (IllegalAccessException e) { e.printStackTrace(); System.exit(-3); } catch (ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); System.exit(-3); } } return _matlink; } public synchronized void regress(MultiRegressTO model) { final String TMP_VAR = "TMP_regress_" + Math.round(Math.random() * 1000); IMatLink ml = getMatLink(); ml.engEvalString("clear all"); try { ml.engPutArray("X",model.xPoints); ml.engEvalString("X = X'");

30

ml.engPutArray("Y", model.yPoints); ml.engEvalString("Y = Y'"); ml.engPutArray("ALPHA", ALPHA); ml.engEvalString("stats = regstats(Y,X, 'linear', {'all'} )"); // the "stats.beta" variable in matlab is realy the coefficients ml.engEvalString(TMP_VAR + " = stats.beta"); model.coefficients = ml.engGetVector(TMP_VAR); ml.engEvalString(TMP_VAR + " = stats.tstat.t"); model.t = ml.engGetVector(TMP_VAR); // calculate the beta ml.engEvalString("Sx = std(X)"); ml.engEvalString("Sx = Sx' "); ml.engEvalString("Sy = std(Y)"); ml.engEvalString("coefs = stats.beta"); // delete the intercept ml.engEvalString("coefs = coefs(2:length(coefs))"); ml.engEvalString("betas = coefs .* Sx ./ Sy"); model.betas = ml.engGetVector("betas"); } finally { ml.engEvalString("clear " + TMP_VAR); } } }

V.2.4 MultipleRegression.java /* * Created on Jan 12, 2005 */ package com.arcle.bankclusters; /** * @author adib */ public interface MultipleRegression { void regress(MultiRegressTO object); void dispose(); }

V.2.5 MultiRegressTO.java /* * Created on Jan 12, 2005 */ package com.arcle.bankclusters; import java.io.Serializable; /** * @author adib */ public class MultiRegressTO implements Serializable { public double[] yPoints;

31

public double[][]

xPoints;

public double[] coefficients; public double[] betas; public double[] t; }

V.2.6 JMatLinkAdapter.java import com.arcle.bankclusters.IMatLink; /** * @author adib * */ public class JMatLinkAdapter extends JMatLink implements IMatLink { private int _epI = Integer.MIN_VALUE; private boolean isOpen = false; public JMatLinkAdapter() { setDebug(false); } protected void finalize() throws Throwable { try { engClose(); } finally { super.finalize(); } } public synchronized void engClose() { if (isOpen) { engClose(_epI); kill(); isOpen = false; } } public synchronized void engEvalString(String evalS) { engEvalString(_epI, evalS); } public synchronized double[][] engGetArray(String arrayS) { return engGetArray(_epI, arrayS); } public synchronized double engGetScalar(String arrayS) { return engGetScalar(_epI, arrayS); } public synchronized double[] engGetVector(String arrayS) { return engGetVector(_epI, arrayS); } public synchronized int engOpen() { return engOpen("");

32

} public synchronized int engOpen(String startCmdS) { if (isOpen) { throw new IllegalStateException("Engine already open."); } _epI = engOpenSingleUse(startCmdS); isOpen = true; return _epI; } public synchronized String engOutputBuffer() { return engOutputBuffer(_epI); } public synchronized void engPutArray(String arrayS, double valueD) { engPutArray(_epI, arrayS, valueD); } public synchronized void engPutArray(String arrayS, double[] valuesD) { engPutArray(_epI, arrayS, valuesD); } public synchronized void engPutArray(String arrayS, double[][] valuesDD) { engPutArray(_epI,arrayS, valuesDD); } public synchronized void engPutArray(String arrayS, int valueI) { engPutArray(_epI,arrayS, valueI); } public synchronized

double[] engGetVector( int epI, String arrayS

) { int rows, cols; final String TMP_VAR = "TMP_engGetVector_" + epI + "_" + arrayS + "_" + Math.round(Math.random() * 1000); engEvalString(epI, TMP_VAR + " = size(" + arrayS+ ",1)"); rows = (int) engGetScalar(epI, TMP_VAR); engEvalString(epI, TMP_VAR + " = size(" + arrayS+ ",2)"); cols = (int) engGetScalar(epI, TMP_VAR); double[][] array; double[] vector; try { if (rows == 1 && cols >= 1) { vector = new double[cols]; array = engGetArray(epI, arrayS); for (int i=0; i= 1 && cols == 1) { vector = new double[rows]; array = engGetArray(epI, arrayS); for (int i=0; i
33

} else { throw new IllegalArgumentException("array: '" + arrayS + "' is not a vector."); } } finally { engEvalString(epI, "clear " + TMP_VAR); } return vector; } }

34

Hasil Perhitungan Regresi dan Uji Statistik Seluruh Periode

35

Period: I

From:

1-Jan-01

To:

24-Aug-01

UJI STATISTIK : Uji t H0 : X tidak mempengaruhi Y H1 : X mempengaruhi Y ALPHA = 0,05

Jika t > tcrit maka H0 ditolak jika H0 ditolak maka variabel X diperhitungkan

Cluster: 1 BANK BI JA PB PE SH UA

ß SBI_1

ß SBI_3

ß FASBI

-6,82E+13 5,81E+13 3,56E+13 1,58E+15 -2,80E+14 -4,40E+13

-6,87E-01 -6,94E-01 5,76E-01 -3,04E-01 -2,57E-01 -8,59E-01

ß SBI_1

ß SBI_3

ß FASBI

-8,71E+14 -8,91E+14 2,83E+14 -1,85E+14 1,01E+14 3,42E+12 7,06E+11 -5,16E+14 -1,13E+13 -6,31E+15 -2,20E+13 8,38E+14 -3,06E+14 6,67E+12 2,24E+12 -5,96E+13 1,77E+14 1,61E+14 -7,26E+13 2,47E+14 -7,59E+14 -1,90E+15 2,31E+13 -1,87E+13 -5,03E+13

8,71E+14 8,91E+14 -2,83E+14 1,85E+14 -1,01E+14 -3,42E+12 -7,06E+11 5,16E+14 1,13E+13 6,31E+15 2,20E+13 -8,38E+14 3,06E+14 -6,67E+12 -2,24E+12 5,96E+13 -1,77E+14 -1,61E+14 7,26E+13 -2,47E+14 7,59E+14 1,90E+15 -2,31E+13 1,87E+13 5,03E+13

4,09E-01 -7,02E+00 -2,85E-01 1,94E-01 -4,68E-02 1,45E-01 -2,93E-01 8,74E-01 -8,90E-02 -4,04E-01 1,94E-01 1,00E-01 2,63E-01 -9,71E-02 -1,44E-01 -8,78E-02 4,25E-01 -4,27E-01 5,13E-02 -1,11E+00 -0,00E-01 -1,25E+00 9,56E-02 8,33E-01 -2,19E-01

6,82E+13 -5,81E+13 -3,56E+13 -1,58E+15 2,80E+14 4,40E+13 6 bank

ß SOR 7,20E-01 5,10E-01 2,04E-01 1,47E+00 2,10E-01 -1,05E+00

ß USD

ß PUAB

-1,78E-01 1,25E-04 1,06E-01 3,81E-02 6,37E-02 -2,21E-02

7,76E-01 8,79E-01 9,04E-01 9,58E-01 8,41E-01 6,81E-01

ß USD

ß PUAB

6,55E-02 -9,64E-02 -2,14E-01 -1,79E-01 5,49E-02 5,79E-02 -4,73E-02 2,00E-01 1,87E-02 2,49E-01 1,03E-01 -1,29E-01 1,62E-01 6,45E-03 1,94E-03 5,25E-02 3,65E-01 -9,46E-04 5,14E-02 -3,88E-02 1,39E-01 1,49E-01 2,90E-02 6,31E-01 3,40E-02

1,06E+00 4,49E-01 7,91E-01 7,80E-01 9,64E-01 4,89E-01 7,40E-01 8,38E-01 1,21E+00 5,50E-01 6,17E-01 5,89E-01 9,38E-01 9,24E-01 5,82E-01 3,68E-01 7,12E-01 7,38E-01 1,10E+00 9,74E-01 -9,25E-01 1,11E+00 1,01E+00 7,53E-01 9,42E-01

ß PREV_RATE -8,75E-02 9,62E-02 -7,31E-02 -9,91E-02 1,72E-01 1,08E-01

n 67 75 43 96 106 96

t_inter -0,13 -2,03 1,35 0,57 -1,70 -0,51

t_SBI_1 0,44 -0,45 -0,35 -0,50 0,64 0,08

t_SBI_3 -0,44 0,45 0,35 0,50 -0,64 -0,08

t_FASBI -1,50 -3,18 1,77 -0,34 -1,46 -2,41

t_SOR 0,40 0,42 0,14 0,37 0,28 -0,67

t_USD -1,61 0,00 1,78 0,16 1,45 -0,25

t_PUAB 5,80 11,14 9,78 3,30 14,90 6,37

t_PREV_RATE -0,74 1,28 -0,84 -0,36 3,21 1,19

t crit 2,00 2,00 2,03 1,99 1,98 1,99

Cluster: 2 BANK A AB AC AD AF AG AH AI AJ AK AL BA BB BF BH BJ BK BL BM BO BQ CA CB CC CD

ß SOR -6,14E-01 -7,88E+00 1,03E+00 8,31E-01 -5,15E-01 2,51E-01 1,28E+00 6,31E-02 -9,71E-01 5,00E+00 7,74E-02 2,25E+00 1,74E+00 -1,04E+00 9,69E-01 -1,22E+00 -9,71E-01 1,16E+00 -3,81E-01 -4,06E-01 4,93E+00 -3,80E+00 -5,75E-01 -4,83E+00 -6,05E-01

ß PREV_RATE -3,27E-01 -1,12E-01 -9,70E-02 -2,12E-02 1,40E-01 3,19E-01 -5,21E-02 -1,55E-01 2,19E-02 2,58E-01 2,21E-01 -1,55E-01 -1,76E-03 6,32E-02 -5,94E-02 2,15E-01 -9,27E-02 5,40E-02 -1,25E-01 4,22E-01 -2,86E-01 -1,22E-01 -1,32E-01 1,80E-01 1,14E-02

n 58 11 87 19 77 120 96 42 92 43 110 10 36 125 85 95 71 76 82 13 16 57 107 46 107

t_inter 1,18 -0,09 1,01 0,45 0,22 -1,91 -2,31 0,09 1,67 0,13 0,72 0,00 0,23 -0,19 0,14 -2,07 0,73 0,62 2,72 0,26 0,00 0,17 -1,11 0,88 -1,41

t_SBI_1 -0,58 -0,08 0,47 -0,12 0,36 0,28 0,01 -0,67 -0,34 -0,03 -0,26 0,04 -0,50 0,22 0,01 -0,52 0,29 0,26 -0,55 0,13 -0,12 -0,18 0,74 -0,07 -0,30

t_SBI_3 0,58 0,08 -0,47 0,12 -0,36 -0,28 -0,01 0,67 0,34 0,03 0,26 -0,04 0,50 -0,22 -0,01 0,52 -0,29 -0,26 0,55 -0,13 0,12 0,18 -0,74 0,07 0,30

t_FASBI 1,24 -0,09 -0,59 0,34 -0,22 1,50 -1,28 0,94 -0,83 -0,02 0,66 0,01 0,54 -0,51 -0,38 -0,31 1,83 -0,78 0,24 -0,68 0,00 -0,37 0,78 1,88 -1,46

t_SOR -0,50 -0,12 0,49 0,28 -0,53 0,60 1,47 0,01 -2,25 0,05 0,07 0,01 0,63 -1,35 0,64 -1,03 -1,20 0,52 -0,36 -0,07 0,51 -0,28 -1,13 -2,20 -0,95

t_USD 0,70 -0,01 -1,69 -0,25 0,94 2,35 -0,85 0,50 0,76 0,04 1,36 -0,02 1,52 0,13 0,02 0,72 1,95 -0,01 0,92 -0,06 0,06 0,18 0,93 4,20 0,84

t_PUAB 10,46 0,08 5,35 0,75 14,48 13,77 11,42 2,24 28,50 0,06 6,37 0,09 4,92 14,04 4,07 3,78 6,70 3,52 16,91 1,13 -0,54 0,69 23,24 2,98 18,23

t_PREV_RATE -4,04 -0,02 -0,78 -0,02 2,29 6,28 -0,71 -0,52 0,66 0,04 2,58 -0,05 -0,01 1,10 -0,54 2,24 -0,81 0,38 -2,24 0,98 -0,25 -0,17 -2,89 1,24 0,23

t crit 2,01 3,18 1,99 2,20 1,99 1,98 1,99 2,03 1,99 2,03 1,98 4,30 2,05 1,98 1,99 1,99 2,00 2,00 1,99 2,57 2,31 2,01 1,98 2,02 1,98

36

Cluster: 2 BANK CE CG DA DB DC DD DE DF DG DI EA EB FA FB FC GA GB HC HD HE HF HI IA IB IC ID IE IF IG IH KA KB LA MA MB MC MF MH

37

ß SBI_1

ß SBI_3

ß FASBI

-1,89E+14 -4,47E+14 -1,30E+14 -2,83E+13 -7,23E+12 3,35E+14 -1,07E+14 -1,20E+15 -3,42E+13 1,35E+13 -1,54E+14 -1,54E+11 -1,25E+14 -1,08E+15 -1,57E+14 4,32E+11 -8,26E+13 5,03E+14 -9,11E+14 2,78E+12 -8,45E+12 1,58E+15 -1,03E+13 -9,74E+12 9,26E+14 -2,30E+13 1,12E+14 -3,68E+13 -6,01E+13 -3,62E+13 -1,38E+13 1,83E+15 1,21E+13 6,79E+12 -7,76E+14 4,24E+13 1,00E+15 1,96E+14

1,89E+14 4,47E+14 1,30E+14 2,83E+13 7,23E+12 -3,35E+14 1,07E+14 1,20E+15 3,42E+13 -1,35E+13 1,54E+14 1,54E+11 1,25E+14 1,08E+15 1,57E+14 -4,32E+11 8,26E+13 -5,03E+14 9,11E+14 -2,78E+12 8,45E+12 -1,58E+15 1,03E+13 9,74E+12 -9,26E+14 2,30E+13 -1,12E+14 3,68E+13 6,01E+13 3,62E+13 1,38E+13 -1,83E+15 -1,21E+13 -6,79E+12 7,76E+14 -4,24E+13 -1,00E+15 -1,96E+14

-1,67E+00 -1,51E-01 -4,99E-02 3,11E-01 -2,48E-01 3,86E-01 -2,40E-01 -1,05E+00 -1,14E-01 -2,25E-01 -7,06E-01 1,09E-02 4,36E-01 7,52E-01 -1,48E-01 -5,11E-02 3,71E-01 -1,46E-01 -1,02E-01 4,78E-01 -6,94E-01 -2,25E-01 -6,44E-01 -4,49E-01 -1,86E-01 -6,69E-01 3,11E-01 -1,27E+00 6,57E-01 2,40E-01 2,75E-01 3,35E-01 3,07E-01 4,78E-01 -4,28E-01 -4,31E-01 2,95E-01

ß SOR -3,86E+00 2,75E-01 3,55E-01 2,75E-01 -7,16E-01 -3,72E+00 1,49E+00 -1,50E+00 -5,61E-01 1,88E+00 1,83E+00 7,26E-02 -2,43E+00 2,77E+00 9,68E-01 -3,44E-01 -5,84E-01 -1,31E+00 -2,23E+00 2,07E-01 -8,18E-02 1,97E+00 1,19E+00 1,11E-01 -3,97E+00 1,79E-01 -1,16E+00 -7,80E-01 8,15E-01 -1,16E-01 -5,01E-01 -3,15E-01 1,44E+00 -9,18E-02 -6,40E-01 1,41E+00 4,40E-01 3,40E+00

ß USD

ß PUAB ß PREV_RATE

1,64E-01 5,55E-01 1,93E-02 1,41E-02 2,28E-02 -1,28E-01 1,49E-02 -2,83E-01 9,40E-02 4,84E-02 -2,80E-02 1,16E-01 1,68E-01 -1,32E-01 -7,95E-02 8,05E-02 1,83E-01 -3,96E-01 3,85E-01 6,77E-02 1,00E-01 1,51E-01 -7,43E-02 -7,34E-02 1,02E-01 9,42E-02 2,02E-01 1,40E-01 -1,33E-02 -8,55E-03 2,47E-01 -4,80E-02 -1,20E-01 2,31E-02 9,78E-02 5,50E-02 -1,73E-02 -2,59E-02

6,45E-01 1,07E+00 6,94E-01 9,91E-01 9,75E-01 5,27E-01 6,67E-01 1,00E+00 7,44E-01 7,70E-01 8,14E-01 1,06E+00 1,64E-02 2,82E-01 8,09E-01 9,81E-01 7,31E-01 1,37E-01 1,25E+00 1,08E+00 1,03E+00 6,88E-01 7,89E-01 4,92E-01 1,64E-01 1,01E+00 9,35E-01 1,12E+00 1,27E+00 8,10E-01 9,94E-01 1,09E+00 6,02E-01 1,03E+00 7,84E-01 8,90E-01 8,06E-01 6,85E-01

1,71E-01 -1,21E-01 1,35E-01 -1,41E-01 -1,03E-01 -5,81E-02 3,83E-02 4,92E-01 1,52E-01 -3,37E-02 -4,45E-02 -6,08E-03 3,55E-01 1,08E-02 -6,21E-02 3,98E-02 1,39E-01 5,52E-01 -5,42E-02 6,60E-02 -1,48E-01 -1,41E-01 7,63E-02 1,94E-01 2,68E-01 7,48E-02 -5,58E-02 -1,13E-01 2,28E-02 -1,59E-01 1,37E-02 -4,80E-02 1,12E-01 -9,58E-02 1,26E-01 -1,99E-01 -2,54E-02 -5,48E-01

n 31 20 127 72 125 47 94 21 83 69 98 68 70 27 36 123 63 23 14 101 76 64 101 71 29 66 91 41 18 64 50 23 43 85 71 88 103 34

t_inter -0,79 -0,24 -2,12 1,67 -1,57 0,68 -1,41 -0,17 -0,10 0,12 0,00 0,44 0,18 0,00 0,13 1,02 -0,37 0,64 -0,07 1,93 1,66 -0,49 -3,24 0,01 0,70 -0,53 0,93 1,90 -1,12 1,88 0,12 0,00 1,20 1,53 0,15 -1,63 -0,24 -0,14

t_SBI_1 -0,07 -0,24 -0,72 -0,20 -0,17 0,25 -0,28 -0,13 -0,39 0,13 -0,64 0,00 -0,30 -0,14 -0,32 0,01 -0,27 0,58 -0,07 0,06 -0,20 0,23 -0,14 -0,04 0,30 -0,10 0,54 -0,19 -0,16 -0,21 -0,15 0,19 0,01 0,20 -0,27 0,32 0,08 0,12

t_SBI_3 0,07 0,24 0,72 0,20 0,17 -0,25 0,28 0,13 0,39 -0,13 0,64 0,00 0,30 0,14 0,32 -0,01 0,27 -0,58 0,07 -0,06 0,20 -0,23 0,14 0,04 -0,30 0,10 -0,54 0,19 0,16 0,21 0,15 -0,19 -0,01 -0,20 0,27 -0,32 -0,08 -0,12

t_FASBI -1,41 -0,31 -0,29 1,29 -1,81 0,39 -0,95 -0,30 -0,48 -0,57 -2,03 0,05 0,93 0,17 -0,13 -0,39 1,20 -0,13 0,07 -0,46 2,79 -0,40 -1,69 -1,40 -0,27 -1,30 -1,90 0,91 -2,19 1,77 0,88 0,13 0,51 2,00 1,25 -1,55 -0,34 0,33

t_SOR -0,99 0,10 0,49 0,31 -1,25 -0,74 1,37 -0,14 -0,61 1,11 1,31 0,06 -1,36 0,19 0,22 -0,63 -0,47 -0,22 -0,11 0,21 -0,08 0,25 2,00 0,05 -0,50 0,31 -0,95 -0,46 0,46 -0,08 -0,30 -0,04 0,41 -0,14 -0,36 1,11 0,08 1,00

t_USD 0,65 0,81 0,44 0,21 0,66 -0,40 0,22 -0,28 1,68 0,43 -0,32 2,31 1,43 -0,15 -0,32 2,43 2,04 -0,77 0,10 1,21 2,00 0,35 -2,27 -0,62 0,20 2,84 2,10 1,62 -0,15 -0,09 2,87 -0,12 -0,59 0,67 1,08 0,82 -0,05 -0,13

t_PUAB 2,63 1,54 11,09 12,40 19,16 1,67 8,12 0,79 8,54 6,94 7,74 14,66 0,10 0,26 3,02 20,01 8,08 0,34 0,28 14,56 14,51 1,23 15,69 3,50 0,38 16,95 8,45 10,99 10,82 5,92 13,12 1,86 1,55 20,31 5,93 10,63 2,11 2,73

t_PREV_RATE 0,88 -0,21 1,96 -2,05 -2,11 -0,22 0,45 0,57 1,84 -0,32 -0,52 -0,10 2,66 0,01 -0,24 0,89 1,31 1,55 -0,01 1,16 -2,14 -0,30 1,39 1,68 0,47 1,37 -0,60 -1,37 0,25 -1,53 0,18 -0,09 0,68 -1,98 0,93 -2,60 -0,06 -2,63

t crit 2,07 2,18 1,98 2,00 1,98 2,02 1,99 2,16 1,99 2,00 1,99 2,00 2,00 2,09 2,05 1,98 2,00 2,13 2,45 1,99 2,00 2,00 1,99 2,00 2,08 2,00 1,99 2,03 2,23 2,00 2,02 2,13 2,03 1,99 2,00 1,99 1,99 2,06

Cluster: 2 BANK MI MJ NA NB NC ND PA PC RA RB RC SA SB SC SE SG SJ TA TB TC TD TE UB UC UD UE VA YA

ß SBI_1

-4,59E+14 -2,58E+13 -6,89E+13 1,67E+13 1,13E+13 -3,27E+13 -1,23E+13 2,15E+13 8,81E+13 -1,78E+13 7,82E+15 -1,91E+14 -3,46E+14 7,34E+13 4,44E+13 -4,24E+17 -2,53E+14 -2,52E+13 1,23E+14 9,55E+13 7,90E+14 6,53E+13 -3,84E+14 -5,31E+13 -3,73E+14 7,18E+13 -9,44E+12 5,85E+13 91 bank

ß SBI_3

ß FASBI

ß USD

ß PUAB ß PREV_RATE

4,59E+14 2,58E+13 6,89E+13 -1,67E+13 -1,13E+13 3,27E+13 1,23E+13 -2,15E+13 -8,81E+13 1,78E+13 -7,82E+15 1,91E+14 3,46E+14 -7,34E+13 -4,44E+13 4,24E+17 2,53E+14 2,52E+13 -1,23E+14 -9,55E+13 -7,90E+14 -6,53E+13 3,84E+14 5,31E+13 3,73E+14 -7,18E+13 9,44E+12 -5,85E+13

8,23E-02 -3,30E-01 -7,06E-02 9,99E-02 -4,94E-01 9,76E-02 1,64E-01 -4,05E-02 1,59E-02 -5,45E-01 -3,28E-01 1,06E-01 2,93E-01 6,40E-02 -1,43E-01 -1,49E+00 -2,04E-01 2,03E-01 -4,65E-01 -2,16E+00 -1,56E+00 2,86E-01 5,71E-01 3,61E-01 1,58E-01 2,25E-01 4,29E-01 1,48E-01

1,25E+00 3,65E-01 -5,38E-01 1,42E+00 -2,78E-01 1,78E-01 -1,68E-02 -1,61E+00 -9,70E-01 1,57E+00 -5,24E+00 1,54E-01 -2,99E-01 3,82E-01 2,52E-02 3,82E+00 -1,42E-01 5,93E-01 -9,75E-02 2,37E+00 2,70E+00 -5,15E-01 4,91E+00 4,17E-01 -1,58E-01 -1,18E+00 -6,06E-02 3,18E-01

ß SOR

2,41E-02 -6,29E-02 7,16E-02 -2,56E-02 7,15E-02 5,64E-02 -9,78E-03 3,92E-04 7,99E-02 3,92E-02 -7,48E-01 -2,19E-01 1,74E-01 2,51E-02 5,94E-02 -3,39E-01 2,91E-02 -6,68E-02 -1,65E-01 6,63E-02 -2,91E-01 8,90E-02 -4,42E-02 -1,67E-01 -4,63E-01 1,55E-01 -1,91E-01 5,54E-02

5,22E-01 9,89E-01 1,20E+00 5,38E-01 1,16E+00 6,56E-01 4,67E-01 9,50E-01 1,16E+00 8,59E-01 2,81E-02 9,04E-01 5,60E-01 9,39E-01 9,06E-01 5,90E-01 8,65E-01 9,34E-01 4,95E-01 5,35E-01 1,17E+00 1,01E+00 4,48E-01 8,41E-01 9,31E-01 7,71E-01 5,11E-01 7,74E-01

1,68E-01 4,47E-03 -9,28E-02 6,68E-02 -1,40E-01 -4,29E-03 3,28E-01 5,33E-02 -2,06E-02 1,22E-01 -2,04E-02 -1,86E-01 -5,76E-02 -2,95E-02 -2,61E-02 -1,96E-01 5,33E-03 -2,52E-01 -7,45E-02 -1,48E-02 -2,71E-01 -1,55E-01 -2,44E-02 -2,18E-02 -3,84E-01 -1,60E-01 2,07E-01 9,86E-02

122 115 86 128 110 113 77 106 93 122 18 29 57 65 80 23 80 97 93 85 28 74 41 105 39 43 68 102

n

ß SBI_3 5,28E+13 -2,14E+12 -5,89E+14 -9,28E+13

ß FASBI -1,13E-01 2,14E-02 -2,38E-01 -2,44E-01

ß SOR 1,47E+00 -1,05E+00 1,24E+00 -7,04E-01

ß USD 1,40E-01 6,61E-02 8,28E-03 -2,30E-02

ß PUAB ß PREV_RATE 7,74E-01 -3,85E-02 1,08E+00 1,77E-02 8,38E-01 1,13E-01 6,69E-01 2,79E-01

n 102 126 90 66

t_inter 0,00 -0,54 1,90 0,31 -0,76 -0,64 -0,36 0,40 0,97 -0,88 0,00 0,17 0,79 -0,35 -1,15 0,00 -1,11 0,35 0,20 -2,56 0,44 1,26 0,03 3,03 1,49 0,18 -0,11 0,00

t_SBI_1 -0,12 -0,36 -0,51 0,44 0,24 -0,46 -0,23 0,25 0,48 -0,14 0,06 -0,08 -0,30 0,44 0,28 -0,02 -0,39 -0,33 0,18 0,32 0,48 0,19 -0,22 -0,31 -0,17 0,20 -0,22 0,53

t_SBI_3 t_FASBI 0,12 0,36 0,51 -0,44 -0,24 0,46 0,23 -0,25 -0,48 0,14 -0,06 0,08 0,30 -0,44 -0,28 0,02 0,39 0,33 -0,18 -0,32 -0,48 -0,19 0,22 0,31 0,17 -0,20 0,22 -0,53

t_SOR

0,13 -1,66 -0,28 0,41 -2,43 0,44 0,67 -0,15 0,09 -2,36 -0,02 0,14 0,47 0,35 -0,61 -0,02 -0,56 1,14 -0,93 -5,80 -0,88 1,15 0,27 1,07 0,20 0,36 2,69 0,63

0,51 0,44 -0,49 1,39 -0,33 0,19 -0,01 -1,41 -1,18 1,64 -0,04 0,10 -0,09 0,44 0,02 0,01 -0,07 0,67 -0,05 1,73 0,46 -0,46 0,65 0,31 -0,07 -0,65 -0,09 0,32

t_inter t_SBI_1 t_SBI_3 t_FASBI -0,25 -0,44 0,44 -0,41 2,50 0,10 -0,10 0,13 -0,34 0,12 -0,12 -0,19 0,28 0,52 -0,52 -0,64

t_SOR 1,24 -1,54 0,24 -0,44

t_USD 0,15 -1,31 1,16 -0,41 1,43 1,01 -0,18 0,01 1,86 0,62 -0,08 -0,31 0,48 0,58 0,98 -0,02 0,27 -1,64 -1,48 0,68 -0,88 1,32 -0,04 -1,98 -2,83 1,00 -4,22 0,84

t_PUAB

t_PREV_RATE

t crit

2,51 14,57 13,05 5,96 13,88 6,17 6,09 9,91 21,07 10,60 0,00 2,19 1,34 13,30 11,19 0,04 6,05 15,19 3,76 5,39 2,26 13,88 0,53 7,60 3,71 2,05 10,66 9,67

0,82 0,08 -1,31 0,79 -2,29 -0,05 3,68 0,72 -0,45 1,80 0,00 -0,55 -0,25 -0,41 -0,35 -0,01 0,04 -3,80 -0,72 -0,16 -0,76 -2,38 -0,03 -0,25 -1,88 -0,96 2,95 1,31

1,98 1,98 1,99 1,98 1,98 1,98 1,99 1,98 1,99 1,98 2,23 2,08 2,01 2,00 1,99 2,13 1,99 1,99 1,99 1,99 2,09 2,00 2,03 1,98 2,04 2,03 2,00 1,99

t_USD t_PUAB 1,83 7,87 1,54 18,47 0,03 2,18 -0,25 5,71

t_PREV_RATE -0,43 0,38 0,32 2,73

t crit 1,99 1,98 1,99 2,00

Cluster: 3 BANK HA HG ME MG

ß SBI_1 -5,28E+13 2,14E+12 5,89E+14 9,28E+13 4 bank

38

Period: I Cluster: 1 | ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK BI JA PB PE SH UA

SBI_1

6 bank

SBI_2 -

FASBI -

SOR

6,94E-01 8,59E-01

USD -

PUAB -

7,76E-01 8,79E-01 9,04E-01 9,58E-01 8,41E-01 6,81E-01

5,79E-02 6,31E-01 -

1,06E+00 7,91E-01 9,64E-01 4,89E-01 7,40E-01 8,38E-01 1,21E+00 6,17E-01 9,38E-01 9,24E-01 5,82E-01 3,68E-01 7,12E-01 7,38E-01 1,10E+00 1,01E+00 7,53E-01 9,42E-01

Urutan Prioritas ( RANK ) PREV_RATE 1,72E-01 -

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

-

2 1

-

-

1 1 1 1 1 2

2 -

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

-

-

2 1 -

3 3 -

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1

2 2 2 2 2 2 2 -

Cluster: 2 BANK A AB AC AD AF AG AH AI AJ AK AL BA BB BF BH BJ BK BL BM BO BQ CA CB CC CD

39

SBI_1

SBI_2 -

FASBI -

SOR -

9,71E-01 4,83E+00 -

USD

PUAB

PREV_RATE 3,27E-01 1,40E-01 3,19E-01 2,21E-01 2,15E-01 1,25E-01 1,32E-01 -

Cluster: 2 | ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK CE CG DA DB DC DD DE DF DG DI EA EB FA FB FC GA GB HC HD HE HF HI IA IB IC ID IE IF IG IH KA KB LA MA MB MC MF MH

SBI_1

SBI_2 -

FASBI -

7,06E-01 4,78E-01 3,07E-01 -

SOR 1,19E+00 -

USD 1,16E-01 8,05E-02 1,83E-01 1,00E-01 7,43E-02 9,42E-02 2,02E-01 2,47E-01 -

PUAB 6,45E-01 6,94E-01 9,91E-01 9,75E-01 6,67E-01 7,44E-01 7,70E-01 8,14E-01 1,06E+00 8,09E-01 9,81E-01 7,31E-01 1,08E+00 1,03E+00 7,89E-01 4,92E-01 1,01E+00 9,35E-01 1,12E+00 1,27E+00 8,10E-01 9,94E-01 1,03E+00 7,84E-01 8,90E-01 8,06E-01 6,85E-01

Urutan Prioritas ( RANK ) PREV_RATE 1,41E-01 1,03E-01 3,55E-01 1,48E-01 1,99E-01 5,48E-01

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

-

2 2 2 -

1 -

2 2 2 4 3 2 2 2 -

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2 2 1 3 2 2

40

Cluster: 2 | ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK SBI_1 MI MJ NA NB NC ND PA PC RA RB RC SA SB SC SE SG SJ TA TB TC TD TE UB UC UD UE VA YA 91 bank

SBI_2 -

FASBI -

SOR

4,94E-01 5,45E-01 2,16E+00 4,29E-01 -

USD -

4,63E-01 1,91E-01 -

Urutan Prioritas ( RANK )

PUAB 5,22E-01 9,89E-01 1,20E+00 5,38E-01 1,16E+00 6,56E-01 4,67E-01 9,50E-01 1,16E+00 8,59E-01 9,04E-01 9,39E-01 9,06E-01 8,65E-01 9,34E-01 4,95E-01 5,35E-01 1,17E+00 1,01E+00 8,41E-01 9,31E-01 7,71E-01 5,11E-01 7,74E-01

PREV_RATE

PUAB 7,74E-01 1,08E+00 8,38E-01 6,69E-01

PREV_RATE

1,40E-01 3,28E-01 2,52E-01 1,55E-01 2,07E-01 -

SBI_1 -

SBI_3 -

FASBI 2 2 1 2 -

SOR -

USD 2 4 -

PUAB 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1

SBI_1 -

SBI_3 -

FASBI -

SOR -

USD -

PUAB 1 1 1 1

Cluster: 3 BANK HA HG ME MG

41

SBI_1

4 bank

SBI_2 -

FASBI -

SOR -

USD -

-

2,79E-01

Period: II

From: 25-Aug-01

To:

26-Apr-02

UJI STATISTIK : Uji t H0 : X tidak mempengaruhi Y H1 : X mempengaruhi Y ALPHA = 0,05

Jika t > tcrit maka H0 ditolak jika H0 ditolak maka variabel X diperhitungkan

Cluster: 1 BANK BI HA HI ID MG SH UA

ß SBI_1 2,29E-01 5,80E-01 2,60E-01 -1,58E-01 2,31E-01 4,26E-01 -3,25E-01 7 bank

ß SBI_3

ß FASBI

ß SOR

ß USD

ß PUAB

1,59E-02 -7,27E-02 -8,04E-04 -7,06E-02 -3,34E-02 -6,62E-02 8,53E-02

-0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01

-2,23E-01 -6,42E-01 -3,12E-01 2,58E-01 -2,24E-01 -3,86E-01 2,46E-01

-2,01E-02 -3,23E-02 1,69E-02 -7,63E-02 -3,02E-02 -6,43E-02 2,80E-01

9,31E-01 1,08E+00 2,15E-01 7,36E-01 1,02E+00 5,85E-01 7,61E-01

ß SBI_3

ß FASBI

ß SOR

ß USD

ß PUAB

ß PREV_RATE 2,01E-01 -5,64E-01 3,74E-01 1,76E-01 -1,41E-01 5,24E-01 2,30E-02

n 46 103 62 64 72 113 65

t_inter 2,54 0,54 -3,12 -0,70 0,73 -3,56 1,83

t_SBI_1 0,22 0,99 0,13 -0,18 1,16 0,55 -0,33

t_SBI_3 0,12 -1,05 0,00 -0,59 -1,55 -0,71 0,69

t_FASBI -2,54 -0,54 3,12 0,70 -0,73 3,56 -1,83

t_SOR -0,22 -1,11 -0,16 0,30 -1,15 -0,52 0,26

t_USD -0,20 -0,54 0,10 -0,75 -1,61 -0,87 2,65

t_PUAB 12,65 19,87 1,45 8,72 64,22 10,02 7,56

t_PREV_RATE 2,64 -10,29 2,52 2,10 -8,78 8,58 0,23

t crit 2,02 1,99 2,00 2,00 2,00 1,98 2,00

Cluster: 2 BANK A AB AF AH AJ BB BC BE BF BH BL BM BQ CA CB CC CE DA DD DH EA FB GA

ß SBI_1 1,78E+01 4,58E-03 -7,24E-01 7,13E-01 -1,69E+00 1,93E+00 -3,56E-01 4,28E-01 1,90E+00 1,66E+00 -4,77E-02 2,87E-01 -5,01E-01

-3,41E+00 -1,60E-01 4,15E-02 1,36E-01 4,78E-02 -4,54E-02 -4,60E-02 -5,27E-02 -2,14E-02 -1,55E-01 -9,91E-03 6,52E-02 5,11E-02

-0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -

5,62E-01 -2,66E-01 5,67E-02 2,16E-01 -6,67E-02 1,81E-01 4,40E+00 3,02E-01

-5,41E-01 -3,66E-02 -4,95E-02 -1,03E-02 -6,00E-02 -7,57E-02 5,91E-01 -5,02E-02

-0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -

1,13E+00 -1,69E+01 1,15E-01 7,57E-01 -6,26E-01 1,39E+00 -2,12E+00 5,84E-01 -4,08E-01 -1,95E+00 -1,55E+00 2,01E-02 -4,58E-01 8,83E-02 6,23E-01 -1,96E-01 2,53E-01 -1,50E-02 -3,35E-01 1,09E-01 -2,64E-01 -4,65E+00 -3,17E-01

4,56E-01 6,96E-01 -2,21E+00 -1,48E-01 -1,82E-01 8,92E-01 -7,84E-02 9,38E-01 1,22E-01 6,79E-01 1,13E-01 1,05E+00 2,79E-01 -4,26E-02 -1,76E-01 2,25E-01 -3,82E-02 9,95E-01 3,03E-01 1,18E-01 -3,47E-01 6,60E-01 -3,36E-02 1,02E+00 3,14E-01 2,14E-02 4,97E-01 1,84E-01 -3,64E-02 8,83E-01 -4,54E-01 1,04E+00 6,79E-03 4,29E-02 -1,79E-02 9,48E-01 1,63E-01 1,24E+00 -6,48E-02 9,78E-01 -4,38E-02 1,05E+00 2,28E-01 3,76E-01 -3,96E-02 9,53E-01

ß PREV_RATE -8,16E-03 2,69E-01 -4,34E-02 -1,10E-01 2,24E-01 -6,24E-01 6,53E-01 2,07E-01 -5,88E-02 2,07E-01 4,87E-01 -1,13E-01 4,38E-01 -4,00E-01 -8,14E-02 -8,18E-01 -1,83E-03 1,02E-01 -9,27E-01 -1,65E-01 -5,25E-01 1,12E-01 8,97E-02

n 49 8 22 79 90 24 40 69 121 78 46 123 133 41 85 21 18 130 66 29 96 17 130

t_inter

t_SBI_1

t_SBI_3

t_FASBI

t_SOR

t_USD

t_PUAB

t_PREV_RATE

0,00 0,20 1,41 0,26 -0,24 0,66 1,86 0,91 -1,25 -0,68 0,77 -2,49 -2,21

0,00 0,00 -0,74 0,68 -1,74 1,54 -0,27 2,12 1,31 0,59 -0,28 0,33 -0,20

0,00 -0,73 0,55 1,15 0,37 -0,19 -0,16 -2,27 -0,15 -0,54 -0,52 0,64 0,21

0,00 -0,20 -1,41 -0,26 0,24 -0,66 -1,86 -0,91 1,25 0,68 -0,77 2,49 2,21

0,00 0,08 0,79 -0,62 1,47 -1,76 0,46 -2,08 -1,38 -0,56 0,12 -0,54 0,04

0,00 -0,80 -0,93 1,22 1,12 1,27 -0,59 -2,00 2,11 -1,11 -2,03 3,00 1,77

0,00 5,61 12,29 9,11 11,14 -0,39 1,66 64,74 1,07 2,76 76,08 0,31 0,93

0,00 -0,10 -1,47 2,97 -5,79 4,43 1,43 -3,79 1,78 0,52 -8,31 4,95 -1,67

1,29 1,71 -1,27 2,22 1,73 0,83 0,33 -1,53

0,09 -0,05 0,21 0,14 -0,11 0,27 1,56 1,54

-0,83 -0,06 -1,57 -0,05 -0,66 -0,98 1,62 -2,24

-1,29 -1,71 1,27 -2,22 -1,73 -0,83 -0,33 1,53

-0,03 0,05 -0,06 -0,23 0,17 -0,41 -1,63 -1,66

-0,50 0,01 -0,66 1,08 -0,73 -0,69 0,58 -2,05

1,30 0,08 44,49 4,54 18,37 17,33 1,23 62,43

-0,99 0,00 4,76 -3,11 -3,05 -8,70 0,15 5,76

t crit 2,02 0,00 2,14 1,99 1,99 2,12 2,04 2,00 1,98 1,99 2,02 1,98 1,98 2,03 1,99 2,16 2,23 1,98 2,00 2,08 1,99 2,26 1,98

42

Cluster: 2 BANK HG IE IG IH LB MA MF MH MJ NA NB PC PE RA SC SD SE TA TC TD TE UB UC VA

ß SBI_1

ß SBI_3

ß FASBI

-2,37E-01 -3,44E-01 2,42E+00 -4,16E-01 1,49E+01 -9,42E-02 -1,83E-02 -1,52E+00 -3,98E-01 4,18E-01 -2,13E-01 4,67E-01 -8,49E+14 4,63E-01 -2,25E-01 -9,45E-01 9,32E-02 7,32E-02 3,02E-01 3,46E+00 -1,19E+00

5,09E-02 8,50E-03 4,07E-01 -1,36E-01 -1,15E+00 -1,32E-02 -8,82E-03 -4,87E-01 2,68E-01 -8,24E-02 7,12E-02 -1,06E-01 8,49E+14 -6,95E-02 -1,51E-01 1,77E-01 -2,68E-02 -8,32E-02 -3,10E-02 -1,30E+00 1,05E-01

-0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01

ß SOR

3,61E-01 -4,05E-02 47 bank

1,57E-01 -4,41E-01

-

1,25E-01 2,72E-01 -3,08E+00 4,20E-01 -1,36E+01 1,13E-01 1,06E-01 1,58E+00 3,38E-01 -4,16E-01 1,04E-01 -3,31E-01 -1,82E+00 -5,00E-01 2,08E-01 1,20E+00 -1,21E-01 -3,43E-02 -2,87E-01 -1,79E+00 1,14E+00 -1,06E+01 -5,13E-01 5,76E-01

ß USD

ß PUAB

7,49E-02 -3,93E-02 2,76E-01 -1,24E-01 -3,51E-01 -4,85E-02 -2,90E-02 -4,08E-02 1,48E-01 -3,62E-02 7,62E-02 1,79E-03 -6,69E-01 -8,17E-02 3,45E-02 -7,46E-02 -1,53E-01 -7,93E-02 -1,13E-01 -8,46E-01 7,23E-03 -8,83E-01 1,16E-01 2,71E-01

9,40E-01 1,05E+00 6,24E-01 7,58E-01 5,78E-01 9,73E-01 9,35E-01 6,35E-01 3,97E-01 9,69E-01 1,01E+00 9,76E-01 6,83E-02 2,63E-01 3,94E-01 3,88E-01 7,24E-01 9,88E-01 1,10E-01 3,61E-01 8,55E-01 2,51E-01 4,15E-01 4,18E-01

ß USD

ß PUAB

ß PREV_RATE -3,79E-02 -2,83E-01 -6,39E-01 1,21E-01 -6,36E-01 5,44E-02 6,20E-02 -5,58E-02 3,37E-01 -3,94E-02 -1,71E-01 2,83E-03 -4,38E-01 3,10E-02 1,45E-01 5,03E-01 1,27E-01 -6,10E-02 7,78E-02 -3,60E-01 -3,96E-02 -9,18E-02 4,19E-01 2,86E-01

n 105 124 13 61 18 79 103 46 112 56 121 89 13 98 65 18 118 117 13 18 93 9 105 33

t_inter

t_SBI_1

t_SBI_3

t_FASBI

t_SOR

t_USD

t_PUAB

t_PREV_RATE

-1,68 -3,71 -0,14 -0,54 0,20 1,60 1,12 0,02 -0,33 -0,67 0,78 -0,84 0,04 0,29 -0,10 0,21 -0,51 -0,31 0,62 -0,32 0,99

-0,47 -0,48 0,32 -0,36 3,34 -0,30 -0,04 -1,34 -0,43 1,10 -0,41 1,28 -0,02 0,36 -0,13 -0,25 0,12 0,33 0,03 0,27 -1,55

0,91 0,11 0,20 -0,85 -3,91 -0,35 -0,17 -4,79 2,21 -1,92 1,24 -1,85 0,02 -0,45 -0,83 0,30 -0,32 -3,26 -0,02 -0,85 1,41

1,68 3,71 0,14 0,54 -0,20 -1,60 -1,12 -0,02 0,33 0,67 -0,78 0,84 -0,04 -0,29 0,10 -0,21 0,51 0,31 -0,62 0,32 -0,99

0,25 0,39 -0,44 0,38 -3,10 0,37 0,21 1,41 0,37 -1,12 0,20 -0,91 -0,01 -0,40 0,12 0,36 -0,16 -0,16 -0,03 -0,15 1,50

1,53 -0,59 0,19 -0,79 -1,42 -1,60 -0,64 -0,37 1,51 -1,07 1,53 0,05 -0,03 -0,61 0,22 -0,12 -1,96 -3,72 -0,03 -0,89 0,10

19,78 15,55 0,80 7,51 3,11 39,40 25,34 7,62 4,34 34,42 19,20 37,14 0,01 2,47 3,29 1,45 10,58 57,98 0,06 0,80 14,76

-0,76 -3,57 -0,12 0,51 -3,13 2,17 1,53 -0,63 3,57 -1,35 -3,15 0,11 -0,03 0,29 1,11 1,45 1,90 -3,55 0,02 -0,18 -0,69

-1,95 -0,12

0,39 -0,02

1,65 -0,69

1,95 0,12

-0,56 0,21

1,32 1,10

5,64 2,38

4,72 1,56

t crit 1,98 1,98 2,57 2,01 2,23 1,99 1,99 2,02 1,98 2,01 1,98 1,99 2,57 1,99 2,00 2,23 1,98 1,98 2,57 2,23 1,99 12,71 1,98 2,06

Cluster: 3 BANK AC AL CD DE DG EB FA HE HF IA

43

ß SBI_1

ß SBI_3

ß FASBI

2,25E-01 4,85E-01 2,08E+00 2,79E-02 8,78E-02 3,04E-01

-3,29E-02 -2,38E-02 -1,80E-01 9,87E-02 -5,34E-02 -1,65E-01

-0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -

-6,94E-02 2,33E-01 8,91E-02

-2,89E-02 -5,68E-03 -0,00E-01 2,24E-02 -0,00E-01

ß SOR -1,85E-01 -4,70E-01 -2,09E+00 -1,55E-01 5,24E-03 -2,70E-01 2,59E+00 8,62E-02 -2,01E-01 -8,89E-03

2,25E-02 9,65E-01 -8,49E-03 8,83E-01 -2,41E-01 8,55E-01 6,35E-02 6,94E-01 -1,01E-01 7,77E-01 -3,48E-02 3,66E-01 2,58E-01 -3,41E-02 -3,71E-04 5,60E-01 3,52E-02 8,87E-01 1,01E-01 2,91E-01

ß PREV_RATE -8,54E-02 -1,08E-01 1,99E-01 2,71E-01 3,56E-01 2,17E-01 1,14E-01 3,86E-01 2,63E-02 5,57E-01

n 103 120 58 78 104 66 60 122 108 115

t_inter

t_SBI_1

t_SBI_3

t_FASBI

t_SOR

t_USD

t_PUAB

t_PREV_RATE

5,66 5,50 1,07 -0,30 4,87 -0,22

0,57 0,55 1,69 0,03 0,10 0,23

-0,70 -0,23 -1,42 0,97 -0,53 -0,77

-5,66 -5,50 -1,07 0,30 -4,87 0,22

-0,48 -0,55 -1,71 -0,19 0,01 -0,20

0,57 -0,10 -1,60 0,86 -1,08 -0,21

31,92 13,03 9,89 10,28 11,49 3,11

-2,81 -1,47 1,26 3,71 5,10 1,80

-0,66 0,26 1,71

-0,08 0,37 0,11

-0,30 -0,08 0,25

0,66 -0,26 -1,71

0,11 -0,33 -0,01

0,00 0,58 1,21

8,69 19,12 4,17

5,81 0,57 7,27

t crit 1,99 1,98 2,01 1,99 1,98 2,00 2,01 1,98 1,98 1,98

Cluster: 3 BANK KA KB MC PA PB SF SJ YA

ß SBI_1 -1,12E-01 -8,23E-02 1,94E-01 -7,63E-01 -3,94E-01 -3,58E-01 4,37E-01 -3,26E-01 18 bank

ß SBI_3

ß FASBI

ß SOR

ß USD

ß PUAB

-6,34E-02 -8,75E-02 -1,23E-02 3,73E-01 1,08E-01 2,41E-02 1,04E-01 8,15E-02

-0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -0,00E-01 -

2,75E-01 3,02E-01 -1,08E-01 9,07E-01 2,49E-01 4,93E-01 -3,36E-01 4,00E-01

-1,10E-01 -1,85E-01 -5,52E-02 7,03E-01 4,23E-02 -1,75E-03 1,53E-01 -7,94E-02

9,57E-01 9,58E-01 2,55E-01 2,77E-01 9,94E-01 1,11E-01 8,67E-01 9,19E-01

ß SBI_3

ß FASBI

ß SOR

ß USD

ß PUAB

ß PREV_RATE -1,16E-01 8,57E-03 6,48E-02 -3,01E-01 -1,03E-01 7,96E-01 2,58E-01 5,26E-02

n 67 65 58 29 44 88 72 116

t_inter 1,01 1,88 3,54 0,51 -2,63 -0,14 0,19 -1,88

t_SBI_1 -0,25 -0,14 0,08 -0,22 -0,56 -0,72 0,63 -0,66

t_SBI_3 -0,99 -1,12 -0,05 1,56 0,78 0,38 1,41 1,42

t_FASBI -1,01 -1,88 -3,54 -0,51 2,63 0,14 -0,19 1,88

t_SOR 0,65 0,53 -0,05 0,26 0,37 0,99 -0,49 0,84

t_USD -1,97 -1,98 -0,19 2,65 0,39 -0,02 2,38 -1,60

t_PUAB 25,52 21,22 1,23 1,45 12,71 2,77 16,77 23,18

t_PREV_RATE -3,08 0,19 0,26 -1,55 -1,31 12,44 4,83 1,34

t crit 2,00 2,00 2,01 2,08 2,03 1,99 2,00 1,98

Cluster: 4 BANK AD AG AI CG HD MB

ß SBI_1 1,75E-01 -3,58E-01 1,15E+00 2,70E-01 1,90E+00 -2,00E-01 6 bank

2,30E-01 -1,35E-02 -0,00E-01 -1,52E-02 1,88E-01 -1,20E+00 -0,00E-01 1,48E-01 -

-2,48E-01 4,40E-01 -9,84E-01 -1,32E-01 -1,81E+00 1,32E-01

3,17E-01 5,75E-01 2,98E-02 1,00E+00 -2,07E-01 9,06E-01 -6,48E-03 2,33E-01 -3,33E-01 -2,89E-01 5,28E-02 8,77E-01

ß PREV_RATE 2,14E-01 -1,38E-01 -9,31E-02 6,18E-01 5,01E-02 -1,29E-01

n 70 77 76 55 21 77

t_inter -0,27 0,80 -0,74 -1,26 1,49 0,00

t_SBI_1 0,13 -1,03 1,47 0,18 0,34 -0,19

t_SBI_3 1,70 -0,34 -0,19 1,46 -2,46 1,29

t_FASBI 0,27 -0,80 0,74 1,26 -1,49 0,00

t_SOR -0,18 1,28 -1,30 -0,09 -0,31 0,13

t_USD 2,47 0,87 -2,89 -0,05 -0,56 0,49

t_PUAB 5,99 39,36 16,26 2,21 -0,69 8,20

t_PREV_RATE 2,10 -5,34 -1,69 5,21 0,13 -1,19

t crit 2,00 1,99 2,00 2,01 2,16 1,99

Cluster: 5 BANK BJ DI JA LA ME ND

ß SBI_1 -1,83E-01 -1,60E-01 2,46E-01 -5,08E+00 1,42E-01 5,75E-01 6 bank

ß SBI_3

ß FASBI

3,43E-03 5,65E-02 5,40E-02 -0,00E-01 2,03E-01 3,89E-02 -1,49E-01 -0,00E-01

ß SOR

ß USD

ß PUAB

2,56E-02 1,35E-01 -3,78E-01 5,57E+00 -8,95E-02 -5,54E-01

1,09E-01 9,44E-03 1,27E-01 -2,16E-01 -2,58E-02 -2,36E-02

1,43E-01 1,04E+00 9,39E-01 4,46E-01 1,63E+00 1,33E+00

ß SOR

ß USD

ß PUAB

-4,75E-02 2,56E-01 8,44E-02

3,73E-01 4,87E-02 -7,27E-02

4,34E-01 5,73E-01 8,78E-01

ß PREV_RATE 8,14E-02 -1,20E-01 -4,77E-01 4,76E-02 -1,32E+00 -6,41E-01

n 51 109 77 22 88 112

t_inter -3,50 -0,19 2,24 -0,77 -1,05 1,10

t_SBI_1 -0,06 -0,68 0,23 -0,42 0,13 1,17

t_SBI_3 0,02 2,20 0,48 0,16 0,30 -2,59

t_FASBI 3,50 0,19 -2,24 0,77 1,05 -1,10

t_SOR 0,01 0,59 -0,37 0,49 -0,08 -1,16

t_USD 0,41 0,42 1,28 -0,17 -0,22 -0,52

t_PUAB 0,68 53,18 10,93 0,66 6,40 22,96

t_PREV_RATE 0,36 -6,11 -5,43 0,10 -5,07 -10,98

t crit 2,02 1,98 1,99 2,14 1,99 1,98

Cluster: 6 BANK AK MI RB

ß SBI_1 -1,46E-01 -2,46E-01 -8,77E-02 3 bank

ß SBI_3

ß FASBI

1,31E-01 1,97E-01 -0,00E-01 -2,26E-02 -0,00E-01

ß PREV_RATE 9,39E-02 3,76E-01 1,59E-01

n 19 122 163

t_inter -1,07 2,49 0,62

t_SBI_1 -0,03 -0,20 -0,26

t_SBI_3 0,28 1,40 -0,59

t_FASBI 1,07 -2,49 -0,62

t_SOR -0,01 0,21 0,26

t_USD 0,43 0,41 -2,22

t_PUAB 1,10 6,08 31,68

t_PREV_RATE 0,24 2,40 5,73

t crit 2,20 1,98 1,98

44

Cluster: 7 BANK AE DB DC FC NC RC SB SG UD

45

ß SBI_1

ß SBI_3

-1,07E+00 -6,51E-01 -4,33E-01 -2,44E-01 -5,70E-01

1,08E-01 1,37E-01 5,47E-02 -0,00E-01 -1,56E-01 -0,00E-01 1,27E-01 -

ß FASBI

-5,84E-01 -1,79E+00 -5,94E-01 9 bank

1,61E-01 -1,24E-01 -9,18E-02 -0,00E-01

ß SOR

ß USD

ß PUAB

7,74E-01 4,66E-01 3,30E-01 2,60E-01 5,16E-01 2,02E+00 3,19E-01 1,69E+00 6,12E-01

6,61E-02 8,89E-02 -2,95E-02 -3,36E-03 6,10E-02 1,91E-01 2,62E-01 -2,89E-02 -5,73E-02

3,98E-01 8,90E-01 9,95E-01 9,14E-01 5,82E-01 8,77E-01 5,44E-01 9,29E-01 9,53E-01

ß PREV_RATE 3,41E-01 -1,27E-01 -8,95E-02 -8,85E-02 2,38E-01 -9,68E-02 -4,84E-02 -2,08E-01 -1,30E-01

n 71 72 127 15 74 49 99 14 29

t_inter

t_SBI_1

t_SBI_3

t_FASBI

t_SOR

t_USD

t_PUAB

t_PREV_RATE

-1,17 -3,71 4,74 0,50 -0,76

-0,71 -0,56 -1,04 -0,40 -0,55

0,60 0,90 1,18 -0,89 0,98

1,17 3,71 -4,74 -0,50 0,76

0,54 0,42 0,82 0,42 0,51

0,40 0,73 -0,73 -0,05 0,52

3,31 8,35 28,23 10,81 6,21

1,85 -1,14 -2,51 -0,80 2,50

-0,13 -0,44 1,17

-0,52 -2,01 -1,28

1,21 -0,74 -1,42

0,13 0,44 -1,17

0,29 1,80 1,32

2,31 -0,18 -1,11

5,93 12,00 24,58

-0,49 -1,52 -2,87

t crit 2,00 2,00 1,98 2,36 2,00 2,02 1,99 2,45 2,08

Period: II Cluster: 1 | ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK

Urutan Prioritas ( RANK )

SBI_1

SBI_2

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

-

-

-

2,80E-01

9,31E-01 1,08E+00 7,36E-01 1,02E+00 5,85E-01 7,61E-01

2,01E-01 5,64E-01 3,74E-01 1,76E-01 1,41E-01 5,24E-01 -

-

-

-

-

2

1 1 1 1 1 1

2 2 1 2 2 2 -

SBI_1

SBI_2

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

4,28E-01 -

5,27E-02 5,02E-02

2 -

5 3

-

3 -

6 1 3 2 4

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

2 2 1 4 2 1 2 2 2 2 2

BI HA HI ID MG SH UA 7 bank

Cluster: 2 BANK A AB AF AH AJ BB BC BE BF BH BL BM BQ CA CB CC CE DA DD DH EA FB GA

-

4,08E-01 -

3,82E-02 3,03E-01 3,36E-02 3,14E-01 3,96E-02

8,92E-01 9,38E-01 6,79E-01 1,05E+00 9,95E-01 6,60E-01 1,02E+00 9,48E-01 1,24E+00 9,78E-01 1,05E+00 9,53E-01

2,24E-01 6,24E-01 6,53E-01 5,88E-02 1,13E-01 4,38E-01 1,02E-01 9,27E-01 1,65E-01 5,25E-01 8,97E-02

46

Cluster: 2 | ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK HG IE IG IH LB MA MF MH MJ NA NB PC PE RA SC SD SE TA TC TD TE UB UC VA

SBI_1

SBI_2

1,49E+01 47 bank

FASBI

1,15E+00 4,87E-01 2,68E-01 8,32E-02 -

SOR -

USD

1,36E+01 -

PUAB

7,93E-02 -

9,40E-01 1,05E+00 7,58E-01 5,78E-01 9,73E-01 9,35E-01 6,35E-01 3,97E-01 9,69E-01 1,01E+00 9,76E-01 2,63E-01 3,94E-01 7,24E-01 9,88E-01 8,55E-01 4,15E-01 4,18E-01

Urutan Prioritas ( RANK ) PREV_RATE 2,83E-01 6,36E-01 5,44E-02 3,37E-01 1,71E-01 6,10E-02 4,19E-01 -

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

1 -

3 2 3 2 -

-

2 -

3 -

1 1 1 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1

2 4 2 2 2 4 1 -

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

-

-

-

-

1 1 1 1 1 1 1 1 2

2 2 2 2 1

Cluster: 3 BANK AC AL CD DE DG EB FA HE HF IA

47

SBI_1

SBI_2 -

FASBI -

SOR -

USD -

PUAB -

9,65E-01 8,83E-01 8,55E-01 6,94E-01 7,77E-01 3,66E-01 5,60E-01 8,87E-01 2,91E-01

PREV_RATE 8,54E-02 2,71E-01 3,56E-01 3,86E-01 5,57E-01

Cluster: 3 | ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK KA KB MC PA PB SF SJ YA

SBI_1

SBI_2 -

FASBI -

SOR -

USD

Urutan Prioritas ( RANK )

-

7,03E-01 1,53E-01 -

PUAB 9,57E-01 9,58E-01 9,94E-01 1,11E-01 8,67E-01 9,19E-01

PREV_RATE 1,16E-01 7,96E-01 2,58E-01 -

SBI_1 -

SBI_3 -

FASBI -

SOR -

USD 1 3 -

PUAB 1 1 1 2 1 1

PREV_RATE 2 1 2 -

-

USD 3,17E-01 2,07E-01 -

PUAB 5,75E-01 1,00E+00 9,06E-01 2,33E-01 8,77E-01

PREV_RATE 2,14E-01 1,38E-01 6,18E-01 -

SBI_1 -

SBI_3 1 -

FASBI -

SOR -

USD 2 2 -

PUAB 1 1 1 2 1

PREV_RATE 3 2 1 -

PREV_RATE

SBI_1 -

SBI_3 3 3

FASBI -

SOR -

USD -

PUAB 1 1 1 1

PREV_RATE 2 2 2 2

SBI_1 -

SBI_3 -

FASBI -

SOR -

USD 3

PUAB 1 1

PREV_RATE 2 2

18 bank

Cluster: 4 BANK AD AG AI CG HD MB

SBI_1

SBI_2 -

FASBI

1,20E+00 -

SOR -

6 bank

Cluster: 5 BANK

SBI_1

BJ DI JA LA ME ND

SBI_2 -

FASBI

5,65E-02 1,49E-01

SOR -

USD -

PUAB -

1,04E+00 9,39E-01 1,63E+00 1,33E+00

1,20E-01 4,77E-01 1,32E+00 6,41E-01

6 bank

Cluster: 6 BANK AK MI RB

SBI_1

3 bank

SBI_2 -

FASBI -

SOR -

USD -

7,27E-02

PUAB 5,73E-01 8,78E-01

PREV_RATE 3,76E-01 1,59E-01

48

Cluster: 7 | ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK AE DB DC FC NC RC SB SG UD

49

SBI_1

9 bank

SBI_2 -

FASBI -

SOR -

USD -

2,62E-01 -

PUAB 3,98E-01 8,90E-01 9,95E-01 9,14E-01 5,82E-01 5,44E-01 9,29E-01 9,53E-01

Urutan Prioritas ( RANK ) PREV_RATE 8,95E-02 2,38E-01 1,30E-01

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

-

-

-

2 -

1 1 1 1 1 1 1 1

2 2 2

Period: III

From: ##########

To:

4-Oct-02

UJI STATISTIK : Uji t H0 : X tidak mempengaruhi Y H1 : X mempengaruhi Y ALPHA 0,05

Jika t > tcrit maka H0 ditolak jika H0 ditolak maka variabel X diperhitungkan

Cluster: 1 BANK AC AF AH AL BC BH BJ BL BY BZD CD DD DE DG EA EB HE HF IA IB ID KB MC MH PB SD SF SI SJ UA UB UC YA

ß SBI_1

ß SBI_3

ß FASBI

-5,63E-01 1,85E+00 -1,81E-02 1,16E-01 3,74E-01 8,98E-01 1,48E-01

1,63E-02 -1,17E-02 -1,08E-03 1,89E-02 -1,17E-02 7,45E-03 2,93E-02 -4,72E-03 -8,84E-02 -0,00E-01 2,58E-03 2,33E-02 -2,01E-03 1,67E-03 3,76E-03 -2,20E-02 -9,48E-03 -2,96E-04 -2,25E-02 8,72E-03 -5,67E-04 -4,83E-02 -3,29E-03 2,82E-02 8,19E-04 -1,03E-01

-8,69E-02 1,83E-01 -2,21E-01 2,68E-02 -2,87E-01 2,26E-02 -1,97E-01 -6,42E-01 4,09E+01 8,85E-01 -4,54E-01 -4,86E-01 6,25E-02 2,52E-01 -5,53E-02 -1,23E-02 1,96E-01 -2,49E-02 -1,28E-01 -1,02E-01 1,87E-01 2,09E-01 4,52E-03 -3,90E-01 -1,61E-01 -2,18E-01 -3,17E-01 -2,40E-01 -5,25E-02 -3,42E-01 -3,53E-01 5,71E-02 -1,81E-01

-6,18E+01 5,85E-01 1,12E+00 -2,31E+00 -3,16E-01 1,26E+00 8,64E-02 -3,97E-01 -2,76E-01 -2,01E-01 -2,96E-01 -6,59E-01 -7,93E-01 -1,18E+00 3,49E+00 -1,63E+00 1,70E+00 6,14E-01 4,04E-01 -4,19E-01 9,83E-01 1,59E-01 -1,89E-01 33 bank

4,98E-02 -1,96E-02

ß SOR 1,25E+00 -1,91E+00 2,20E-01 3,59E-01 -4,87E-01 -1,10E+00 1,45E-01 -5,46E+00 2,07E+01 -6,80E+00 -1,76E-01 -1,02E+00 1,66E+00 3,17E-01 -1,22E+00 -3,30E-02 4,68E-01 4,11E-01 3,59E-01 6,00E-01 6,51E-01 6,35E-01 1,56E+00 -3,05E+00 1,83E+00 -1,52E+00 -6,13E-01 -1,66E-01 5,13E-01 -6,15E-01 -1,09E+00 -2,55E-02 5,85E-01

ß USD -8,66E-02 -7,36E-02 4,12E-02 -9,84E-02 9,78E-02 5,37E-03 -1,92E-02 -8,96E-02 -9,83E-01 -1,01E-01 -5,02E-02 3,85E-02 3,53E-01 1,14E-02 -4,67E-02 1,86E-02 -2,08E-03 2,98E-02 4,78E-02 -1,54E-02 1,77E-02 1,55E-01 2,98E-02 -1,09E-01 6,62E-02 2,38E-01 5,48E-02 -3,32E-02 4,11E-02 -5,18E-02 -1,60E-02 1,01E-01 -4,28E-02

ß PUAB 3,14E-01 8,90E-01 1,08E+00 7,36E-01 9,89E-01 7,11E-01 6,55E-01 1,48E+00 6,91E-01 9,41E-01 1,14E+00 1,21E+00 1,28E+00 3,06E-01 8,00E-01 7,22E-01 2,34E-01 9,09E-01 1,04E+00 6,31E-01 3,19E-01 5,74E-01 9,69E-01 1,16E+00 9,25E-01 1,53E+00 8,82E-01 6,53E-01 7,84E-01 7,37E-01 1,22E+00 8,69E-01 4,12E-01

ß PREV_RATE -4,61E-02 -4,47E-02 -1,22E-01 -3,44E-01 2,71E-01 4,00E-01 1,86E-01 -5,25E-01 1,41E-01 -3,82E-01 -1,61E-01 8,99E-02 2,97E-01 4,40E-01 1,41E-01 2,17E-01 5,01E-01 -4,12E-02 -1,10E-01 1,25E-01 5,02E-01 2,90E-01 -4,30E-01 -3,24E-01 -5,64E-02 -6,49E-01 3,47E-01 2,69E-01 2,03E-01 2,19E-01 2,51E-02 -4,66E-02 3,63E-01

n 59 19 69 70 75 65 36 18 11 22 57 48 16 74 65 54 79 70 80 54 35 53 83 25 51 15 81 48 44 43 20 58 83

t_inter

t_SBI_1

t_SBI_3 t_FASBI

t_SOR

t_USD

t_PUAB

t_PREV

-0,33 -1,25 0,72 0,06 -0,98 0,42 -0,11

-0,66 0,97 -0,04 0,15 0,51 1,59 0,13

0,33 1,25 -0,72 -0,06 0,98 -0,42 0,11

-0,46 0,82 -1,95 0,17 -1,76 0,17 -0,83

1,40 -0,92 0,43 0,44 -0,64 -1,87 0,12

-0,94 -0,62 0,77 -1,25 1,46 0,09 -0,20

1,46 2,42 8,35 3,86 6,54 4,67 2,16

-0,33 -0,20 -1,23 -2,25 2,59 3,39 0,83

-0,17

-0,21

0,17

0,21

0,20

-0,20

0,39

0,16

-0,43 0,16 0,12 0,33 -0,09 -0,44 0,31 -0,22 -0,42 0,40 0,19 0,03 0,66 -0,17 0,01 0,99 0,17 -0,58 -0,04 0,98

1,15 1,85 -0,45 -0,90 1,81 0,14 -1,01 -0,73 -0,55 -0,49 -1,30 -2,57 -2,37 3,29 -1,24 1,05 1,03 0,44 -1,53 1,89

0,43 -0,16 -0,12 -0,33 0,09 0,44 -0,31 0,22 0,42 -0,40 -0,19 -0,03 -0,66 0,17 -0,01 -0,99 -0,17 0,58 0,04 -0,98

-3,13 -3,91 0,12 3,28 -0,30 -0,10 2,40 -0,34 -1,56 -0,80 1,56 2,80 0,04 -1,59 -1,02 -0,71 -2,51 -1,15 -0,63 -2,00

-0,34 -1,63 0,32 0,84 -1,72 -0,05 1,16 1,03 0,94 0,93 1,20 1,96 3,02 -2,64 1,36 -0,82 -0,98 -0,17 1,99 -1,14

-0,75 0,70 0,51 0,32 -0,60 0,31 -0,05 0,81 1,25 -0,24 0,36 4,18 0,58 -0,94 0,82 1,32 0,96 -0,30 0,69 -0,83

5,56 8,68 1,85 3,50 4,21 5,64 2,37 7,92 9,80 3,64 3,23 7,13 7,33 4,79 5,60 5,14 7,13 3,67 14,57 2,98

-1,08 0,99 0,60 4,03 1,00 1,91 5,58 -0,51 -1,40 0,94 4,36 2,85 -3,75 -1,67 -0,51 -1,27 4,15 1,74 3,33 1,18

-0,60 0,56

0,54 -0,36

0,60 -0,56

0,67 -1,76

-0,09 1,08

2,37 -0,83

6,93 3,51

-0,41 4,40

t crit 2,01 2,20 2,00 2,00 2,00 2,00 2,05 2,23 3,18 2,14 2,01 2,02 2,31 2,00 2,00 2,01 1,99 2,00 1,99 2,01 2,05 2,01 1,99 2,11 2,02 2,36 1,99 2,02 2,03 2,03 2,18 2,01 1,99

50

Cluster: 2 BANK AI MB

ß SBI_1 7,87E-01 1,12E-01 2 bank

Cluster:

ß SBI_1 2,52E+00 7,79E-02 2,90E+00 1,15E+00 8,90E-01 1,01E+00 5,47E+01 5,64E-01 2,09E-01 -3,21E-02 -1,00E+00 9,60E-01 1,97E+00 -1,08E+00 -8,07E+00 5,71E-01 -9,99E-02 17 bank

Cluster:

ß SBI_1 -1,09E+00 6,23E-03 -2,73E-01 3 bank

Cluster: BANK FA IH RB

51

ß SOR

-4,88E-01 -6,46E-03

-2,31E-01 -3,13E-03

ß SBI_3

ß FASBI

-1,07E-03 9,61E-04 1,78E-02 2,12E-02 2,49E-02 4,02E-03 -2,22E+00 -9,55E-03 -4,23E-02 7,65E-03 2,07E-02 9,73E-03 4,00E-01 8,75E-03 -1,81E-01 -4,31E-03 1,72E-01

-7,24E-01 1,09E-01 -3,60E-01 -1,94E-01 -2,93E-01 -2,46E-01 -1,50E+01 -7,29E-02 -2,54E-01 1,84E-01 2,26E-01 -1,33E-01 -3,73E-01 -2,43E-01 -6,53E-01 -2,12E-01 8,79E-02

ß SBI_3

ß FASBI

ß USD -5,19E-02 5,36E-02

ß PUAB 1,08E+00 8,08E-01

ß PREV_RATE -2,61E-01 8,29E-02

n 70 36

t_inter 0,40 -0,14

t_SBI_1 1,21 0,25

t_SBI_3 -0,40 0,14

t_FASBI -3,35 -0,05

t_SOR -0,35 -0,01

t_USD -0,84 0,91

t_PUABt_PREV_RATE t crit 6,10 5,80

-2,00 0,84

2,00 2,05

ß SOR -2,41E+00 8,63E-02 -3,16E+00 -1,08E+00 -5,06E-01 -8,55E-01 -4,40E+01 -4,70E-01 1,50E-01 2,95E-02 1,10E+00 -9,71E-01 -9,66E-01 1,35E+00 9,41E+00 -4,21E-01 -2,78E-02

ß USD

ß PUAB

7,60E-02 -3,90E-02 9,12E-03 1,21E-01 -3,03E-02 -1,36E-02 -1,04E+01 -2,26E-02 1,39E-01 4,07E-02 6,24E-03 -2,12E-02 1,78E-03 8,51E-02 1,64E-02 2,15E-02 -2,76E-02

1,74E+00 6,57E-01 1,61E+00 5,97E-01 9,66E-01 8,77E-01 1,18E+00 6,71E-01 1,03E+00 8,36E-01 8,92E-01 9,33E-01 5,66E-01 8,46E-01 8,81E-01 1,27E+00 5,30E-01

ß USD

ß PUAB

ß PREV_RATE -3,46E-01 4,31E-02 -1,40E-01 4,18E-01 -2,23E-01 1,53E-01 -8,04E-02 2,97E-01 -1,03E-01 -2,27E-02 -2,67E-01 1,76E-01 -2,29E-01 3,78E-02 -3,35E-01 -3,04E-01 4,73E-01

n 38 72 14 68 61 78 8 87 21 90 68 68 30 56 13 69 57

t_inter 0,02 -0,15 -0,27 -0,61 -0,28 -0,26 0,00 0,35 0,76 -0,28 -0,82 -0,52 -1,28 -0,23 0,60 0,27 -2,19

t_SBI_1 3,04 0,14 1,43 1,16 0,93 2,01 0,00 1,51 0,52 -0,11 -2,08 2,05 2,58 -1,51 -0,65 0,99 -0,26

t_SBI_3 -0,02 0,15 0,27 0,61 0,28 0,26 0,00 -0,35 -0,76 0,28 0,82 0,52 1,28 0,23 -0,60 -0,27 2,19

t_FASBI -2,57 0,92 -1,99 -1,10 -1,53 -2,06 0,00 -0,89 -1,28 2,88 2,22 -1,61 -1,73 -1,80 -0,28 -1,80 0,56

t_SOR -2,71 0,15 -1,49 -1,07 -0,51 -1,61 0,00 -1,22 0,47 0,10 2,13 -1,97 -1,14 1,82 0,71 -0,70 -0,07

t_USD 0,67 -0,68 0,07 1,57 -0,36 -0,26 0,00 -0,59 2,19 1,33 0,13 -0,52 0,02 1,28 0,01 0,39 -0,47

t_PUABt_PREV_RATE t crit 4,88 4,65 9,18 4,36 5,69 6,52 0,00 5,99 5,46 7,83 6,93 8,63 2,88 6,03 0,60 9,12 3,20

-1,84 0,34 -1,61 3,12 -1,81 1,62 0,00 3,13 -0,82 -0,22 -2,12 1,68 -1,18 0,36 -0,32 -2,86 3,82

2,04 2,00 2,45 2,00 2,01 1,99 0,00 1,99 2,16 1,99 2,00 2,00 2,07 2,01 2,57 2,00 2,01

4

BANK AJ NB PA

ß FASBI

-5,75E-03 4,62E-03

3

BANK BB BM BP BQ CA CB CC DA FC IE MA NA PC RA SL TA VA

ß SBI_3

1,02E-02 -6,28E-03 3,06E-02

5,25E-01 1,43E-01 3,07E-01

ß SOR 8,15E-01 -1,01E-01 1,45E-01

1,23E-01 4,18E-02 -1,57E-04

2,78E-01 8,21E-01 2,75E-01

ß PREV_RATE 4,14E-01 1,28E-01 5,37E-01

n 36 86 60

t_inter -0,25 0,82 -1,47

t_SBI_1 -2,46 0,03 -0,86

t_SBI_3 0,25 -0,82 1,47

t_FASBI 4,51 3,21 3,68

t_SOR 1,85 -0,44 0,44

t_USD 2,06 2,06 0,00

t_PUABt_PREV_RATE t crit 2,67 14,55 3,11

3,53 2,04 5,69

2,05 1,99 2,01

5 ß SBI_1

8,09E-01 7,07E-01 -2,75E-02 3 bank

ß SBI_3

ß FASBI

ß SOR

1,11E-01 -6,00E-02 3,71E-03

-1,96E-01 -6,31E-01 1,34E-01

-1,96E-01 -4,03E-01 5,39E-02

ß USD -1,93E-01 1,59E-02 -2,29E-02

ß PUAB 6,19E-01 1,22E+00 1,25E-01

ß PREV_RATE -3,47E-02 1,06E-01 7,24E-01

n 51 28 111

t_inter -2,10 0,58 -0,16

t_SBI_1 1,16 1,18 -0,11

t_SBI_3 2,10 -0,58 0,16

t_FASBI -1,25 -2,68 2,56

t_SOR -0,27 -0,68 0,21

t_USD -2,54 0,14 -1,00

t_PUABt_PREV_RATE t crit 3,75 5,88 2,35

-0,29 0,82 13,18

2,02 2,09 1,98

Cluster: 6 BANK BD BE BF HD MJ

ß SBI_1

ß SBI_3

ß FASBI

-3,63E-03 -7,35E-04 -3,21E-02

-3,69E-01 -3,09E-01 5,38E-02 -2,05E-01 -2,68E-02

ß SBI_3

ß FASBI

-1,29E-02

-7,21E-02 -4,58E-01 -3,21E-01

ß SBI_1

ß SBI_3

ß FASBI

3,90E-01 1,30E+00 -5,25E-01 4,52E-01 1,08E+00 4,53E-01

2,01E-02 -1,34E-03 1,78E-04 -1,81E-03 1,76E-03 3,37E-03 -0,00E-01

1,43E-01 -4,68E-01 2,10E-01 1,07E-01 -5,25E-01 -2,78E-01 -6,41E-02 2,27E-01

ß SBI_3

ß FASBI

ß SOR

-8,56E-04 -2,92E-03 2,86E-03 -1,32E-02 3,40E-03 -1,16E-02

2,11E-01 -1,17E-02 2,80E-01 -5,74E-02 -2,18E-01 6,54E-02

3,89E-01 2,81E-01 1,20E+00 -6,65E-01 5,29E-01 2,65E-01

1,91E+00 -9,15E-02 1,74E+00 5 bank Cluster:

ß SOR -2,14E+00 -1,82E+00 2,37E-01 1,24E+00 -1,67E+00

ß USD 8,44E-02 1,37E-02 2,76E-02 1,26E-01 -3,51E-02

ß PUAB 1,65E+00 1,24E+00 6,06E-01 1,30E+00 1,22E+00

ß PREV_RATE -2,56E-01 -2,66E-01 2,04E-01 -2,71E-01 -3,36E-01

n 18 85 61 32 54

t_inter

t_SBI_1

t_SBI_3 t_FASBI

t_SOR

t_USD

t_PUABt_PREV_RATE t crit

0,14 0,02

2,13 -0,27

-0,14 -0,02

-1,66 0,62

-1,96 0,67

0,16 0,67

6,30 6,58

-2,09 2,02

0,59

2,91

-0,59

-0,18

-2,60

-0,52

7,03

-3,03

2,23 1,99 2,01 2,06 2,01

7

BANK

ß SBI_1

BG BS BV

1,33E-01

ß SOR -1,51E+00 1,72E-01 1,55E+00

ß USD -7,76E-02 5,41E-02 1,21E-01

ß PUAB 4,96E-01 8,82E-01 6,24E-01

ß PREV_RATE 4,84E-01 8,27E-02 -3,75E-02

n 12 15 20

t_inter 0,10

t_SBI_1 0,04

t_SBI_3 t_FASBI -0,10

-0,84

t_SOR 0,06

t_USD 0,18

t_PUABt_PREV_RATE t crit 1,83

0,32

2,78 2,36 2,18

3 bank Cluster:

8

BANK BI CG HA HI KA MG SC SH

-1,34E-01 8 bank Cluster:

BANK DI HG JA ME MI ND

ß SOR -3,18E-01 -1,34E+00 4,29E-01 -3,84E-01 -8,56E-01 -2,29E-01 -2,34E+00 -4,27E-02

ß USD -8,51E-03 1,16E-01 5,98E-02 5,41E-02 2,56E-02 5,14E-02 -1,79E-01 3,09E-02

ß PUAB 9,85E-01 1,34E+00 5,93E-01 9,14E-01 1,38E+00 1,14E+00 7,96E-01 3,25E-01

ß PREV_RATE -2,92E-01 9,80E-02 2,70E-01 -9,36E-02 -1,56E-01 -1,80E-01 -1,08E-01 6,02E-01

n 62 50 69 53 42 44 24 73

t_inter

t_SBI_1

t_SBI_3 t_FASBI

t_SOR

t_USD

t_PUABt_PREV_RATE t crit

-0,19 0,03 -0,01 0,13 -0,13 -0,10

0,43 2,94 -1,27 1,22 1,87 0,62

0,19 -0,03 0,01 -0,13 0,13 0,10

0,90 -4,13 2,29 1,15 -4,37 -1,90

-0,34 -2,78 0,98 -0,99 -1,43 -0,30

-0,11 2,13 1,40 1,20 0,49 0,68

5,97 10,02 5,70 8,79 11,51 6,40

-2,22 1,19 2,38 -0,99 -1,85 -1,13

0,09

-0,32

-0,09

2,06

-0,10

0,73

3,38

6,95

2,00 2,02 2,00 2,01 2,03 2,03 2,12 2,00

9 ß SBI_1

-3,10E-01 -9,00E-02 -7,60E-01 2,99E-01 -2,57E-01 -4,58E-01 6 bank

ß USD -1,33E-02 -1,23E-02 -9,78E-02 1,47E-01 4,60E-02 8,83E-02

ß PUAB 2,01E-01 2,95E-01 1,32E-01 7,46E-01 1,02E+00 5,49E-01

ß PREV_RATE 5,20E-01 4,75E-01 1,25E-01 5,67E-01 -1,43E-01 5,40E-01

n 81 69 36 76 87 76

t_inter 0,08 0,13 -0,05 0,52 -0,11 0,75

t_SBI_1 -1,04 -0,15 -1,06 0,43 -0,61 -1,08

t_SBI_3 t_FASBI -0,08 -0,13 0,05 -0,52 0,11 -0,75

3,09 -0,08 1,51 -0,42 -2,32 0,78

t_SOR 1,26 0,44 1,47 -0,91 1,19 0,59

t_USD -0,43 -0,18 -1,13 2,21 1,04 2,26

t_PUABt_PREV_RATE t crit 2,80 1,74 0,67 5,78 11,60 7,11

7,10 4,19 0,51 5,13 -1,94 6,32

1,99 2,00 2,05 2,00 1,99 2,00

52

Cluster: 10 BANK A DF GB TD TE

ß SBI_1 -1,35E+00 6,09E+00 2,57E-01 -4,51E-01 5 bank

Cluster: BANK AE DB DC GA LB NC RC SB SG TC

53

ß FASBI 5,99E-01 7,79E+00 -3,12E-01 -8,16E-01 1,45E-01

ß SOR 1,54E+00 -1,26E+01 -1,36E-01 -6,01E-01 6,94E-01

ß USD -3,71E-02 -7,16E-01 2,44E-02 1,15E-01 -2,25E-02

ß PUAB ß PREV_RATE -4,33E-02 2,23E-01 -1,69E+00 6,10E+00 1,05E+00 6,89E-02 1,48E+00 -1,17E-01 3,57E-01 1,96E-01

n 26 8 61 12 60

t_inter t_SBI_1 t_SBI_3 t_FASBI 0,10 -1,28 -0,10 2,52 0,00 0,00 0,00 0,00 -0,02 0,63 0,02 -3,32

ß SBI_3

ß FASBI 2,08E-01 -3,03E-01 1,33E-01 1,35E-01 -5,78E-01 -1,55E-01 -6,63E-01 -9,91E-03 -9,51E-02 1,15E-01

ß SOR 9,13E-01 1,38E+00 -4,36E-01 -4,72E-02 -7,10E-01 -3,27E-01 -1,55E+00 -9,68E-01 3,78E-02 1,37E+00

ß USD 6,97E-04 9,29E-02 -8,98E-03 2,19E-02 2,18E-02 2,66E-02 -1,20E-02 -1,22E-01 -3,33E-02 -2,02E-02

ß PUAB ß PREV_RATE 1,39E-01 3,87E-01 8,04E-01 -6,84E-02 7,24E-01 1,07E-01 8,69E-01 -3,68E-02 6,13E-01 9,73E-02 1,17E+00 -1,62E-01 1,03E+00 1,67E-01 5,96E-01 -2,54E-02 6,78E-01 2,20E-01 1,52E-01 6,26E-02

n 52 26 89 89 16 65 19 62 19 45

t_inter

-3,12E-02 2,81E-03 1,58E-04 -2,85E-01 5,02E-03 -0,00E-01 4,23E-02 -0,00E-01 6,11E-01

-1,38 1,82 2,07 -0,42 -2,19 -1,66 -0,04 -0,25 0,55

1,32 -1,22 -0,15 -0,21 -0,91 -1,11 -0,89 0,11 1,28

ß SBI_3 6,18E-03 -1,53E-02

ß FASBI -1,43E-02 -1,98E-01

ß SOR -7,44E-01 -4,13E-01

ß USD -2,16E-02 -1,41E-02

ß PUAB ß PREV_RATE 7,33E-01 4,10E-02 9,06E-01 -1,37E-01

n 64 62

t_inter t_SBI_1 t_SBI_3 t_FASBI -0,10 1,43 0,10 -0,09 0,18 0,88 -0,18 -1,55

t_SOR -1,08 -0,44

0,17

-0,63

-0,17

0,84

t_SOR 1,39 0,00 -0,33 0,93

t_USD t_PUABt_PREV_RATE t crit -0,36 -0,22 1,21 2,10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,52 8,90 0,82 2,01 2,78 -0,28 1,73 1,56 2,01

11 ß SBI_1

-9,32E-01 4,73E-01 7,53E-02 1,70E+00 4,38E-01 1,97E+00 1,31E+00 2,28E-01 -7,57E-01 10 bank

Cluster: BANK AD AG

ß SBI_3 -2,84E-03 5,81E+00 7,50E-04 -7,25E-03

0,98 -0,18 -0,01 0,58 -0,36 0,58 -0,32 0,53 -1,04

t_SBI_1 -0,85 1,37 0,25 0,49 1,26 1,53 1,25 0,33 -0,72

t_SBI_3 -0,98 0,18 0,01 -0,58 0,36 -0,58 0,32 -0,53 1,04

t_FASBI

t_SOR

t_USD 0,54 -0,25 0,70 0,05 0,77 -0,07 -1,21 -0,72 -0,18

t_PUABt_PREV_RATE t crit 2,02 3,52 -0,37 2,10 5,12 0,78 1,99 10,17 -0,44 1,99 0,53 0,15 2,31 14,92 -2,19 2,00 1,87 0,61 2,20 2,34 -0,16 2,00 8,11 3,61 2,20 0,46 0,20 2,03

12

ß SBI_1 9,47E-01 7,97E-01 2 bank

t_USD t_PUABt_PREV_RATE t crit -0,34 3,24 0,18 2,00 -0,23 5,53 -1,02 2,00

Period: III Cluster: 1 | ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK AC AF AH AL BC BH BJ BL BY BZD CD DD DE DG EA EB HE HF IA IB ID KB MC MH PB SD SF SI SJ UA UB UC YA

SBI_1 7,93E-01 1,18E+00 3,49E+00 33 bank

SBI_2 -

FASBI 4,54E-01 4,86E-01 2,52E-01 1,96E-01 2,09E-01 3,17E-01 -

SOR 1,56E+00 3,05E+00 -

USD 1,55E-01 1,01E-01 -

PUAB 8,90E-01 1,08E+00 7,36E-01 9,89E-01 7,11E-01 6,55E-01 1,14E+00 1,21E+00 3,06E-01 8,00E-01 7,22E-01 2,34E-01 9,09E-01 1,04E+00 6,31E-01 3,19E-01 5,74E-01 9,69E-01 1,16E+00 9,25E-01 1,53E+00 8,82E-01 6,53E-01 7,84E-01 7,37E-01 8,69E-01 4,12E-01

Urutan Prioritas ( RANK ) PREV_RATE 3,44E-01 2,71E-01 4,00E-01 4,40E-01 5,01E-01 5,02E-01 2,90E-01 4,30E-01 3,47E-01 2,03E-01 3,63E-01

SBI_1 1 2 1 -

SBI_3 -

FASBI 2 2 3 3 4 3 -

SOR 1 2 -

USD 5 2 -

PUAB 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 2 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1

PREV_RATE 2 2 2 1 1 1 3 4 2 2 2

54

2

Cluster:

| ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK AI MB

BB BM BP BQ CA CB CC DA FC IE MA NA PC RA SL TA VA

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

4,88E-01 -

-

-

1,08E+00 8,08E-01

-

-

-

2 -

-

-

1 1

-

SBI_1

SBI_2

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

1,72E-01

7,24E-01 2,46E-01 1,84E-01 2,26E-01 -

2,41E+00 1,10E+00 -

1,39E-01 -

1,74E+00 6,57E-01 1,61E+00 5,97E-01 9,66E-01 8,77E-01 6,71E-01 1,03E+00 8,36E-01 8,92E-01 9,33E-01 5,66E-01 8,46E-01 1,27E+00 5,30E-01

4,18E-01 2,97E-01 2,67E-01 3,04E-01 4,73E-01

1 1 2 1 1 -

3

4 3 2 5 -

2 1 -

2 -

3 1 1 1 1 2 1 1 1 3 2 2 1 1 1

2 2 4 2 2

SBI_2

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

5,25E-01 1,43E-01 3,07E-01

-

1,23E-01 4,18E-02 -

2,78E-01 8,21E-01 2,75E-01

4,14E-01 1,28E-01 5,37E-01

1 -

-

2 2 2

-

5 4 -

4 1 3

3 3 1

SBI_1

SBI_2

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

1,11E-01 -

6,31E-01 1,34E-01

-

1,93E-01 -

6,19E-01 1,22E+00 1,25E-01

7,24E-01

-

3 -

2 2

-

2 -

1 1 3

1

2,52E+00 1,01E+00 1,00E+00 9,60E-01 1,97E+00 17 bank Cluster:

4

BANK AJ NB PA

SBI_1 1,09E+00 3 bank

Cluster: BANK

55

SBI_2

-

3

BANK

FA IH RB

SBI_1

2 bank Cluster:

Urutan Prioritas ( RANK )

5

3 bank

6

Cluster:

| ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK BD BE BF HD MJ

SBI_1

SBI_2

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

-

1,67E+00

-

1,24E+00 6,06E-01 1,22E+00

2,66E-01 2,04E-01 3,36E-01

1 1

-

-

2

-

2 1 3

3 2 4

SBI_1

SBI_2

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

SBI_1

SBI_2

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

4,68E-01 2,10E-01 5,25E-01 2,27E-01

1,34E+00 -

1,16E-01 -

9,85E-01 1,34E+00 5,93E-01 9,14E-01 1,38E+00 1,14E+00 3,25E-01

2,92E-01 2,70E-01 6,02E-01

3 -

-

4 3 2 3

1 -

5 -

1 2 1 1 1 1 2

2 2 1

1,91E+00 1,74E+00 5 bank Cluster:

Urutan Prioritas ( RANK )

7

BANK BG BS BV

3 bank Cluster:

8

BANK BI CG HA HI KA MG SC SH

1,30E+00 8 bank Cluster:

BANK

9 SBI_1

SBI_2

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

-

2,11E-01 2,18E-01 -

-

1,47E-01 8,83E-02

2,01E-01 7,46E-01 1,02E+00 5,49E-01

5,20E-01 4,75E-01 5,67E-01 5,40E-01

-

-

2 2 -

-

3 3

3 1 1 1

1 1 2 2

DI HG JA ME MI ND 6 bank

56

10

Cluster:

| ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK

Urutan Prioritas ( RANK )

SBI_1

SBI_2

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

-

5,99E-01 3,12E-01 -

-

-

1,05E+00 -

-

-

-

1 2 -

-

-

1 -

-

SBI_1

SBI_2

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

-

1,35E-01 1,55E-01 -

-

-

8,04E-01 7,24E-01 8,69E-01 1,17E+00 5,96E-01 6,78E-01 -

1,62E-01 2,20E-01 -

-

-

2 3 -

-

-

1 1 1 1 1 1 -

2 2 -

SBI_1

SBI_2

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

-

-

-

-

7,33E-01 9,06E-01

-

-

-

-

-

-

1 1

-

A DF GB TD TE 5 bank Cluster: BANK

11

AE DB DC GA LB NC RC SB SG TC 10 bank Cluster: BANK

12

AD AG 2 bank

57

Period: IV

From:

5-Oct-02

To:

30-Jul-03

UJI STATISTIK : Uji t H0 : X tidak mempengaruhi Y H1 : X mempengaruhi Y ALPHA 0,05

Jika t > tcrit maka H0 ditolak jika H0 ditolak maka variabel X diperhitungkan

Cluster: 1 BANK BF BZ BZD

ß SBI_1

Cluster: BANK AD AG AI CG

ß FASBI

ß SOR

-1,69E-01 1,20E+00 -5,52E-01

4,97E+00 -1,92E+00 3,33E+00

ß FASBI 1,45E-01 -7,40E-01 -2,61E-01 -7,33E-01

ß SOR -1,16E+00 -6,15E-01 -2,70E+00 -1,24E+00

ß USD

ß PUAB ß PREV_RATE

5,28E-02 7,58E-01 -3,20E-01 1,27E+00 -4,92E-02 -7,15E-02

n

-8,90E-02 -7,75E-02 2,34E-01

139 17 118

ß USD 3,69E-01 2,13E-01 2,79E-02 1,63E-01

ß PUAB ß PREV_RATE 2,61E-01 2,33E-01 4,01E-01 1,37E-01 5,74E-01 1,84E-01 6,99E-02 2,33E-01

n 101 121 129 93

ß USD

ß PUAB ß PREV_RATE

t_inter -0,30 0,72 -0,14

t_SBI_1 -2,06 0,05 -0,75

t_SBI_3 -0,48 -0,80 0,02

t_FASBI

t_SOR

-0,55 0,62 -1,33

2,11 -0,17 1,13

t_inter t_SBI_1 t_SBI_3 t_FASBI -1,56 0,29 0,68 0,30 -1,74 0,81 0,59 -2,21 0,49 0,98 -0,71 -0,61 -1,23 1,04 0,68 -1,80

t_inter

t_USD 0,43 -0,56 -0,32

t_PUAB 8,82 2,44 -0,63

t_PREV_

t crit

-1,27 -0,41 2,44

1,98 2,26 1,98

t_SOR -0,38 -0,31 -0,87 -0,54

t_USD t_PUAB t_PREV_ 1,89 2,16 2,42 1,71 5,31 1,63 0,17 4,84 2,26 1,06 0,84 2,30

t crit 1,99 1,98 1,98 1,99

t_SOR

t_USD

t crit

2

ß SBI_1 ß SBI_3 8,77E-01 6,62E-02 1,57E+00 3,57E-02 2,94E+00 -6,29E-02 2,40E+00 5,04E-02 4 bank

Cluster: BANK A AB AC AE AF AH AL AM BB BD BH BI BJ BK BL BM BN BQ CA

ß SBI_3

-4,76E+00 -3,22E-02 5,55E-01 -2,42E-01 -2,18E+00 1,34E-03 3 bank

3 ß SBI_1

ß SBI_3

ß FASBI

1,28E+01 2,31E+01 -6,51E-01 2,71E+00 8,08E-01 6,39E-01 1,90E+00 6,85E+00 3,58E+00 -6,37E-02 4,21E-01 -7,39E+00 -4,29E+00 -6,01E+00 1,08E+01 1,05E+00 6,08E+00 3,14E+00 1,41E+00

3,42E-01 9,37E-01 -2,40E-01 1,45E-03 -3,54E-02 6,23E-02 -1,39E-01 -6,28E-02 4,83E-02 -1,30E-01 -8,81E-02 3,78E-01 8,51E-02 -7,81E-02 -1,98E-01 -1,00E-01 -2,27E-03 2,42E-02 5,37E-02

8,57E-01 -3,99E+00 8,27E-01 -1,75E-01 -1,35E-01 -3,61E-01 -1,04E+00 -4,69E-01 -2,56E-01 1,55E-01 -2,22E-02 -5,90E-01 8,80E-02 6,93E-01 7,91E-01 -4,46E-01 -3,77E-01 -2,08E-01 -2,05E-01

ß SOR -1,36E+01 -2,13E+01 -1,47E-02 -1,98E+00 -8,77E-01 -2,25E-01 -8,61E-01 -6,27E+00 -3,71E+00 -1,46E-01 -6,78E-01 7,84E+00 4,39E+00 5,05E+00 -1,20E+01 -4,55E-01 -6,05E+00 -2,72E+00 -1,31E+00

5,73E-01 3,03E+00 -1,78E-01 -3,13E-01 9,02E-03 2,81E-01 6,72E-02 -3,61E-01 1,07E-01 -1,68E-01 1,20E-01 6,76E-01 2,88E-01 -8,54E-02 3,27E-02 -2,46E-01 1,08E-01 -9,26E-02 1,71E-01

3,78E-02 4,03E-02 4,81E-01 3,82E-01 1,03E+00 5,78E-01 8,17E-01 1,11E+00 9,04E-01 9,86E-01 9,25E-01 1,82E-01 4,04E-01 7,36E-01 1,43E+00 8,17E-01 8,66E-01 1,88E-01 7,71E-01

-3,23E-01 -7,95E-01 9,02E-02 6,77E-02 -1,19E-01 2,70E-02 -8,12E-02 -3,46E-01 6,18E-02 1,83E-02 6,77E-02 -1,17E-02 -1,91E-01 -2,03E-02 -6,89E-01 5,21E-02 1,04E-02 5,74E-01 -1,07E-01

n 46 10 109 98 63 127 122 54 117 79 134 72 63 40 45 121 84 182 129

-2,49 -0,23 2,11 0,76 0,15 -2,29 0,94 2,11 -0,76 1,41 0,26 -3,22 -1,09 0,42 0,64 2,22 0,08 0,55 -1,15

t_SBI_1 2,86 0,18 -0,20 0,80 0,25 0,30 0,80 2,57 1,37 -0,03 0,20 -1,56 -1,15 -1,21 2,83 0,34 1,90 1,56 0,54

t_SBI_3 2,38 0,23 -2,35 0,01 -0,38 1,04 -1,92 -0,57 0,69 -1,58 -1,45 2,96 0,69 -0,42 -1,45 -1,33 -0,03 0,41 0,69

t_FASBI 1,31 -0,27 1,74 -0,34 -0,32 -1,24 -2,92 -1,14 -0,74 0,39 -0,07 -0,91 0,14 1,17 1,34 -1,15 -0,83 -0,77 -0,53

-3,01 -0,15 0,00 -0,57 -0,27 -0,10 -0,36 -2,24 -1,38 -0,06 -0,32 1,63 1,15 1,00 -2,97 -0,14 -1,84 -1,32 -0,49

1,95 0,42 -0,99 -1,37 0,05 2,45 0,53 -2,50 0,74 -1,21 1,05 2,66 1,29 -0,35 0,13 -1,81 0,59 -0,90 1,18

t_PUAB 0,15 0,01 3,39 3,08 8,93 7,51 9,02 6,14 9,35 10,13 11,11 1,07 2,81 2,98 8,09 8,50 7,85 2,65 7,81

t_PREV_ -2,45 -0,28 0,98 0,65 -1,39 0,37 -1,11 -3,49 0,84 0,24 1,07 -0,09 -1,67 -0,13 -5,38 0,69 0,12 9,53 -1,47

2,02 4,30 1,98 1,99 2,00 1,98 1,98 2,01 1,98 1,99 1,98 2,00 2,00 2,04 2,03 1,98 1,99 1,97 1,98

58

Cluster: 3 BANK CB CC CD DA DB DC DD DE DG EA EB FB GA HA HC HD HE HF HG HI IA IC ID IE IH II KA KB LA LB MA MB SB SC SG SH SI SJ

59

ß SBI_1 8,30E-01 4,58E+00 1,38E+00 5,13E-01 4,35E+00 2,87E+00 -4,33E+00 -5,02E+00 6,85E-01 -1,52E+00 2,09E+00 9,62E+00 -1,69E+00 1,50E+00 -1,47E+01 1,14E+00 2,47E+00 4,33E+00 2,48E+00 -1,61E+00 5,52E+00 4,35E+00 4,36E+00 2,62E-01 -7,97E-01 7,12E+00 5,85E+00 -1,27E+01 5,23E+00 3,09E+00 -2,69E+00 3,37E+00 -4,32E-01 -6,95E+00 3,06E+00 -4,30E+00 -5,16E+00

ß SBI_3 -3,53E-02 -3,00E-01 3,02E-02 4,99E-02 -2,33E-01 -6,10E-02 4,08E-02 -6,42E-02 2,18E-02 3,47E-02 -7,54E-02 -2,46E-02 -6,67E-02 -6,74E-02 7,53E-01 1,27E-02 -1,73E-01 -1,20E-01 1,61E-02 3,46E-02 -6,76E-02 -2,12E-01 -3,21E-03 -6,02E-02 -4,83E-01 -1,71E-01 -2,45E-01 -4,83E-02 2,17E-02 5,59E-03 1,09E-01 -3,56E-03 9,70E-02 2,59E-03 5,56E-01 -7,17E-02

ß FASBI 3,58E-01 8,75E-01 -3,93E-02 7,81E-02 -1,95E-01 9,86E-02 -3,83E-01 1,00E+00 4,86E-01 2,04E-02 -4,95E-01 4,29E-01 -4,88E-02 3,52E-01 -1,49E+00 -4,35E-01 4,66E-01 3,63E-01 4,11E-01 -4,46E-01 -3,97E-02 8,64E-01 -4,64E-01 4,33E-01 1,63E-01 2,39E+00 3,78E-01 1,79E+00 -1,03E+00 -6,53E-01 1,71E-02 6,02E-01 -4,14E-01 -3,90E+00 5,96E-02 5,94E-01 -1,79E+00 -5,70E-02

ß SOR -1,03E+00 -5,25E+00 -1,16E+00 -2,46E-01 -4,56E+00 -2,76E+00 4,46E+00 4,48E+00 -1,14E+00 1,49E+00 -1,83E+00 -1,04E+01 1,96E+00 -1,64E+00 1,65E+01 -7,43E-01 -2,54E+00 -4,41E+00 -2,99E+00 2,10E+00 -5,43E+00 -5,27E+00 -3,77E+00 -5,61E-01 3,61E-01 -8,34E+00 -5,97E+00 1,15E+01 -4,92E+00 -3,28E+00 2,72E+00 -3,82E+00 8,64E-01 -5,36E+01 6,60E+00 -3,49E+00 6,09E+00 5,20E+00

ß USD ß PUAB ß PREV_RATE -1,58E-01 7,50E-01 -1,41E-01 -1,52E-02 2,10E-01 3,71E-01 1,18E-03 6,89E-01 -4,44E-02 -1,34E-01 3,78E-01 2,22E-01 2,82E-01 1,07E+00 -1,70E-01 7,27E-02 5,86E-01 3,35E-03 -1,84E-01 9,90E-01 8,93E-03 -2,34E-01 5,08E-01 -9,54E-02 1,50E-01 4,94E-01 1,33E-01 1,15E-02 8,69E-01 -9,68E-02 1,52E-01 1,08E+00 -2,66E-01 -1,08E-01 9,92E-01 -1,16E-01 7,23E-02 6,51E-01 1,07E-02 1,36E-01 6,03E-01 -1,54E-02 8,44E-01 -1,41E-01 -2,05E-01 3,48E-01 2,46E-01 1,84E-01 -1,42E-01 3,94E-01 1,26E-01 -5,80E-02 4,89E-01 2,03E-01 -9,17E-02 7,47E-01 1,06E-01 8,27E-02 5,64E-01 1,18E-01 -6,27E-02 7,27E-01 -3,88E-02 2,46E-02 5,90E-01 1,96E-01 6,17E-02 6,41E-01 -6,42E-02 -1,50E-01 8,73E-01 -1,29E-01 8,05E-01 6,34E-01 -5,85E-01 -1,94E-01 7,35E-02 -3,51E-01 -3,41E-01 4,38E-01 2,50E-01 4,13E-01 8,53E-02 -5,17E-01 8,07E-02 1,17E+00 1,93E-01 2,06E-01 1,28E+00 -8,23E-02 1,45E-01 7,76E-01 -1,31E-01 2,59E-01 5,76E-01 -2,27E-01 9,08E-02 6,67E-01 -6,80E-02 7,73E-01 1,51E+00 8,99E-02 5,12E-02 6,73E-01 -2,10E-01 -2,08E-02 7,18E-01 -2,04E-02 5,05E-01 2,80E-01 1,84E-01 3,46E-01 2,66E-01 2,02E-01

n 107 53 135 133 23 150 133 97 128 128 85 87 152 75 20 62 125 106 126 91 134 117 103 134 11 30 100 25 69 87 145 31 123 10 56 70 43 61

t_inter t_SBI_1 t_SBI_3 t_FASBI 0,88 0,29 -0,38 0,74 1,22 1,11 -2,02 1,20 -0,82 0,57 0,46 -0,11 -0,02 0,20 0,62 0,20 0,74 1,06 -0,74 -0,75 0,18 1,29 -0,93 0,31 0,72 -1,56 0,54 -1,06 0,67 -1,40 -0,68 1,97 -1,01 0,23 0,27 1,24 -0,61 -0,66 0,52 0,06 -0,02 0,83 -0,96 -1,20 1,16 2,48 -0,20 0,84 0,28 -1,01 -1,41 -0,21 -0,47 0,62 -0,94 0,92 -2,92 -2,37 2,33 -1,41 -0,75 0,24 0,10 -0,51 1,36 0,89 -1,81 1,05 1,03 1,66 -1,54 0,93 0,29 0,84 0,18 0,86 -0,49 -0,47 0,37 -0,91 0,66 1,96 -0,86 -0,10 1,21 1,56 -2,35 1,96 -0,11 1,09 -0,03 -0,99 0,93 0,12 -0,91 1,31 -0,42 -1,87 0,42 0,37 2,39 1,16 -3,45 2,92 1,99 1,45 -1,48 0,63 0,27 -3,50 -1,34 1,77 0,33 1,35 -0,40 -1,56 -0,70 1,15 0,22 -1,40 -1,14 -1,32 0,09 0,06 -1,11 0,63 0,67 0,76 -0,37 -0,14 -0,04 -1,02 -0,24 -0,18 -1,39 -0,45

-1,22 1,04 -0,80 -1,50

0,59 0,03 1,39 -0,58

0,09 1,33 -1,97 -0,09

t_SOR -0,34 -1,22 -0,46 -0,09 -1,11 -1,21 1,57 1,22 -0,37 0,63 -0,71 -2,63 1,15 -0,67 2,75 -0,15 -0,90 -1,66 -0,97 0,61 -1,88 -1,83 -0,94 -0,25 0,93 -1,31 -1,46 3,11 -1,23 -1,19 1,29 -0,69 0,28 1,13 -1,16 1,10 1,46

t_USD t_PUAB t_PREV_ -0,93 5,77 -1,57 -0,06 1,00 2,71 0,01 7,48 -0,60 -0,86 4,01 2,70 1,26 5,18 -1,05 0,59 7,04 0,05 -1,33 10,46 0,14 -1,24 4,28 -0,98 0,98 5,09 1,64 0,09 9,42 -1,41 0,97 8,80 -3,02 -0,58 6,00 -1,18 0,80 10,68 0,17 0,80 6,20 -0,15 2,61 -0,56 -0,69 1,18 1,54 1,37 -0,89 3,73 1,43 -0,37 5,09 2,35 -0,53 6,43 1,34 0,42 5,29 1,25 -0,43 6,79 -0,51 0,15 5,44 2,39 0,37 5,24 -0,69 -1,18 10,12 -1,91 1,56 2,26 -1,49 -1,14 0,29 -2,05 -1,55 2,45 2,54 1,37 0,51 -2,77 0,39 7,58 2,09 1,32 10,23 -1,11 1,31 9,60 -1,91 0,90 2,15 -1,14 0,57 6,24 -0,84 0,20 -0,12 1,48 1,44

2,80 7,24 1,13 1,75

-1,69 -0,23 0,75 1,59

t crit 1,98 2,01 1,98 1,98 2,13 1,98 1,98 1,99 1,98 1,98 1,99 1,99 1,98 2,00 2,18 2,00 1,98 1,98 1,98 1,99 1,98 1,98 1,99 1,98 3,18 2,07 1,99 2,11 2,00 1,99 1,98 2,07 1,98 4,30 2,01 2,00 2,03 2,01

Cluster: 3 BANK SK SL TC TD TE UA UB UD VA WA MH MI MJ MZI NA NB NC ND OA PB PC PD RA RC YA

ß SBI_1 -1,89E+01 1,65E+00 2,99E+00 7,42E+00 4,03E+00 3,61E+00 8,52E+00 -8,81E+00 2,64E+00 -4,14E+00 -1,28E+00 6,06E-02 3,81E+00 -2,43E+00 -2,06E+00 4,67E-01 2,95E+00 9,88E+00 1,84E+01 -1,54E+00 -1,21E+00 2,78E+00 -5,87E-02 -1,23E+01 -4,15E+00 82 bank

ß SBI_3 -2,45E-01 1,73E-02 -3,49E-02 -2,55E-02 -4,33E-05 -1,49E-01 4,08E-02 1,04E-01 1,18E-01 1,01E-01 -1,03E-01 2,23E-02 -7,38E-03 -4,77E-03 3,15E-02 1,59E-02 -1,14E-01 -6,73E-02 1,07E-01 -1,01E-01 -1,27E-01 -1,23E-01 -2,95E-02 -7,27E-02 -2,38E-02

ß FASBI 1,56E+00 -2,57E-02 -2,52E-02 -3,75E-01 6,17E-01 6,09E-01 1,06E-01 -8,99E-01 -1,57E-03 -1,54E+00 8,47E-01 -3,95E-01 1,01E+00 -7,62E-01 3,51E-01 -4,48E-02 -2,97E-01 -7,80E-01 2,10E+00 -6,29E-02 2,33E-01 4,68E-01 -1,07E-02 -5,91E-02 5,72E-01

ß SOR 1,74E+01 -1,28E+00 -3,32E+00 -7,19E+00 -4,18E+00 -3,86E+00 -8,12E+00 9,32E+00 -2,82E+00 5,04E+00 8,15E-01 2,39E-01 -4,67E+00 3,06E+00 1,59E+00 -4,94E-01 -2,42E+00 -9,16E+00 -2,04E+01 1,57E+00 5,90E-01 -3,36E+00 7,39E-02 1,25E+01 3,41E+00

ß USD 4,48E-02 -2,87E-01 1,81E-01 2,10E-01 -1,48E-01 -2,81E-01 -5,27E-01 1,09E-03 5,08E-01 1,53E-01 -1,92E-01 1,52E-01 3,53E-01 1,78E-01 -4,30E-02 9,65E-02 -1,58E-01 -9,88E-02 -7,13E-01 1,34E-01 2,59E-01 7,13E-02 -1,35E-01 -2,02E-02 1,98E-01

ß PUAB ß PREV_RATE 3,80E-01 6,43E-01 2,98E-01 1,03E-02 7,21E-01 -9,69E-02 6,34E-01 1,82E-01 3,84E-01 5,92E-02 5,80E-01 4,54E-02 6,47E-01 -1,86E-01 1,02E+00 -6,44E-02 5,03E-01 2,04E-03 1,37E+00 -1,44E-01 3,55E-01 1,07E-01 7,95E-01 2,83E-02 1,89E-01 4,82E-02 6,89E-01 1,77E-01 8,15E-01 1,04E-01 7,47E-01 1,36E-01 6,67E-01 -9,38E-02 8,37E-01 7,79E-02 1,13E+00 -1,35E-01 6,83E-01 3,43E-02 4,85E-01 2,47E-01 8,02E-01 1,14E-02 9,36E-01 -3,22E-03 6,80E-01 -4,56E-01 5,72E-01 1,56E-01

n 13 71 56 36 78 130 44 21 110 19 70 115 89 35 154 148 134 123 13 81 54 103 147 39 126

t_inter t_SBI_1 t_SBI_3 t_FASBI 0,11 -1,04 -0,92 0,53 0,41 0,30 0,11 -0,03 -0,01 0,48 -0,20 -0,02 -0,32 1,35 -0,14 -0,35 0,43 1,32 0,00 1,22 1,78 1,22 -1,63 1,36 0,55 1,72 0,28 0,14 -0,29 -0,90 0,51 -0,95 -2,98 0,93 1,48 0,00 -0,65 -1,07 0,61 -1,69 0,65 -0,23 -0,71 1,22 -1,18 0,03 0,31 -1,13 -1,29 0,89 -0,07 1,88 -0,85 -0,98 -0,03 -1,21 0,18 -0,95 0,50 1,15 -1,00 0,24 0,29 -0,16 1,39 0,95 -1,31 -0,69 1,13 3,21 -0,80 -1,81 0,36 1,43 0,34 0,77 0,14 -0,45 -0,97 -0,13 0,09 -0,24 -0,70 0,30 0,62 0,97 -1,37 1,09 1,10 -0,03 -0,52 -0,04 0,16 -1,28 -0,42 -0,08 -0,70 -1,70 -0,32 1,54

t_SOR 0,96 -0,23 -0,50 -1,25 -1,34 -1,28 -1,63 0,98 -0,96 1,25 0,15 0,11 -1,04 1,17 0,72 -0,25 -0,76 -2,90 -1,61 0,46 0,11 -1,13 0,04 1,30 1,37

t_USD t_PUAB t_PREV_ 0,05 0,96 1,80 -0,96 1,83 0,08 0,58 2,71 -0,70 0,63 2,30 1,00 -0,78 2,95 0,53 -1,61 5,04 0,57 -1,58 3,74 -1,32 0,00 3,22 -0,30 3,35 5,47 0,02 0,61 6,08 -1,12 -0,64 2,11 0,84 1,20 9,26 0,40 1,80 1,19 0,45 0,81 3,47 1,14 -0,36 10,22 1,67 0,93 10,00 2,15 -1,02 6,02 -1,13 -0,67 6,60 0,95 -1,03 2,70 -0,90 0,64 4,85 0,34 0,78 2,03 1,75 0,45 7,87 0,14 -1,23 12,46 -0,05 -0,05 2,77 -2,72 1,29 6,42 2,10

t crit 2,57 2,00 2,01 2,05 1,99 1,98 2,03 2,16 1,98 2,20 2,00 1,98 1,99 2,05 1,98 1,98 1,98 1,98 2,57 1,99 2,01 1,99 1,98 2,04 1,98

ß SBI_1 ß SBI_3 5,25E+00 9,04E-02 6,65E+00 -5,03E-02 -7,32E+00 3,29E-01 2,22E+00 -2,84E-02 5,79E+00 -1,14E-01 4,72E-01 1,16E-01 5,89E+00 2,91E-01 3,57E+00 1,03E-01 8 bank

ß FASBI -1,01E+00 -8,31E-01 -2,51E-01 -1,19E-01 -6,31E-01 -3,46E+00 -2,55E+00 -1,23E+00

ß SOR -4,15E+00 -5,72E+00 7,18E+00 -1,65E+00 -4,79E+00 2,56E+00 -4,75E+00 -2,25E+00

ß USD -2,99E-01 -6,38E-02 4,03E-01 -3,24E-02 -2,99E-01 6,24E-01 1,02E+00 8,42E-03

ß PUAB ß PREV_RATE 7,86E-01 1,37E-01 5,25E-01 1,90E-01 4,79E-01 -1,60E-01 1,28E-01 6,62E-02 4,14E-01 -3,62E-02 6,77E-01 -3,43E-02 4,98E-01 -2,23E-01 9,24E-02 2,72E-02

n 41 123 103 136 123 27 28 84

t_inter t_SBI_1 t_SBI_3 t_FASBI 0,09 1,00 0,52 -1,14 0,68 2,11 -0,57 -2,03 -2,60 -1,92 2,89 -0,47 0,22 0,72 -0,31 -0,27 1,83 1,49 -1,08 -1,13 -0,33 0,11 0,33 -2,15 -0,97 0,69 0,96 -1,48 -0,13 0,74 0,66 -1,51

t_SOR -0,79 -1,77 1,86 -0,52 -1,19 0,54 -0,55 -0,46

t_USD t_PUAB t_PREV_ -0,75 3,32 0,95 -0,42 5,02 2,29 1,89 3,82 -1,72 -0,19 1,12 0,75 -1,53 3,21 -0,40 1,36 2,40 -0,18 1,32 1,36 -0,94 0,03 0,54 0,22

t crit 2,03 1,98 1,99 1,98 1,98 2,09 2,09 1,99

Cluster: BANK BP BR BS BT BV BX SD SF

4

60

Cluster: 5 BANK CE DF GB

ß SBI_1 ß SBI_3 5,21E+00 -4,15E-02 7,21E+00 2,12E-01 4,96E-01 5,62E-02 3 bank

ß FASBI 3,74E-02 1,43E+00 -8,59E-01

ß SOR -6,19E+00 -8,70E+00 3,22E-01

ß USD 2,62E-01 -1,25E-01 1,32E-01

ß PUAB ß PREV_RATE 1,35E+00 -1,35E-01 7,28E-01 -2,84E-01 5,61E-01 2,88E-01

n 32 23 149

t_inter t_SBI_1 t_SBI_3 t_FASBI -0,44 1,41 -0,34 0,06 -0,53 0,98 0,91 1,20 -1,20 0,26 1,01 -3,03

t_SOR -1,59 -1,14 0,16

t_USD t_PUAB t_PREV_ 1,14 7,92 -1,28 -0,34 3,10 -1,50 1,26 7,86 4,31

t crit

ß SBI_3 -6,88E-02 -1,96E-01 -3,43E-02 -1,01E-01 1,71E-01 -5,17E-02 -2,68E-02 -5,63E-02

ß FASBI -5,93E-01 2,06E+00 7,42E-01 1,78E+00 1,46E-01 5,41E-01 5,26E-01 -1,27E+00

ß SOR -2,48E-01 -4,80E+00 -4,92E+00 -2,67E+00 3,77E+00 -2,33E-01 1,42E+00 -1,12E+00

ß USD -3,23E-01 -1,38E-01 -1,11E-01 -2,24E-02 6,42E-01 -2,03E-01 1,35E-01 -2,14E-01

ß PUAB ß PREV_RATE 6,43E-01 4,72E-02 5,41E-01 -1,96E-02 5,60E-01 9,16E-02 3,05E-01 3,73E-01 3,81E-01 1,78E-01 9,10E-01 -1,83E-01 6,29E-01 -1,75E-01 7,61E-01 -1,97E-02

n 132 75 124 131 62 119 73 53

t_inter t_SBI_1 t_SBI_3 t_FASBI 1,65 0,35 -0,78 -1,37 1,35 0,53 -1,61 2,88 0,56 1,39 -0,37 1,64 0,77 0,25 -1,14 3,80 -2,15 -1,27 1,37 0,26 1,44 -0,07 -0,66 1,48 -0,26 -0,68 -0,27 1,04 0,81 0,78 -0,39 -1,88

t_SOR -0,08 -0,92 -1,55 -0,88 1,07 -0,08 0,49 -0,33

t_USD t_PUAB t_PREV_ -1,91 5,52 0,56 -0,55 2,81 -0,17 -0,67 4,96 1,10 -0,13 2,76 4,96 2,64 2,34 1,45 -1,32 8,71 -2,51 0,66 5,35 -1,72 -0,88 4,79 -0,16

t crit 1,98 2,00 1,98 1,98 2,00 1,98 2,00 2,01

ß SBI_1 ß SBI_3 8,61E+00 -8,72E-02 -6,46E-01 9,63E-02 2 bank

ß FASBI 5,99E-01 -2,29E-01

ß SOR -9,14E+00 1,85E-01

ß USD 9,16E-02 5,93E-01

ß PUAB ß PREV_RATE 3,23E-01 1,56E-01 3,13E-02 4,26E-01

n 140 70

t_inter t_SBI_1 t_SBI_3 t_FASBI 0,34 2,68 -0,90 1,24 -1,27 -0,16 0,73 -0,33

t_SOR -2,79 0,04

t_USD t_PUAB t_PREV_ 0,48 2,80 1,88 2,26 0,19 3,57

t crit 1,98 2,00

ß FASBI 3,56E-01 1,58E-01 1,08E+00

ß SOR 2,45E+00 3,56E+00 -3,32E+00

ß USD 1,50E-01 3,25E-01 1,30E-01

ß PUAB ß PREV_RATE 6,27E-01 2,70E-01 4,30E-01 -3,37E-02 6,75E-01 -2,83E-01

n 140 60 75

t_inter t_SBI_1 t_SBI_3 t_FASBI -1,57 -1,58 0,75 1,32 -0,18 -0,61 -0,85 0,28 -0,87 0,82 -0,31 2,46

t_SOR 1,27 0,57 -1,05

t_USD t_PUAB t_PREV_ 1,42 8,78 4,46 1,24 2,70 -0,26 0,77 5,49 -2,70

t crit 1,98 2,01 2,00

ß FASBI -2,98E-02 3,46E-01 8,17E-01 -3,18E-01

ß SOR -2,87E+00 -1,26E-01 -4,89E+00 2,40E-01

ß USD 1,73E-01 -3,87E-01 1,42E-02 3,02E-01

ß PUAB ß PREV_RATE 7,99E-01 1,71E-02 4,28E-01 2,45E-01 2,55E-01 2,66E-02 4,61E-01 3,37E-01

n 76 69 71 185

t_inter t_SBI_1 t_SBI_3 t_FASBI -0,69 0,92 -0,16 -0,07 1,66 0,06 -1,29 0,51 1,52 0,77 -1,52 1,44 -1,39 -0,05 -0,63 -1,15

t_SOR -0,93 -0,03 -0,86 0,12

t_USD t_PUAB t_PREV_ 1,06 7,47 0,20 -1,66 2,77 1,97 0,06 1,72 0,20 2,88 6,85 5,43

t crit 2,00 2,00 2,00 1,97

Cluster: BANK BE BG BW BY DH MC TA MD

ß SBI_1 1,08E+00 2,76E+00 4,31E+00 7,33E-01 -4,45E+00 -1,90E-01 -1,96E+00 2,59E+00 8 bank

Cluster: BANK BC BZF

Cluster: BANK DI JA ME

61

7

8

ß SBI_1 ß SBI_3 -2,95E+00 4,22E-02 -3,79E+00 -1,13E-01 2,50E+00 -2,90E-02 3 bank

Cluster: BANK AK FA MG RB

6

9

ß SBI_1 2,77E+00 2,03E-01 4,32E+00 -8,92E-02 4 bank

ß SBI_3 -1,52E-02 -1,63E-01 -8,16E-02 -3,62E-02

Period: IV Cluster: 1 | ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK BF BZ BZD

SBI_1

SBI_2

4,76E+00 3 bank Cluster:

FASBI -

SOR -

USD

4,97E+00 -

PUAB

Urutan Prioritas ( RANK ) PREV_RATE

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

2 -

-

-

1 -

-

3 1 -

1

PREV_RATE 2,33E-01 1,84E-01 2,33E-01

SBI_1 -

SBI_3 -

FASBI 1 -

SOR -

USD -

PUAB 1 2 1 -

PREV_RATE 2 2 1

PREV_RATE 3,23E-01 3,46E-01 6,89E-01 5,74E-01

SBI_1 2 1 2 -

SBI_3 3 2 2 -

FASBI 1 -

SOR 1 2 1 -

USD 2 4 1 -

PUAB 1 1 1 1 2 3 1 1 1 1 1 3 1 1 2

PREV_RATE 4 5 4 1

-

7,58E-01 1,27E+00 -

2,34E-01

-

PUAB 2,61E-01 4,01E-01 5,74E-01 -

PUAB

2

BANK AD AG AI CG

SBI_1

SBI_2

FASBI

-

-

SBI_1 1,28E+01 6,85E+00 1,08E+01 -

SBI_2 3,42E-01 2,40E-01 3,78E-01 -

7,40E-01 -

SOR

USD -

4 bank Cluster: BANK A AB AC AE AF AH AL AM BB BD BH BI BJ BK BL BM BN BQ

3 FASBI 1,04E+00 -

SOR 1,36E+01 6,27E+00 1,20E+01 -

USD 2,81E-01 3,61E-01 6,76E-01 -

4,81E-01 3,82E-01 1,03E+00 5,78E-01 8,17E-01 1,11E+00 9,04E-01 9,86E-01 9,25E-01 4,04E-01 7,36E-01 1,43E+00 8,17E-01 8,66E-01 1,88E-01

62

Cluster: 3 | ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK CB CC CD DA DB DC DD DE DG EA EB FB GA HA HC HD HE HF HG HI IA IC ID IE IH II KA KB LA LB MA MB SB SC SG SH SI SJ

63

SBI_1 9,62E+00 1,47E+01 1,27E+01 -

SBI_2 3,00E-01 7,53E-01 2,12E-01 4,83E-01 -

FASBI 2,39E+00 -

SOR 1,04E+01 1,65E+01 1,15E+01 -

USD 8,44E-01 -

PUAB 7,50E-01 6,89E-01 3,78E-01 1,07E+00 5,86E-01 9,90E-01 5,08E-01 4,94E-01 8,69E-01 1,08E+00 9,92E-01 6,51E-01 6,03E-01 3,94E-01 4,89E-01 7,47E-01 5,64E-01 7,27E-01 5,90E-01 6,41E-01 8,73E-01 4,38E-01 1,17E+00 1,28E+00 7,76E-01 5,76E-01 6,67E-01 6,73E-01 7,18E-01 -

Urutan Prioritas ( RANK ) PREV_RATE 3,71E-01 2,22E-01 2,66E-01 2,03E-01 1,96E-01 2,50E-01 5,17E-01 1,93E-01 -

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

2 2 1 -

2 4 2 2 -

1 -

1 1 2 -

3 -

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 -

1 2 2 2 3 2 3 2 -

Cluster: 3 | ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK SK SL TC TD TE UA UB UD VA WA MH MI MJ MZI NA NB NC ND OA PB PC PD RA RC YA

SBI_1

Cluster: BANK BP BR BS BT BV BX SD SF

SBI_2

9,88E+00 82 bank

FASBI -

SOR -

USD

9,16E+00 -

PUAB

5,08E-01 -

7,21E-01 6,34E-01 3,84E-01 5,80E-01 6,47E-01 1,02E+00 5,03E-01 1,37E+00 3,55E-01 7,95E-01 6,89E-01 8,15E-01 7,47E-01 6,67E-01 8,37E-01 1,13E+00 6,83E-01 4,85E-01 8,02E-01 9,36E-01 6,80E-01 5,72E-01

Urutan Prioritas ( RANK ) PREV_RATE 1,36E-01 4,56E-01 1,56E-01

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

1 -

-

-

2 -

1 -

1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1

2 2 2

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

1 -

2 -

2 1 -

-

-

1 3 1 1 2 -

4 -

4 SBI_1

6,65E+00 8 bank

SBI_2 3,29E-01 -

FASBI 8,31E-01 3,46E+00 -

SOR

USD -

PUAB -

7,86E-01 5,25E-01 4,79E-01 4,14E-01 6,77E-01 -

PREV_RATE 1,90E-01 -

64

Cluster: 5 | ß | untuk variable yg mempengaruhi PUAB BANK CE DF GB

SBI_1 5,21E+00 7,21E+00 4,96E-01 3 bank

Cluster:

SBI_2 4,15E-02 2,12E-01 5,62E-02

FASBI 3,74E-02 1,43E+00 8,59E-01

SOR 6,19E+00 8,70E+00 3,22E-01

USD 2,62E-01 1,25E-01 1,32E-01

PUAB 1,35E+00 7,28E-01 5,61E-01

Urutan Prioritas ( RANK ) PREV_RATE 1,35E-01 2,84E-01 2,88E-01

SBI_1 2 2 3

SBI_3 6 6 7

FASBI 7 3 1

SOR 1 1 4

USD 4 7 6

PUAB 3 4 2

PREV_RATE 5 5 5

PREV_RATE

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

-

1 1 -

-

1 -

1 2 1 3 2 1 1 1

2 2 -

SBI_1 2 -

SBI_3 -

FASBI -

SOR 1 -

USD 1

PUAB 3 -

PREV_RATE 2

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

-

1

-

-

1 1 2

2 3

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

-

-

-

-

3

1 1 1

2

6

BANK

SBI_1

BE BG BW BY DH MC TA MD

SBI_2 -

FASBI -

SOR

2,06E+00 1,78E+00 -

USD -

PUAB

6,42E-01 -

6,43E-01 5,41E-01 5,60E-01 3,05E-01 3,81E-01 9,10E-01 6,29E-01 7,61E-01

3,73E-01 1,83E-01 -

8 bank Cluster: BANK BC BZF

7

SBI_1 8,61E+00 2 bank

Cluster:

SBI_2

FASBI -

-

SOR 9,14E+00 -

USD 5,93E-01

PUAB 3,23E-01 -

PREV_RATE

PUAB

PREV_RATE

4,26E-01

8

BANK

SBI_1

DI JA ME

SBI_2 -

FASBI -

SOR

1,08E+00

USD -

-

6,27E-01 4,30E-01 6,75E-01

3,02E-01

7,99E-01 4,28E-01 4,61E-01

2,70E-01 2,83E-01

3 bank Cluster: BANK AK FA MG RB

65

9 SBI_1

4 bank

SBI_2 -

FASBI -

SOR -

USD -

PUAB

PREV_RATE 3,37E-01

Perilaku Cluster dalam Menentukan Urutan Variabel yang Mempengaruhi Penetuan Suku Bunga PUAB. Periode I : 01 Jan s/d 25 Agst 2001 CLS 1

1/RANK

RANK

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

1,00

1

0

0

1

0

0

5

0

2

0

0

1

0

0

1

1

0,33

3

0

0

0

0

0

0

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf Rank

0,0 -

0,0 -

0,8 2

0,0 -

0,0 -

2,8 1

0,5 3

1,00

1

0

0

1

2

0

66

1

0,50

2

0

0

6

1

7

3

14

0,33

3

0

0

0

0

3

0

3

0,25

4

0

0

0

0

2

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

3

SBI_3

0,50

0,14

2

FREKUENSI VARIABEL YANG DIPERHITUNGKAN SBI_1

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf Rank

0,0 -

0,0 -

2,0 3

1,3 5

1,7 4

33,8 1

3,0 2

1,00

1

0

0

0

0

0

4

0

0,50

2

0

0

0

0

0

0

1

0,33

3

0

0

0

0

0

0

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf Rank

0,0 -

0,0 -

0,0 -

0,0 -

0,0 -

4,0 1

0,5 2

Periode II : 25 Agst 2001 s/d 26 April 2002 CLS

1/RANK

RANK

1

1,00 0,50

2

FREKUENSI VARIABEL YANG DIPERHITUNGKAN SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

1

0

0

0

0

0

6

1

2

0

0

0

0

1

0

5

0,33

3

0

0

0

0

0

0

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

W f

0,0

0,0

0,0

0,0

0,5

6,0

1,8

Rank

-

-

-

-

3

1

2

1,00

1

1

0

0

0

1

28

3

0,50

2

1

2

0

1

1

1

12

0,33

3

0

3

0

1

2

0

0

0,25

4

0

0

0

0

1

0

3

0,20

5

0

1

0

0

0

1

0

0,17

6

0

0

0

0

1

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

W f Rank

0,8 3

0,7 4

0,0 -

0,4 6

0,5 5

9,6 1

3,3 2

66

CLS 3

1/RANK

6

7

67

SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

1,00

1

0

0

0

0

1

13

2

2

0

0

0

0

0

2

6

0,33

3

0

0

0

0

1

0

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf Rank

0,0 -

0,0 -

0,0 -

0,0 -

0,7 3

7,0 1

2,5 2

1,00

1

0

1

0

0

0

4

1

0,50

2

0

0

0

0

2

1

1

0,33

3

0

0

0

0

0

0

1

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

5

FREKUENSI VARIABEL YANG DIPERHITUNGKAN

0,50

0,14

4

RANK

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf Rank

0,0 -

1,0 2

0,0 -

0,0 -

1,0 2

2,3 1

0,6 4

1,00

1

0

0

0

0

0

4

0

0,50

2

0

0

0

0

0

0

4

0,33

3

0

2

0

0

0

0

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf Rank

0,0 -

0,7 3

0,0 -

0,0 -

0,0 -

4,0 1

2,0 2

1,00

1

0

0

0

0

0

2

0

0,50

2

0

0

0

0

0

0

2

0,33

3

0

0

0

0

1

0

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf Rank

0,0 -

0,0 -

0,0 -

0,0 -

0,3 3

2,0 1

1,0 2

1,00

1

0

0

0

0

0

8

0

0,50

2

0

0

0

0

1

0

3

0,33

3

0

0

0

0

0

0

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf Rank

0,0 -

0,0 -

0,0 -

0,0 -

0,5 3

8,0 1

1,5 2

Periode III : 27 April s/d 04 Okt 2002 CLS

1/RANK

RANK

1

1,00 0,50

PUAB

1

0

21

PREV_RATE 3

2

1

0

2

1

1

4

6

0

0

3

0

0

2

1

0

0

1

0

0

0

1

0,20

5

0

0

0

0

1

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf

1,3

0,0

0,8

0,8

0,4

7,9

1,6

Rank

3

-

4

4

6

1

2

1,00

1

0

0

0

0

0

2

0

0,50

2

0

0

1

0

0

0

0

0,33

3

0

0

0

0

0

0

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf Rank

0,0 -

0,0 -

0,5 2

0,0 -

0,0 -

2,0 1

0,0 -

1,00

1

4

0

0

1

0

10

0

0,50

2

1

0

1

1

1

3

4

0,33

3

0

1

1

0

0

2

0

0,25

4

0

0

1

0

0

0

1

0,20

5

0

0

1

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf Rank

2,3 2

0,3 6

0,3 7

0,8 4

0,5 5

4,1 1

1,1 3

1,00

1

1

0

0

0

0

1

1

0,50

2

0

0

3

0

0

0

0

0,33

3

0

0

0

0

0

1

2

0,25

4

0

0

0

0

1

1

0

0,20

5

0

0

0

0

1

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf

1,0

0,0

1,5

0,0

0,2

0,5

0,8

Rank

2

-

1

-

5

4

3

1,00

1

0

0

0

0

0

2

1

0,50

2

0

0

2

0

1

0

0

0,33

3

0

1

0

0

0

1

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

6

USD

0

3

0,14

5

SOR

0

4

0,14

4

FASBI

2

0,33

0,14

3

SBI_3

1

0,25

0,14

2

FREKUENSI VARIABEL YANG DIPERHITUNGKAN SBI_1

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf Rank

0,0 -

0,3 5

1,0 2

0,0 -

0,5 4

1,2 1

1,0 2

1,00

1

2

0

0

0

0

1

0

0,50

2

0

0

0

1

0

1

1

0,33

3

0

0

0

0

0

1

1

0,25

4

0

0

0

0

0

0

1

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf

2,0

0,0

0,0

0,5

0,0

0,6

0,4

Rank

1

-

-

3

-

2

4

68

CLS

1/RANK

RANK

7

1,00 0,50

8

9

10

11

12

69

FREKUENSI VARIABEL YANG DIPERHITUNGKAN SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

1

0

0

0

0

0

0

0

2

0

0

0

0

0

0

0

0,33

3

0

0

0

0

0

0

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

Rank

-

-

-

-

-

-

-

1,00

1

0

0

0

1

0

5

1

0,50

2

0

0

1

0

0

2

2

0,33

3

1

0

2

0

0

0

0

0,25

4

0

0

1

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

1

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

Rank

0

0

0

0

0

0

0

1,00

1

0

0

0

0

0

3

2

0,50

2

0

0

2

0

0

0

2

0,33

3

0

0

0

0

2

1

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf

0,0

0,0

1,0

0,0

0,7

1,7

1,5

Rank

-

-

3

-

4

1

2

1,00

1

0

0

1

0

0

1

0

0,50

2

0

0

1

0

0

0

0

0,33

3

0

0

0

0

0

0

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf Rank

0,0 -

0,0 -

0,8 2

0,0 -

0,0 -

1,0 1

0,0 -

1,00

1

0

0

0

0

0

6

0

0,50

2

0

0

1

0

0

0

2

0,33

3

0

0

1

0

0

0

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf

0,0

0,0

0,4

0,0

0,0

6,0

1,0

Rank

-

-

3

-

-

1

2

1,00

1

0

0

0

0

0

2

0

0,50

2

0

0

0

0

0

0

0

0,33

3

0

0

0

0

0

0

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf

0,0

0,0

0,0

0,0

0,0

2,0

0,0

Rank

-

-

-

-

-

1

-

Periode IV : 05 Okt 2002 s/d 30 Juli 2003 CLS

1/RANK

RANK

1

1,00 0,50

2

3

4

5

6

FREKUENSI VARIABEL YANG DIPERHITUNGKAN SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

1

0

0

0

1

0

1

1

2

1

0

0

0

0

0

0

0,33

3

0

0

0

0

0

1

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf

0,5

0,0

0,0

1,0

0,0

0,7

1,0

Rank

4

-

-

1

-

3

1

1,00

1

0

0

1

0

0

2

1

0,50

2

0

0

0

0

0

1

2

0,33

3

0

0

0

0

0

0

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf

0,0

0,0

1,0

0,0

0,0

1,3

1,0

Rank

-

-

2

-

-

1

2

1,00

1

3

0

2

4

2

60

2

0,50

2

4

5

0

3

1

3

8

0,33

3

0

1

0

0

1

4

2

0,25

4

0

1

0

0

1

0

2

0,20

5

0

0

0

0

0

0

1

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf

2,5

1,0

2,0

2,8

0,8

20,9

1,5

Rank

3

6

4

2

7

1

5

1,00

1

1

0

1

0

0

3

0

0,50

2

0

1

1

0

0

1

0

0,33

3

0

0

0

0

0

1

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

1

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf

1,0

0,5

0,8

0,0

0,0

1,3

0,3

Rank

2

4

3

-

-

1

5

1,00

1

0

0

1

2

0

0

0

0,50

2

2

0

0

0

0

1

0

0,33

3

1

0

1

0

0

1

0

0,25

4

0

0

0

1

1

1

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

3

0,17

6

0

2

0

0

1

0

0

0,14

7

0

1

1

0

1

0

0

Wf

0,7

0,2

0,5

1,1

0,2

0,4

0,6

Rank

2

6

4

1

7

5

3

1,00

1

0

0

2

0

1

5

0

0,50

2

0

0

0

0

0

2

2

0,33

3

0

0

0

0

0

1

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf

0,0

0,0

2,0

0,0

1,0

2,1

1,0

Rank

-

-

2

-

3

1

3

70

CLS

1/RANK

RANK

7

1,00 0,50

8

9

71

FREKUENSI VARIABEL YANG DIPERHITUNGKAN SBI_1

SBI_3

FASBI

SOR

USD

PUAB

PREV_RATE

1

0

0

0

1

1

0

0

2

1

0

0

0

0

0

1

0,33

3

0

0

0

0

0

1

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf Rank

0,5 3

0,0 -

0,0 -

1,0 1

1,0 1

0,3 5

0,5 3

1,00

1

0

0

1

0

0

2

0

0,50

2

0

0

0

0

0

1

1

0,33

3

0

0

0

0

0

0

1

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf Rank

0,0 -

0,0 -

1,0 2

0,0 -

0,0 -

1,3 1

0,4 3

1,00

1

0

0

0

0

0

3

0

0,50

2

0

0

0

0

0

0

1

0,33

3

0

0

0

0

1

0

0

0,25

4

0

0

0

0

0

0

0

0,20

5

0

0

0

0

0

0

0

0,17

6

0

0

0

0

0

0

0

0,14

7

0

0

0

0

0

0

0

Wf Rank

0,0 -

0,0 -

0,0 -

0,0 -

0,3 3

3,0 1

0,5 2