EWS Februari 2017

Belajar dari krisis perumahan yang terjadi di beberapa negara seperti Amerika Serikat, Thailand dan lain-lain, maka krisis perumahan memiliki beberapa keunikan dan pada saat yang sama memiliki beberapa kesamaan. Krisis di Thailand misalnya memiliki keunikan disebabkan oleh kelebihan pasokan dan krisis di Amerika disebabkan oleh kelebihan permintaan. Namun kesamaannya adalah permintaan dan harga rumah pada episode sebelum krisis selalu mengalami lonjankan yang tajam, yang sangat mungkin melampaui yang semestinya (berdasarkan fundamental ekonomi yang menopangnya).

Mengingat pentingnya peranan pasar perumahan terhadap perekonomian secara keseluruhan dan besarnya dampak kerusakan makroekonomi yang mungkin timbul apabila pecahnya gelembung terjadi di sektor perumahan, maka penyusunan early warning system (EWS) lebih ditekankan untuk memprediksi sinyal dan kemungkinan gelembung harga rumah kedepan.

Model EWS ini dibentuk menggunakan metode statistika yaitu dengan melakukan regresi OLS menggunakan model spesifik di negara Indonesia dan menggunakan estimasi Logit. Spesifik untuk EWS pada sektor perumahan, proksi yang digunakan untuk menentukan periode bubble adalah ketika harga rumah melonjak tinggi. Hasil identifikasi menunjukkan bahwa terjadi beberapa kali episode gelembung harga rumah yaitu periode September-Desember 2006, periode Maret-September 2009, dan periode Juni 2013-Desember 2015.

Beberapa indikator makroekonomi digunakan dalam menyusun model EWS dan hingga saat ini indikator-indikator berikut lah yang paling sesuai untuk menjadi leading indicator dalam membentuk model EWS.