## DAMPAK PANDEMI COVID-19 TERHADAP KINERJA PERBANKAN
YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA (BEI) KUARTAL I-IV TAHUN 2019-2020
Sutomo Purwoto Program Studi Magister Manajemen Universitas Tarumanagara shutto25@gmail.com
Masuk : 02-06-2021 , revisi : 02-07-2021 , diterima untuk diterbitkan : 03-07-2021
Abstract: This  study  aims  to  analyze  whether  there  are  significant  differences  in  banking performance in Indonesia before and during the Covid-19 pandemic. The CAMELS method is used  to  assess  banking  performance.  Capital  (C)  is  represented  by  Capital  Adequacy  Ratio (CAR). Assets Quality (A) is represented by Non-Performing Loans (NPL). And, Liquidity (L) is represented by the Loan to Deposit Ratio (LDR). Data used in this study is derived from the quarterly financial statements in 2019-2020. The statistical test used SPSS with Paired T-Test or Wilcoxon Signed-rank Test. Also, the MANOVA test is used to determine whether there are significant differences in overall banking performance. From the results, it can be concluded that  the  pandemic  Covid-19  impact  a  significant  difference  to  the  financial  performance  of banks in Indonesia at the end of the fourth quarter.
Keywords: Pandemic, CAR, NPL, LDR
Abstrak: Pada penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ada tidaknya perbedaan signifikan kinerja  perbankan  di  Indonesia  pada  masa  sebelum  dan  selama  pandemi  Covid-19.  Metode CAMELS digunakan untuk menilai kinerja perbankan. Proksi Modal (C) diwakili oleh Capital Adequacy Ratio (CAR). Kualitas Aset (A) diwakili oleh Non-Performing Loans (NPL). Dan, Likuiditas  (L)  diwakili  oleh Loan  to  Deposit  Ratio (LDR).  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berasal  dari  laporan  keuangan  triwulanan  tahun  2019-2020.  Uji  statistik menggunakan  SPSS  dengan Paired  T-Test atau Wilcoxon  Signed-rank  Test .  Selain  itu,  uji MANOVA digunakan untuk mengetahui apakah terdapat perbedaan yang signifikan terhadap kinerja perbankan secara keseluruhan. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa pandemi Covid-19  berdampak  adanya  perbedaan  signifikan  terhadap  kinerja  keuangan  perbankan  di Indonesia pada akhir triwulan IV.
Kata Kunci: Pandemi, CAR, NPL, LDR

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Ketika pandemi COVID-19 menyebar, banyak peneliti yang tertarik pada pandemi Flu Spanyol yang memiliki sejumlah kesamaan. Keduanya merupakan penyakit pernafasan yang disebabkan  oleh  virus,  bisa menular  melalui  kontak  dekat,  dan  menyebar  ke  sebagian  besar dunia dalam beberapa bulan. Banyak tindakan yang diterapkan selama pandemi flu Spanyol sangat mirip dengan yang digunakan dalam pandemi COVID-19 saat ini.
Berdasarkan  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Beach  et  al.  (2020),  menyimpulkan bahwa pandemi Flu Spanyol berdampak secara ekonomi dan dapat terbagi menjadi dua periode yakni efek ekonomi dalam jangka pendek dan dalam jangka menengah. Yang dimaksud dengan efek ekonomi dalam jangka pendek adalah periode dimana pandemi masih berlangsung (tahun 1918-1920). Sedangkan, pada efek ekonomi dalam jangka menengah, periode dimana pandemi telah berakhir, umumnya berkisar dari tahun 1920 sampai dengan 1930.
Sama  halnya  dengan  pandemi  Flu  Spanyol,  pandemi  COVID-19  juga  berpengaruh terhadap hukum penawaran dan permintaan terkait jumlah, durasi dan memiliki konsekuensi
keuangan, fiskal, dan sosial masih belum jelas. Penyebaran secara global yang cepat dari virus ini mendorong sejumlah tindakan-tindakan darurat seperti pemotongan suku bunga, dukungan likuiditas, penangguhan pajak, larangan perjalanan, penutupan sementara bisnis, pembatasan pertemuan  untuk  mencegah  penyebaran,  mengurangi  gangguan  aktivitas  ekonomi,  dan mencegah dislokasi dalam pasar keuangan.
Sempat  berhentinya  aktivitas  sosial  berimplikasi  pada  aktivitas  ekonomi  merupakan guncangan besar bagi sektor korporasi, yang mengalami kesulitan kas dalam periode singkat untuk  menutupi  biaya  operasional  sebagai  akibat  dari  kekurangan  pendapatan.  Sektor keuangan, dan bank pada khususnya, diharapkan memainkan peran kunci yang dapat menyerap guncangan  tersebut,  dengan  menyediakan  pendanaan  yang  sangat  dibutuhkan  (Acharya  & Steffen,  2020;  Borio,  2020).  Hal  tersebut  berdampak  pada  kinerja  perbankan  di  masa mendatang.

## Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis ada tidaknya perbedaan signifikan kinerja perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) pada masa sebelum dan selama pandemi  Covid-19  tahun  2019-2020.  Penilaian  kinerja  perusahaan  perbankan  tersebut dilakukan  dengan  pendekatan  menggunakan  proksi  kinerja  perusahaan  yang  diwakili  oleh CAR, NPL dan LDR.

## TINJAUAN PUSTAKA
Sektor perbankan diharapkan dapat berbuat banyak untuk membantu memitigasi dampak COVID-19  pada  ekonomi  riil.  Bank  berperan  sebagai  jembatan  antara  pendanaan  dan restrukturisasi  pinjaman  bagi  peminjam  yang  punya track  record baik,  namun  saat  ini mengalami  kesulitan  uang  tunai.  Supaya  dapat  menjalankan  fungsi  dan  perannya  tersebut, maka perbankan tentu saja harus dalam kondisi  keadaan yang optimal dan sehat. Untuk itu, diperlukan suatu indikator-indikator yang dapat mengukur kinerja perbankan tersebut.
CAMELS  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis  kinerja  bank.  Metode tersebut  dibuat  oleh  otoritas  pengatur  perbankan  di  Amerika  Serikat  pada  tahun  1970-an. Tujuan  utama  dari  analisis  ini  adalah  untuk  mengontrol,  mengawasi  dan  mengikuti  kinerja perusahaan  perbankan.  Selain  itu,  analisis  ini  juga  membantu  untuk  memahami  apakah perbankan mengadopsi regulasi dan ketentuan undang-undang terkait dan menciptakan sistem pengendalian internal yang efektif. Analisis CAMELS ( Capital,  Asset  quality, Management, Earnings, Liquidity , dan Sensitivity to market risk ) sangat bagus digunakan untuk mengukur laporan keuangan komparatif untuk aktivitas bisnis masa lalu, sekarang, dan masa depan.
1. Capital (C)
Proksi modal yang umum digunakan adalah CAR ( Capital Adequancy Ratio /Rasio Kecukupan  Modal).  Penilaian  aspek  permodalan  merupakan  penilaian  terhadap kecukupan modal bank menutupi eksposur risiko. Aspek permodalan yang dinilai adalah permodalan  yang  dimiliki  oleh  bank  berdasarkan  Kewajiban  Penyediaan  Modal Minimum, yang dibandingkan terhadap dasar penilaian atas CAR yang telah ditetapkan oleh Bank Indonesia (Kasmir, 2014).
Capital Adequancy Ratio / CAR = 𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐌𝐨𝐝𝐚𝐥 𝐀𝐬𝐞𝐭 𝐓𝐞𝐫𝐭𝐢𝐦𝐛𝐚𝐧𝐠 𝐌𝐞𝐧𝐮𝐫𝐮𝐭 𝐑𝐞𝐬𝐢𝐤𝐨 (𝐀𝐓𝐌𝐑)
2. Assets Quality (A)
Proksi  kedua yang diamati adalah proksi yang terkait kualitas aset. Dalam kasus lembaga  perbankan,  kualitas  aset  ditentukan  terutama  oleh  kualitas  pinjaman  karena kategori aset ini mewakili bagian yang signifikan dalam neraca bank secara keseluruhan. Sebagai pinjaman yang memiliki risiko gagal bayar tertinggi, peningkatan jumlah Non- Performing  Loan /NPL  menunjukkan  penurunan  kualitas  aset.  Semakin  rendah persentase NPL suatu  bank menunjukkan aktivitas bisnis bank tersebut  semakin sehat. NPL menunjukkan kualitas mengelola dan mendistribusikan pinjaman bank.
Non-Performing Loan / NPL = 𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐊𝐫𝐞𝐝𝐢𝐭 𝐁𝐞𝐫𝐦𝐚𝐬𝐚𝐥𝐚𝐡 𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐊𝐫𝐞𝐝𝐢𝐭
Untuk pengelompokan kredit bermasalah dapat dibagi menjadi beberapa kategori, yaitu:
Tabel 1

## Pengelompokan Kredit Bermasalah
Lama Tunggakan/DPD (Hari) Kolektibiltas Keterangan 0 1 Lancar 1-90 2 Dalam Perhatian Khusus 91-120 3 Kurang Lancar 121-180 4 Diragukan >180 5 Macet
Dari pengelompokan kredit tersebut, NPL sendiri dapat dihitung dengan dua cara yaitu  NPL Gross dan  NPL Net .  Untuk  NPL Gross ,  memperhitungkan  kategori  kredit yang kurang lancar, kredit diragukan dan kredit macet. Sedangkan, untuk NPL Net , hanya memperhitungkan kategori kredit macet saja.
3. Management Quality (M)
Proksi ketiga yang diamati adalah proksi yang terkait kualitas manajemen. Salah satu  proksi  yang  umum  digunakan  untuk  menilai  kualitas  manajemen  adalah  Beban Operasional terhadap Pendapatan Operasional/BOPO ( Operating Expense to Operating Income ). BOPO merupakan rasio profitabilitas perusahaan yang membandingkan beban operasional  dengan  pendapatan  operasional.  BOPO  dapat  melihat  seberapa  besar kemampuan perusahaan dalam mengelola beban operasionalnya.
BOPO = 𝐁𝐞𝐛𝐚𝐧 𝐎𝐩𝐞𝐫𝐚𝐬𝐢𝐨𝐧𝐚𝐥
𝐏𝐞𝐧𝐝𝐚𝐩𝐚𝐭𝐚𝐧 𝐎𝐩𝐞𝐫𝐚𝐬𝐢𝐨𝐧𝐚𝐥
4. Earnings (E)
Proksi  keempat  yang  diamati  adalah  proksi  yang  terkait  profitabilitas.  Menurut Greuning (2005, p. 29), “Profitabilitas adalah suatu indikasi atas bagaimana margin laba suatu  perusahaan  berhubungan  dengan  jumlah  penjualan,  modal  rata-rata  dan  ekuitas saham  biasa  rata-rata”. Return  on  Assets (ROA)  menggarisbawahi  seberapa menguntungkannya  aset  bank  dalam  menghasilkan  pendapatan.  ROA  menunjukkan keefisienan  perusahaan  dalam  mengelola  seluruh  aktivanya  untuk  memperoleh pendapatan.
Return on Assets (ROA) = 𝐋𝐚𝐛𝐚 𝐬𝐞𝐛𝐞𝐥𝐮𝐦 𝐏𝐚𝐣𝐚𝐤 𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐀𝐬𝐞𝐭 𝐏𝐫𝐨𝐝𝐮𝐤𝐭𝐢𝐟
5. Liquidity (L)
Proksi kelima yang diamati adalah proksi yang terkait likuiditas. Merupakan salah satu  elemen penting yang menilai kinerja operasional suatu  bank karena menunjukkan adanya  indikasi  kapasitas  bank  untuk  membayar  hutang  jangka  pendeknya  dan menghadapi penarikan deposan yang tidak terduga. Menurut Dendawijaya (2005), Loan to  Deposit  Ratio (LDR)  menyatakan  seberapa  besar  kemampuan  bank  dalam mengembalikan  penarikan  dana  pinjaman  yang  dilakukan  oleh  deposan  dengan mengandalkan dana debitur dari pihak ketiga sebagai sumber likuiditas. Semakin tinggi presentase  LDR  menunjukkan  bahwa  bank  telah  meminjamkan  atau  mendistribusikan semua  dana,  maka  semakin  tidak  likuid  bank  tersebut.  Sebaliknya,  semakin  rendah presentase  LDR  menunjukkan  bank  tersebut  likuid  dan  memiliki  kapasitas  dana  yang disiapkan untuk disalurkan sebagai pinjaman.
Loan To Deposit Ratio (LDR) = 𝐓𝐨𝐭𝐚𝐥 𝐊𝐫𝐞𝐝𝐢𝐭 𝐃𝐚𝐧𝐚 𝐏𝐢𝐡𝐚𝐤 𝐊𝐞𝐭𝐢𝐠𝐚

## METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini, data yang digunakan merupakan data-data sekunder berupa laporan keuangan bank go public Triwulan I-IV periode 2019-2020. Populasi yang digunakan adalah semua  perusahaan  perbankan  umum  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode  tahun 2019-2020 dengan total berjumlah 40 perusahaan perbankan.
Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisa deskriptif kuantitatif. Metode pengujian menggunakan software IBM SPSS Statistics 26 tahun 2021 for Windows . Adapun uji-uji yang dilakukan meliputi:
1. Uji Normalitas
Uji  Normalitas  adalah  sebuah  uji  yang  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menilai sebaran data pada sebuah kelompok data atau variabel. Adapun tujuan dari uji normalitas ini adalah untuk mengetahui sampel yang akan diuji apakah memenuhi kriteria dari uji Paired Sample t-test ,  dimana salah satu persyaratan dari uji tersebut  adalah data harus terdistribusi  normal.  Namun,  apabila  sample  tidak  terdistribusi  normal,  maka  dapat dilakukan altenatif uji Wilcoxon Signed Rank Test .
2. Uji Paired Sample t-test
Dependent  sampel  t-test atau paired sample t-test adalah jenis uji statistika yang bertujuan  untuk  membandingkan  rata-rata  dua  kelompok  yang  saling  berpasangan. Sampel  berpasangan  dapat  diartikan  sebagai  sebuah  sampel  dengan  subjek  yang  sama namun mengalami dua pengukuran yang berbeda, yaitu pengukuran sebelum dan sesudah sebuah perilaku ( treatment ) diberikan.
3. Uji Wilcoxon Signed Rank Test
Uji Wilcoxon  Signed  Rank  Test adalah  uji  nonparametris  untuk  mengukur signifikansi  perbedaan  antara  dua  kelompok  data  berpasangan  berskala  ordinal  atau interval tetapi berdistribusi tidak normal.
4. Uji Multivariate Analysis of Variance (MANOVA)
Uji  MANOVA  adalah  uji  statistik  yang  digunakan  untuk  mengukur  pengaruh variabel  independen  yang  berskala  kategorik  terhadap  beberapa  variabel  dependen sekaligus yang berskala data kuantitatif.

## HASIL DAN KESIMPULAN Hasil Uji Normalitas
Tabel 2 Ringkasan Hasil Uji Normalitas Rasio Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov Q1 Q2 Q3 Q4 Sig Ket Sig Ket Sig Ket Sig Ket CAR 0.000 Tidak Normal 0.000 Tidak Normal 0.000 Tidak Normal 0.000 Tidak Normal NPL Gross 0.000 Tidak Normal 0.007 Tidak Normal 0.001 Tidak Normal 0.000 Tidak Normal NPL Net 0.000 Tidak Normal 0.007 Tidak Normal 0.004 Tidak Normal 0.089 Normal LDR 0.122 Normal 0.002 Tidak Normal 0.000 Tidak Normal 0.000 Tidak Normal
Dari tabel 2 di atas, diperoleh hasil hanya rasio LDR Q1 dan rasio NPL Net QIV yang memiliki  data  berdistribusi  normal.  Dengan  demikian,  uji  komparasi  yang  dapat  digunakan untuk rasio tersebut adalah Uji Paired Sample T-test . Sedangkan, untuk rasio lainnya, memiliki data tidak berdistribusi normal. Dan, uji komparasi yang dapat digunakan adalah Uji Wilcoxon Signed Rank .

## Hasil Uji Komparasi Paired Sample T-test dan Wilcoxon Signed Rank Tabel 3

## Ringkasan Hasil Uji Komparasi
Rasio Uji Komparasi Q1'19 vs 20 Q2'19 vs 20 Q3'19 vs 20 Q4'19 vs 20 Sig Ket Sig Ket Sig Ket Sig Ket CAR 0.047 Signifikan 0.809 Tidak Signifikan 0.195 Tidak Signifikan 0.009 Signifikan NPL Gross 0.677 Tidak Signifikan 0.005 Signifikan 0.018 Signifikan 0.809 Tidak Signifikan NPL Net 0.397 Tidak Signifikan 0.788 Tidak Signifikan 0.972 Tidak Signifikan 0.016 Signifikan LDR 0.590 Tidak Signifikan 0.253 Tidak Signifikan 0.028 Signifikan 0.012 Signifikan
Dari uji komparasi berdasarkan laporan keuangan kuartal I tahun 2019 vs 2020, diperoleh hasil untuk rasio CAR memiliki perbedaan signifikan. Hal tersebut disebabkan karena kasus terkonfirmasi positif pandemi Covid-19 baru mulai muncul di Indonesia pada akhir kuartal I tahun 2020. Sehingga, menimbulkan kepanikan di masyarakat, dan melakukan aksi penarikan dana yang tersimpan di bank. Ditandai dengan rasio CAR Q1’20 vs Q1’19 yang memiliki rank negatif (lebih rendah) sebanyak 26 bank.
Berdasarkan laporan keuangan kuartal II tahun 2019 vs 2020, diperoleh hasil untuk rasio NPL Gross memiliki perbedaan signifikan. Hal tersebut disebabkan karena pada bulan April- Mei, dalam rangka mencegah penyebaran kasus Covid-19, maka sejumlah pemerintah daerah memberlakukan  Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  dan  menyebabkan  sejumlah aktivitas  ekonomi  menjadi  terganggu.  Rasio  NPL  Gross  merupakan  rasio  kredit  bermasalah yang memperhitungkan kategori kredit yang kurang lancar, kredit diragukan dan kredit macet (periode lama tunggakan > 90 hari) terhadap total kredit yang diberikan. Dalam hal ini berarti jumlah kredit yang masuk kategori kredit kurang lancar dan kredit diragukan dengan periode lama tunggakan 90-180 hari  mengalami  peningkatan signifikan. Ditandai  dengan rasio  NPL Gross Q2’20 vs Q2’19 yang memiliki rank positif (lebih tinggi) sebanyak 26 bank.
Berdasarkan laporan keuangan kuartal III tahun 2019 vs 2020, diperoleh hasil untuk rasio NPL Gross dan LDR memiliki perbedaan signifikan. Hal tersebut disebabkan karena jumlah kasus  positif  Covid-19  di  Indonesia  yang  angkanya  masih  meningkat  dengan  pesat menimbulkan  aktivitas  ekonomi  yang  belum  pulih.  Dengan  bertambahnya  jumlah  kredit bermasalah  secara  signifikan,  menyebabkan  sejumlah  bank  lebih  berhati-hati  dalam memberikan  penyaluran  kredit  pinjaman  ke  nasabah.  Ditandai  dengan  rasio  LDR  Q3’20  vs Q3’19 yang memiliki rank negatif (lebih rendah) sebanyak 29 bank.
Dan, berdasarkan laporan keuangan kuartal IV tahun 2019 vs 2020, diperoleh hasil untuk rasio CAR, NPL Net, dan LDR memiliki perbedaan signifikan. Hal tersebut disebabkan karena kredit  bermasalah  yang  sebelumnya  masuk  dalam  kategori  kredit  kurang  lancar  (masa tunggakan 91-120 hari) dan kredit diragukan (masa tunggakan 121-180 hari), di kuartal IV naik menjadi  kategori  macet  (masa  tunggakan  >  180  hari).  Dengan  bertambahnya  jumlah  kredit macet  secara  signifikan,  menyebabkan  sejumlah  bank  lebih  berhati-hati  dalam  memberikan penyaluran  kredit  pinjaman  ke  nasabah.  Ditandai  dengan  rasio  LDR  Q4’20  vs  Q4’19  yang memiliki rank negatif (lebih rendah) sebanyak 30 bank. Selain itu, rasio kecukupan modal bank juga meningkat. Ditandai dengan rasio CAR Q4’20 vs Q4’19 yang memiliki rank positif (lebih tinggi) sebanyak 26 bank.

## Hasil Uji Multivariate Analysis of Variance (Manova)

## Tabel 4 Ringkasan Hasil Uji MANOVA
Jenis Uji Uji MANOVA Q1'19 vs 20 Q2'19 vs 20 Q3'19 vs 20 Q4'19 vs 20 Sig Ket Sig Ket Sig Ket Sig Ket Pillai's Trace 0.158 Tidak Signifikan 0.116 Tidak Signifikan 0.083 Tidak Signifikan 0.037 Signifikan Wilks'Lambda 0.158 Tidak Signifikan 0.116 Tidak Signifikan 0.083 Tidak Signifikan 0.037 Signifikan Hitelling's Trace 0.158 Tidak Signifikan 0.116 Tidak Signifikan 0.083 Tidak Signifikan 0.037 Signifikan Roy's Largest Root 0.158 Tidak Signifikan 0.116 Tidak Signifikan 0.083 Tidak Signifikan 0.037 Signifikan
Dari tabel 4 di atas, dapat disimpulkan bahwa kinerja perbankan yang diwakilkan oleh rasio  CAR,  NPL,  dan  LDR  secara  keseluruhan  memiliki  perbedaan  yang  signifikan  antara periode  kuartal  IV  tahun  2019  sebelum  pandemi  Covid-19,  dibandingkan  dengan  periode kuartal IV tahun 2020 selama pandemi Covid-19 berlangsung.

## Kesimpulan
1. Dari hasil uji komparasi kuartal 1 2019 terhadap 2020, rasio CAR memiliki perbedaan yang signifikan.
2. Dari  hasil  uji  komparasi  kuartal  2  2019  terhadap  2020,  rasio  NPL  Gross  memiliki perbedaan yang signifikan.
3. Dari  hasil  uji  komparasi  kuartal  3  2019  terhadap  2020,  rasio  NPL  Gross  dan  LDR memiliki perbedaan yang signifikan
4. Dari hasil uji komparasi kuartal 4 2019 terhadap 2020, rasio CAR, NPL Net dan LDR memiliki perbedaan yang signifikan
5. Dari  hasil  uji  MANOVA,  kuartal  4  2019  terhadap  2020,  pandemi  COVID-19 menyebabkan perbedaan signifikan terhadap kinerja perbankan secara keseluruhan

## DAFTAR PUSTAKA
Acharya, V., & Steffen, S. (2020). The Risk of Being a Fallen Angel and the Corporate Dash for Cash in the Midst of COVID . https://doi.org/10.3386/w27601 Beach, B., Clay, K., & Saavedra, M. (2020). The 1918 Influenza Pandemic and its Lessons for COVID-19 . https://doi.org/10.3386/w27673
Borio, C. (2020). The Covid-19 economic crisis: dangerously unique. Business Economics , 55 (4), 181–190. https://doi.org/10.1057/s11369-020-00184-2 Dendawijaya, L. (2005). Manajemen perbankan . Ghalia Indonesia. Greuning, H. van. (2005). Standar pelaporan keuangan internasional: Pedoman praktis . Salemba Empat.
Kasmir. (2014). Bank dan lembaga keuangan lainnya (Revisi). Rajagrafindo Persada.