## Efek Dari Makro, Industri dan Karakter Spesifik Perusahaan Terhadap Non Performing Loan Di Indonesia
Stanley Mulja 1* , Sung Suk Kim 2
1,2) Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pelita Harapan smulja@gmail.com , sungsuk.kim@uph.edu
*Corresponding Author
Diajukan : 29 November 2022 Disetujui
: 19 Desember 2022
Dipublikasi : 1 April 2023

## ABSTRACT
The role of the banking sector is very important for the country's economic system, so it is important  for  banking  institutions  to  maintain  their  profitability  and  efficiency.  Currently  the banking sector is facing the threat of credit risk indicated by the NPL, where this risk can affect the financial well-being and the role of the banking system. This study aims to examine the effect of bank-specific variables, macroeconomic variables, and industry-specific variables on credit risk as indicated by the NPL level in the Indonesian banking sector. The sample used in this study was 46 banks which were companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) during the period 2000 to 2020. The results showed that only bank-specific variables, namely bank capitalization, bank performance, loan growth, and bank diversification, were affect the level of NPL banking sector in Indonesia.  Meanwhile  other  bank  specific  variables,  namely  bank  size,  bank  inefficiency, ownership concentration, as well as macroeconomic variables (GDP growth, inflation, public debt, unemployment) and industry specific variables (interbank concentration) do not affect the level of credit risk as indicated by the NPL level of the banking sector in Indonesia.

## Keywords:  Credit  risk,  Non-performing  loans,  Bank  risk  management,  Sektor  perbankan
Indonesia.

## PENDAHULUAN
Perbankan  merupakan  salah  satu  sektor  yang  memiliki  peran  penting  bagi  sistem perekonomian  negara,  karena  institusi  perbankan  memberikan  kontribusi  bagi  keberlangsungan, pertumbuhan, dan stabilitas ekonomi negara (Naili & Lahrichi, 2022). Karena institusi perbankan penting  bagi  perekonomian  negara,  maka  penting  bagi  institusi  perbankan  untuk  menjaga profitabilitas  dan  efisiensi  (Partovi  &  Matousek,  2019).  Saat  ini  sektor  perbankan  sedang menghadapi  masalah  ancaman  risiko  yang  mempengaruhi  kesejahteraan  finansial  dan  perannya membantu stabilitas negara. Salah satu risiko yang mempengaruhi profitabilitas institusi perbankan adalah credit  risk (Naili  &  Lahrichi,  2022). Credit  risk bank  ditunjukan  oleh  tingkat non- performing loans (NPL) pada masa krisis. Menurut European Central Bank, Non-performing loans (NPL) dapat dijelaskan sebagai pinjaman bank yang pembayaran cicilan atau bunga tidak dibayar oleh peminjam dalam jangka waktu lebih dari 90 hari (ECB, 2021).
(Naili  &  Lahrichi,  2022)menyatakan  bahwa  tingkat  NPL  yang  tinggi  merupakan  suatu  masalah yang membahayakan bank dan perekonomian negara. Tingkat non-performing loans (NPL) yang tinggi memberikan dampak negatif bagi neraca keuangan bank, menekan credit growth, dan menunda  pemulihan  dari  krisis  keuangan  (Aiyar  et  al.,  2015;  Kalemli-Ozcan  et  al.,  2015). Sedangkan menurut  Salas &  Saurina  (2002),  tingkat NPL  yang  tinggi membahayakan  likuiditas dan profitabilitas institusi perbankan. Sementara  Partovi & Matousek (2019) menyatakan bahwa tingkat NPL memberikan dampak yang negatif terhadap efisiensi teknikal bank. Salah satu kondisi ekonomi yang menjadi penyebab meningkatnya NPL secara signifikan adalah krisis ekonomi juga meningkatkan volume NPL secara signifikan, dan salah satu krisis ekonomi yang pernah terjadi adalah Global Financial Crisis (GFC) (Partovi & Matousek, 2019).
Peningkatan NPL saat terjadinya krisis keuangan global 2008 juga berdampak pada Negara Indonesia.  Menurut  Asosiasi  Kartu  Kredit  Indonesia  (AKKI)  pada  tahun  2008-2009  terjadi lonjakan  NPL  yang  mencapai  angka  lebih  dari  5%,  hal  ini  dikarenakan  pada  masa  itu  berbagai institusi perbankan Indonesia tidak mengontrol pemberian kredit kepada masyarakat Indonesia dan saat krisis keuangan global menimpa, NPL menjadi sulit ditahan. Beberapa negara sampai saat ini masih  memulihkan  diri  terhadap  tingkat  NPL  yang  melonjak  akibat  krisis  GFC  2008  silam. Kemudian,  terjadinya  krisis  akibat  pandemi  Covid-19  di  akhir  tahun  2019  memunculkan kemungkinan gelombang lonjakan NPL yang baru (Ari et al., 2021). Selama pandemi Covid-19 terjadi penurunan pemasukan drastis dan pemulihan ekonomi penuh ketidakpastian meningkatkan tekanan peminjam. Sebagai konsekuensinya terjadi peningkatan NPL di luar kendali pada berbagai negara  (World  Bank,  2020),  termasuk  Indonesia.    Peraturan  Bank  Indonesia  (BI)  nomor 23/2/PBI/2021 tentang perubahan ketiga atas pertaturan Bank Indonesia (BI) nomor 20/8/PBI/2018 menyatakan  bahwa  rasio  NPL  secara  bruto  harus  kurang  dari  5%.  Bank  Indonesia  (BI)  juga menyatakan bahwa pada akhir tahun 2018, tingkat NPL Indonesia sebesar 2.37% sedangkan tingkat NPL  Indonesia  pada  akhir tahun  2019  sebesar  2.53%.  Dengen  bank  yang menjadi  penyumbang terbesar terhadap  tingkat  NPL  Indonesia  yaitu  PT  Bank  Central  Asia  Tbk  (BCA).  Tingkat  NPL Indonesia, sebelum masa Pandemi Covid-19 masih relatif terjaga dan lebih rendah dari 5% (Bank Indonesia, 2021). Pandemi Covid-19 terjadi pada awal tahun 2020 di Indonesia, menurut Akbar et al., (2021), tingkat NPL sebelum dan selama masa pandemi Covid-19 mengalami perbedaan yang signifikan. Dimana pada akhir tahun 2020, tingkat NPL Indonesia  mengalami peningkatan menjadi sebesar 3.06% dan cenderung terus meningkat. Hingga pada pertengahan tahun 2021, tingkat NPL Indonesia  tercatat  sebesar  3.35%.  Menurut  Utami  &  Yustiawan  (2021)  pandemi  Covid-19 berdampak  signifikan  pada  operasional  bank,  penurunan  aktivitas  penyimpanan  dana  di  bank, penurunan pertumbuhan kredit, serta peningkatan NPL. Tantangan terkait tingkat NPL di Indonesia memerlukan  pemahaman  mendalam  mengenai  faktor  yang  mempengaruhinya  agar  dapat menciptakan  solusi.  Penting  bagi  sektor  perbankan  dan  pembuat  kebijakan  secara  sigap menghadapi  dan  mengatasi  permasalahan  tingkat  NPL  di  Indonesia,  demi  profitabilitas  institusi perbankan dan stabilitas ekonomi negara (Naili & Lahrichi, 2022; Partovi & Matousek, 2019).
Penelitian  ini  merupakan  replikasi  dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Naili  &  Lahrichi (2022). Penelitian tersebut bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat NPL. Penelitian tersebut dilakukan terhadap 53 institusi perbankan di 5 lokasi MENA (Middle East and North African) selama tahun 2000-2019. Penelitian oleh Naili & Lahrichi (2022) menyatakan ada  beberapa  faktor  yang  menjadi  determinan  perubahan  tingkat  NPL  selama  berbagai  kondisi ekonomi, termasuk kondisi krisis, yaitu faktor makroekonomi, spesifik bank, dan spesifik industri. Hasil penelitian oleh Naili & Lahrichi (2022) menunjukan bahwa faktor spesifik bank (bank size, capital adequacy ratio, bank profitability, bank inefficiency, ownership concentration) dan faktor makroekonomi (GDP  growth,  unemployment,  public  debt,  unemployment) berpengaruh  secara signifikan  terhadap  NPL.  Maka  penelitian  ini  akan  meneliti  dan  mengetahui  hubungan  variabel spesifik bank ( bank size, capital adequacy ratio, bank profitability, loan growth, bank inefficiency, ownership  concentration,  banks’  diversification), variabel  makroekonomi  ( GDP growth,  banks’ credit  risk,  public  debt,  unemployment) dan  variabel  spesifik  industri  perbankan  ( interbank competition/concentration) terhadap banks’  credit  risk yang  ditunjukkan  oleh  NPL  sektor perbankan di Indonesia.

## STUDI LITERATUR Faktor Spesifik Bank
Dalam penelitian sebelumnya oleh Naili & Lahrichi (2022), ditemukan bahwa sejumlah faktor internal dari bank memiliki hubungan dengan resiko kredit yang dimiliki oleh pihak perbankan. Hubungan ini kemudian diharapkan untuk memiliki dampak terhadap non-performing loan (NPL).

## Bank Size
Ukuran  dari  suatu  bank  diukur  dengan  menggunakan  total  aset  yang  dimiliki  oleh  bank tersebut. Singh et al. (2021) menyatakan bahwa ukuran bank mencerminkan kekuatan dari bank, dimana semakin besar aset yang dimiliki oleh bank maka bank memiliki fleksibilitas yang besar pula terkait alokasi penyaluran pembiayaan (Muhammad et al., 2020). Oleh karena itu, semakin besar ukuran suatu bank maka tingkat resiko dari non-performing loan seharusnya akan semakin rendah  oleh  karena  tingginya  tingkat  diversifikasi  (Singh  et  al.,  2021).  Dengan  melakukan diversifikasi  maka  bank  dapat  mengurangi  tingkat  resiko  pinjaman  (Louzis  et  al.,  2012). Sebaliknya,  bank  dengan  jumlah  aset  yang  lebih  sedikit  cenderung  tidak  dapat  mengatur  resiko kredit mereka dengan baik yang berarti tingkat NPL adalah juga tinggi (Havidz & Setiawan, 2015). Penelitian ini mengharapkan hubungan yang negatif antara ukuran bank dan NPL dengan hipotesis sebagai berikut:
H 1 : Bank size memiliki pengaruh negatif terhadap banks’ credit risk yang ditunjukkan oleh NPL sektor perbankan di Indonesia.

## Bank Capitalization
Tingkat  modal  yang  telah  ditetapkan  oleh central  bank dengan  menggunakan Capital Adequacy Ratio (CAR) wajib dijaga oleh pihak bank komersial. Singh et al. (2021) menjelaskan bahwa rasio CAR perlu dijaga demi menghindari kebangkrutan yang disebabkan oleh pemberian hutang  secara  berlebihan.  Oleh  karena  itulah  bank  yang  memiliki  rasio  CAR  yang  tinggi dikategorikan sebagai bank yang aman dan dapat memenuhi kewajiban finansialnya (Singh et al., 2021).  Hal  ini  dikarenakan  rasio  CAR  yang  tinggi  memberikan  indikasi  bahwa  bank  memiliki sumber  keuangan  yang  cukup  untuk  mengurangi  persentase poor  financing (Muhammad  et  al., 2020).  Penelitian  Muhammad  et  al.  (2020)  turut  menjelaskan  bahwa  CAR  yang  tinggi  juga memungkinkan  bank  untuk  menggunakan  seluruh  kapital dalam meningkatkan  kemampuan risk assessors bank. Penelitian ini mengharapkan hubungan yang negatif antara tingkat CAR dan NPL dengan hipotesis sebagai berikut:
H 2 : Capital  adequacy  ratio (CAR)  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap banks’  credit  risk yang ditunjukkan oleh NPL sektor perbankan di Indonesia.

## Bank Performance
Kinerja dari sebuah bank berkaitan dengan seberapa efisien bank tersebut menggunakan aset dan ekuitas yang dimilikinya untuk menghasilkan keuntungan. Ghosh (2015) menemukan bahwa tingkat  profitabilitas  bank  yang  tinggi  akan  menurunkan  tingkat  NPL.  Bank  yang profitable mengalami  kendala  keuangan  yang  lebih  sedikit  sehingga  memiliki  kecenderungan  untuk menghindari pinjaman yang berisiko (Singh et al., 2021). Penelitian lainnya oleh Ghosh (2015) dan Makri et al. (2014) juga menemukan hal yang sama, dimana profitable bank meningkatkan kualitas pemberian kredit mereka dan kurang berminat terhadap resiko yang tinggi. Apabila performa dari bank adalah buruk, maka kualitas kegiatan pemberian pinjaman adalah juga buruk (Louzis et al., 2012). Penelitian sebelumnya oleh Naili & Lahrichi (2022) menggunakan rasio ROE sebagai tolak ukur  kinerja  bank.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  mengharapkan  hubungan  yang  negatif  antara performa bank dan NPL dengan hipotesis sebagai berikut:
H 3 : Bank profitability memiliki pengaruh negatif terhadap banks’ credit risk yang ditunjukkan oleh NPL sektor perbankan di Indonesia.

## Loan Growth
Pertumbuhan  pemberian  kredit  yang  cepat  dapat  memberikan  indikasi  bahwa  kualitas pemberian  kredit  adalah  buruk  (Baron  &  Xiong,  2017).  Penelitian  oleh  Amuakwa-Mensah  & Boakye-Adjei  (2015)  menyatakan  bahwa  buruknya  standar  pemberian  kredit  dapat  mengarah kepada loan losses yang lebih tinggi. Hal yang serupa dapat terjadi saat pemberian kredit yang lebih oleh  bank,  maka  perusahaan  memiliki  potensi  untuk  melakukan  investasi  dalam  proyek  yang beresiko  (Vithessonthi,  2016).  Pertumbuhan  pinjaman  yang  cepat  juga  dapat  menciptakan  lebih banyak bad loan dan mengurangi solvabilitas jangka panjang dari bank (Kashif et al., 2016). Oleh sebab itulah dalam penelitiannya, Vithessonthi (2016) menyatakan bahwa tingkat pinjaman bank yang tinggi akan turut meningkatkan NPL. Hasil yang sama juga ditemukan dalam penelitian lain, dimana  pertumbuhan  pinjaman  akan  meningkatkan  NPL  pada  bank  dengan  kerugian  yang signifikan pada periode sebelumnya (Zhang et al., 2016). Penelitian ini mengharapkan hubungan yang positif antara performa bank dan NPL dengan hipotesis sebagai berikut:
H 4 : Loan growth memiliki pengaruh positif terhadap banks’ credit risk yang ditunjukkan oleh NPL sektor perbankan di Indonesia.

## Inefficiency
Bank yang tidak efisien (inefficiency) tidak mengeluarkan biaya terendah untuk menghasilkan sejumlah  output  tertentu  dengan  harga  input  yang  telah  ditentukan. Cost-inefficient  bank didefinisikan sebagai biaya yang dikeluarkan bank memiliki perbedaan jauh dengan batas biaya efisien dalam perencanaan untuk teknologi tertentu (Fries & Taci, 2005). Menurut Chaibi & Ftiti (2015) ada hubungan antara cost efficiency dengan credit risk. Pertama inefficient bank biasanya memiliki masalah dalam pemantauan dan kontrol biaya internal, credit scoring buruk, dan masalah dalam  mengevaluasi  NPL  yang  disebabkan  oleh ‘bad  management’ akan  mempengaruhi peningkatan NPL (Chaibi & Ftiti, 2015). Kedua, bank ingin menjadi cost-efficient dalam jangka pendek  maka  tidak  mengeluarkan  biaya  lebih  untuk  mendukung  program  pinjaman  yang  lebih berkualitas, namun hal ini menimbulkan inefficiency bagi bank dalam jangka panjang yang juga berdampak pada peningkatan NPL dalam jangka panjang, hal ini disebut ‘skimping’ (Louzis et al., 2012). Ketiga bank bisa mengalami ‘bad luck’ dan menjadi tidak efisien karena faktor eksternal yang  tidak  dapat  dikontrol  kemudian  menimbulkan  peningkatan  NPL  (Naili  &  Lahrichi,  2022). Penelitian ini mengharapkan hubungan positif antara inefisiensi bank dan NPL dengan hipotesis sebagai berikut:
H 5 : Bank inefficiency memiliki pengaruh positif terhadap banks’ credit risk yang ditunjukkan oleh NPL sektor perbankan di Indonesia.

## Ownership Concentration
Menurut Ozili & Uadiale (2017) ownership concentration didefinisikan sebagai jumlah atau bagian dari ekuitas langsung yang dipegang oleh pemegang saham mayoritas yang dibagi menjadi tiga  kategori  yaitu  konsentrasi  kepemilikan  tinggi,  konsentrasi  kepemilikan  moderat,  dan konsentrasi kepemilikan tersebar. Hasil penelitian sebelumnya menyatakan ada hubungan antara konsentrasi kepemimpinan dengan risiko kredit (Liu et al., 2020) yang ditunjukan oleh tingkat NPL (Naili & Lahrichi, 2022). Agency problems cenderung terjadi saat konsentrasi kepemilikan bank tinggi, hal ini membuat menimbulkan conflict of interest antara pemegang saham mayoritas dengan pemegang  saham  minoritas  sehingga  bank  mengalami  kesulitan  dalam  pembuatan  keputusan (Dong et al., 2014). Konsentrasi kepemilikan yang tinggi juga dapat memberikan pengaruh pada perilaku risk  taking bank  dan  membuat  keputusan  yang  tidak  efisien,  seperti  mengejar pengembalian  tinggi  dan  mengambil  pilihan  investasi  berisiko.  Hal  tersebut  kemudian meningkatkan risiko kredit dan peningkatan NPL (Liu et al., 2020; Louzis et al., 2012). Penelitian ini  mengharapkan  hubungan  positif  antara  konsentrasi  kepemilikan  dan  NPL  dengan  hipotesis sebagai berikut:
H 6 : Ownership  concentration memiliki  pengaruh  positif  terhadap banks’  credit  risk yang ditunjukkan oleh NPL sektor perbankan di Indonesia.

## Diversification
Diversifikasi bank dapat mengacu pada diversifikasi pendapatan bank (Louzis et al., 2012), dimana  diversifikasi  pendapatan  adalah  pendapatan  bank  berasal  dari  berbagai  sumber  yang berbeda, misalnya melalui alokasi aset atau aktivitas bisnis lainnya yang menghasilkan pemasukan (Brahmana et al., 2018). Louzis et al. (2012) menyatakan bahwa diversifikasi bank mencerminkan kualitas pinjaman, semakin tinggi diversifikasi bank maka meminimalkan risiko kredit dan tingkat NPL  menjadi  rendah.  Selain  itu  jika  bank  terdiversifikasi  maka  bank  cenderung  mengurangi pinjaman kepada peminjam berkualitas rendah sehingga NPL juga menurun (Isik & Bolat, 2016). Hasil  penelitian sebelumnya  juga menyatakan  bahwa ada  hubungan  yang  negatif  dan  signifikan antara diversifikasi bank terhadap tingkat NPL  (Ghosh, 2015; Isik & Bolat, 2016; Louzis et al., 2012).  Penelitian  ini  mengharapkan  hubungan  yang  negatif  antara  diversifikasi  bank  dan  NPL dengan hipotesis sebagai berikut:
H 7 : Banks’ diversification memiliki pengaruh negatif terhadap banks’ credit risk yang ditunjukkan oleh NPL sektor perbankan di Indonesia.

## Faktor Makroekonomi
Penelitian sebelumnya oleh Naili & Lahrichi (2022) tidak hanya mempertimbangkan faktor spesifik  bank,  tetapi  juga  turut  menyertakan  pengaruh  faktor  makroekonomi  dalam  penelitian mereka terkait risiko kredit perbankan yang ditunjukkan oleh non-performing loan (NPL).

## GDP Growth
GDP atau produk domestik bruto adalah jumlah nilai tambah yang dihasilkan dari produksi barang dan jasa di suatu negara. GDP growth didefinisikan sebagai perubahan atau pertumbuhan output  ekonomi  negara  per  tahun  atau  per  kuartal,  untuk  mengukur  pertumbuhan  dan  kinerja ekonomi  negara  tersebut  (Clark  et  al.,  2017). GDP  growth meningkat  mengindikasikan  bahwa negara tengah mengalami ekspansi ekonomi, biasanya peminjam memiliki kemampuan yang cukup untuk  membayar  kembali  pinjaman  bank,  maka  NPL  menurun.  Sedangkan  jika GDP  growth menurun atau negatif memberikan indikasi bahwa negara mengalami resesi sehingga kemampuan peminjam membayar kembali utang menurun, dan NPL meningkat  (Chaibi & Ftiti, 2015). Hasil penelitian lainnya juga mendukung bahwa NPL menurun saat economic boom dan meningkat saat economic recession (Jabbouri & Naili, 2019; Naili & Lahrichi, 2022). Penelitian ini mengharapkan hubungan yang negatif antara pertumbuhan GDP dan NPL dengan hipotesis sebagai berikut:
H 8 : GDP growth memiliki pengaruh negatif terhadap banks’ credit risk yang ditunjukkan oleh NPL sektor perbankan di Indonesia.

## Inflation
Penelitian sebelumnya oleh Dimitrios et al. (2016) menemukan bahwa tingkat inflasi memiliki hubungan  yang  negatif  dengan  NPL.  Dengan  menggunakan  tingkat  inflasi  yang  diperoleh  dari Eurostat,  Tölö  &  Virén  (2021)  juga  menemukan  bahwa  inflasi  memiliki  efek  negatif  terhadap tingkat NPL dalam penelitiannya. Skarica (2014) menjelaskan bahwa meningkatnya suku bunga oleh  karena  tingginya  inflasi  dan  kondisi  ekonomi  yang  menurun,  memberikan  efek  negatif terhadap kemampuan peminjam dalam membayar hutangnya. Apabila tingkat inflasi adalah rendah dan  terdapat  kestabilan  harga,  maka  dapat  terjadi  pertumbuhan  ekonomi  dan  memungkinkan meningkatnya  kapasitas debtors dalam  melunasi  pinjamannya  (Marijana  Ćurak  et  al.,  2013). Penelitian  ini  mengharapkan  hubungan  yang  negatif  antara  tingkat  inflasi  dan  NPL  dengan hipotesis sebagai berikut:
H 9 : Inflation memiliki  pengaruh  negatif terhadap banks’ credit risk yang  ditunjukkan  oleh  NPL sektor perbankan di Indonesia.

## Public Debt
Peningkatan hutang negara dapat memiliki dampak yang negatif terhadap sektor perbankan. Makri et al. (2014) menemukan bahwa hutang publik memiliki korelasi yang positif dengan tingkat NPL.  Fenomena  peningkatan  NPL  seiring  dengan  meningkatnya  hutang  publik  juga  turut ditemukan penelitian oleh Ghosh (2015). Dalam penelitian lain, Louzis et al. (2012) menjelaskan bahwa  kenaikan  hutang  publik  dapat  mengarah  pada  penetapan  kebijakan  fiskal,  seperti pemotongan  pengeluaran  sosial  dan  upah  pegawai  negeri  pemerintah.  Kebijakan  ini  kemudian dapat  menyebabkan  menurunnya  pendapatan  individu  dan  permintaan  barang/jasa  perusahaan, yang kemudian menyebabkan pembayaran kembali pinjaman menjadi sulit sehingga meningkatkan NPL  (Bayar,  2019).  Penelitian  ini  mengharapkan  hubungan  yang  positif  antara  tingkat  hutang publik dan NPL dengan hipotesis sebagai berikut:
H 10 : Public debt memiliki pengaruh positif terhadap banks’ credit risk yang ditunjukkan oleh NPL sektor perbankan di Indonesia.

## Unemployment Rate
Pengangguran  adalah  orang-orang  yang  tidak  atau  belum  memiliki  pekerjaan.  Tingkat pengangguran  adalah  persentase  jumlah  pengangguran  terhadap  jumlah  angkatan  kerja  di  suatu negara.  Jika  tingkat  pengangguran  meningkat  maka  akan  mengganggu  kemampuan  masyarakat menghasilkan arus kas, sehingga kemampuan masyarakat untuk membayar kembali pinjaman bank menurun, sehingga risiko gagal bayar meningkat. Selain itu jika tingkat pengangguran meningkat juga akan mempengaruhi pengeluaran konsumen untuk produk dan jasa, hal ini akan mengurangi arus kas perusahaan dan menempatkan perusahaan di posisi yang lemah untuk membayar pinjaman bank  (Chaibi  &  Ftiti,  2015).  Liu  et  al.  (2020)  menyatakan  bahwa  tingkat  pengangguran meningkatkan default  risk dan  menciptakan  peningkatan  NPL.  Penelitian  sebelumnya  telah menemukan hasil yang positif dan signifikan antara tingkat pengangguran dengan NPL (Calomiris & Chen, 2022; Naili & Lahrichi, 2022; Schularick & Taylor, 2012). Penelitian ini mengharapkan hubungan yang positif antara tingkat pengangguran dan NPL dengan hipotesis sebagai berikut:
H 11 : Unemployment memiliki pengaruh positif terhadap banks’ credit risk yang ditunjukkan oleh NPL sektor perbankan di Indonesia.

## Faktor Spesifik Industri

## Interbank competition/concentration
Kompetensi ataupun konsentrasi interbank adalah proses dinamis dimana institusi perbankan memastikan posisi stabil dalam industri perbankan. Saat kompetisi antar bank semakin ketat maka akan meningkatkan eksposur bank terhadap risiko, mengurangi nilai perusahaan, dan mengurangi profitabilitas  bank  tersebut  (Naili  &  Lahrichi,  2022).  Jika  kompetisi  antar  bank  ketat  berarti konsentrasi  institusi  perbankan  dalam  industri  perbankan  tinggi,  hal  ini  mendorong  terjadinya stabilitas sistem ekonomi negara (Maharani et al., 2020; Peterson K. Ozili, 2019). Kompetisi bank yang  tinggi  akan  mendorong  bank  untuk  melakukan  keputusan  pemberian  pinjaman  yang  lebih berhati-hati agar risiko kredit bank rendah. Hal pendukung lainnya adalah saat konsentrasi antar bank tinggi maka bank besar akan memonopoli sehingga peminjam yang tidak berkualitas akan disortir  lebih  ketat  sehingga  menekan  kemungkinan  gagal  bayar  (Wang,  2018).  Tingginya kompetisi juga mendorong bank untuk memberikan credit rate yang rendah sehingga mengurangi tekanan bagi peminjam dan kemungkinan gagal bayar berkurang (Peterson K. Ozili, 2019). Hal ini menunjukan bahwa semakin tinggi kompetisi atau konsentrasi antar bank maka semakin  rendah risiko  kredit  dan  NPL  (Jiménez  et  al.,  2013;  Naili  &  Lahrichi,  2022;  Peterson  K.  Ozili,  2019). Penelitian ini mengharapkan hubungan yang negatif antara kompetisi/konsentrasi antar bank dan NPL dengan hipotesis sebagai berikut:
H 12 : Interbank  competition/concentration memiliki  pengaruh  negatif  terhadap banks’ credit risk yang ditunjukkan oleh NPL sektor perbankan di Indonesia.
METODE Sampel dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan sampel data yang terdiri dari 46 institusi perbankan di Indonesia yang  terdaftar  di Indonesia  Stock  Exchange (IDX).  Data  yang  digunakan  adalah  data  tahunan ( annual ) selama periode waktu 20 tahun, yaitu dari tahun 2000 sampai 2020. Sampel data dalam penelitian ini menyertakan bank konvensional dan tidak menyertakan saving banks serta investment banks karena  perbedaan  model  bisnis  (Naili  &  Lahrichi,  2022).  Data  penelitian  bersumber  dari Indonesia  Stock  Exchange (IDX)  dan S&P  Capital  IQ. Beberapa  kriteria  data  yang  digunakan dalam penelitian ini, yaitu perusahaan perbankan memiliki data variabel yang lengkap, perusahaan perbankan  telah  terdaftar  di  IDX  sejak  tahun  2000,  serta  perusahaan  perbankan  tidak  pernah mengalami delisting dari IDX selama periode penelitian dari tahun 2000 sampai 2020. Sampel akhir penelitian terdiri dari 455 observasi secara tahunan dari 46 bank yang mencakup periode antara tahun  2000  sampai  2020.  Winsorisasi  telah  dilakukan  pada  seluruh  variabel,  dan  tingkat signifikansi  yang  ditetapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  1  persen,  tujuannya  adalah  untuk mengurangi outlier pada variabel penelitian.

## Model Penelitian
Untuk menyelidiki pengaruh dari variabel spesifik bank, makroekonomi, dan variabel spesifik industri  terhadap  tingkat  NPL  sektor  perbankan  di  Indonesia,  penelitian  ini  akan  menggunakan pendekatan  utama  dengan  model Random  Effect (RE).  Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini adalah tingkat risiko kredit dari bank yang diukur dengan menggunakan tingkat non-performing loans (NPL). Determinan NPL, deskripsi, simbol, dan formula dari variabel penelitian dijelaskan di Tabel 1. Adapun model regresi yang akan digunakan untuk menyelidiki pengaruh dari variabel spesifik bank, makroekonomi, dan variabel spesifik industri terhadap tingkat NPL sektor perbankan di Indonesia adalah sebagai berikut:

## Random Effects Model
𝑁𝑃𝐿 𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽 1 𝑆𝐼𝑍𝐸 + 𝛽 2 𝐶𝐴𝑅 + 𝛽 3 𝑅𝑂𝐸 + 𝛽 4 𝐺𝑅𝑂𝑊𝑇𝐻 + 𝛽 5 𝐼𝑁𝐸𝐹𝐹 + 𝛽 6 𝑂𝐶 + 𝛽 7 𝐷𝐼𝑉 + 𝛽 8 𝐺𝐷𝑃 + 𝛽 9 𝐼𝑁𝐹 + 𝛽 10 𝐷𝐸𝐵𝑇 + 𝛽 11 𝑈𝑁𝐸𝑀 + 𝛽 12 𝐶𝑅 3 + 𝑌𝑒𝑎𝑟 𝐼𝑛𝑑𝑖𝑐𝑎𝑡𝑜𝑟𝑠 + 𝜇 𝑖 + 𝜀 𝑖𝑡

## HASIL

## Statistik Deskriptif
Pada tabel 2 menunjukkan statistik deskriptif untuk semua bank dalam data penelitian selama periode tahun 2000 sampai 2020. Nilai rata-rata dari rasio NPL adalah sebesar 4.01, di mana nilai ini  memberikan  indikasi  rendahnya  risiko  kredit  yang  dihadapi  oleh  institusi  perbankan  di Indonesia. Untuk variabel spesifik bank, ditemukan bahwa bank di Indonesia memiliki ukuran yang cukup besar dengan nilai rata-rata sebesar 16.98, dan diikuti pertumbuhan kredit yang cukup tinggi, yaitu  sebesar  17.63%  di  Indonesia.  Hasil  statistik  deskriptif  juga  menyatakan  bahwa  bank  di Indonesia adalah efisien meskipun memiliki tingkat profitabilitas yang sangat rendah. Di sisi yang lain, variabel independen penelitian, yaitu public debt memiliki rata-rata terbesar sehingga dapat diartikan bahwa rata-rata utang publik indonesia sebesar 31.13% dari GDP. Sedangkan variabel independen penelitian lainnya, yaitu GDP growth yang merupakan pertumbuhan pinjaman dalam persentase dari pinjaman tahun ini jika dibandingkan pinjaman tahun lalu, sehingga memberikan indikasi bahwa rata-rata pertumbuhan GDP Indonesia adalah cukup rendah dengan nilai 4.65. Lebih lanjut, dengan mempertimbangkan mengenai variabel terkait industri perbankan, ditemukan bahwa rata-rata industri perbankan di Indonesia memiliki konsentrasi yang sangat rendah, yaitu sebesar 0.51.
Tabel 2: Hasil Statistik Deskriptif Mean Min Max Std. Dev. Credit risk 4.0132 0 35.167 5.0818 Variabel Spesifik Bank Bank size 16.9834 13.4071 20.9832 1.8311 Bank capitalization 0.2177 0.0938 0.9463 0.1270 Bank performance 0.0589 -0.6644 0.3128 0.1389 Loan growth 17.6246 -47.423 176.813 29.6664 Bank inefficiency 3.2193 0.2351 19.2594 3.1092 Ownership concentration 0.0382 0.0000 0.6958 0.1057 Bank diversification 0.2372 -1.6638 1.6703 0.3917 Determinan Makroekonomi GDP growth 4.6495 -2.0650 6.3776 2.1749 Inflation 4.8635 1.9210 11.9001 2.1230 Public debt 31.1302 24.8651 42.9166 4.7234 Unemployment 4.6940 3.6200 7.2100 0.9316 Determinan Spesifik Industri Concentration 0.5055 0.4802 0.6479 0.0265
Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)

## PROSEDUR EMPIRIS

## Hasil Empiris
Pada  bagian  ini,  akan  dijelaskan  mengenai  hasil  empiris  dari  penelitian.  Tipe  data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah panel data, berupa unbalanced panel data . Proses regresi dilakukan  terhadap  model  penelitian  dengan  menggunakan  model random  effects .  Untuk
mengkonfirmasi validitas dan efisiensi analisis, akan dilakukan sejumlah pengujian terlebih dahulu. Pertama, penelitian ini melakukan pengujian terkait model mana yang paling tepat untuk digunakan dan  mendapatkan  hasil  bahwa  data  penelitian  termasuk  dalam  model random  effect. Kedua, penelitian ini melakukan pengujian terkait heteroskedastisitas menggunakan Likelihood-ratio test dan mendapati adanya masalah heteroskedastisitas dalam model penelitian. Ketiga, penelitian ini melakukan  pengujian  terkait  autokorelasi  menggunakan Wooldridge  test dan  mendapati  adanya masalah autokorelasi dalam model penelitian sehingga iankemudian diasumsikan data penelitian turut  memiliki  masalah cross  sectional  dependence .  Oleh  karena  itu,  untuk  mengatasi  masalah- masalah  tersebut  akan  dilakukan  regresi  terhadap  model  penelitian  menggunakan  estimasi Generalized Least Square (GLS) dengan asumsi data panel memiliki masalah heteroskedastisitas dan autocorrelation .
Tabel 3: Hasil Regresi Variabel Non-Performing Loan SIZE 0.0074146 (0.0075) CAR -3.7497*** (1.1893) ROE -10.3927*** (1.0189) GROWTH -0.0186* (0.0049) INEFF 0.0535 (0.0491) OC -0.3415 (0.9474) DIV 0.8440** (0.3357) GDP 0.0365 (0.3478) INF 0.2625 (0.3880) DEBT 0.0064 (0.3060) UNEM -0.3105 (0.4156)
CR3 7.2100 (22.645) Observasi 455 Jumlah Bank 46 Year Indicator Ya Wald Chi2 306.87 Prob > Chi2 0.0000
Semua  variabel  telah  melalui  proses  winsor  dengan  asumsi batas  outlier  1%.  Standar  eror  berada  di  bagian  bertanda  dalam kurung dengan periode sampel adalah dari tahun 2000 sampai 2020 secara tahunan.
*, **, dan *** adalah indikasi tingkat signifikansi pada * p<.1, ** p<.05, *** p<.01.
Sumber: Data Olahan Peneliti (2022)

## PEMBAHASAN
Tabel  3  merupakan  hasil  regresi  dengan  variabel  dependen  adalah  NPL.  Untuk  pengaruh determinan  spesifik  bank,  yaitu  tingkat  CAR  terhadap  NPL,  hasil  penelitian  ini  menemukan hubungan yang negatif dan signifikan pada tingkat 1% antara tingkat modal bank dengan tingkat NPL.  Penemuan  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Naili  & Lahrichi (2022), Muhammad et al. (2020), serta Singh et al. (2021). Bank dengan tingkat modal atau  CAR  yang  tinggi  memiliki  kecenderungan  untuk  menghindari  pemberian  pinjaman  yang berisiko,  serta  kapital  yang  cukup  untuk  meningkatkan  kemampuan risk  assessors mereka. Penelitian ini juga menemukan bahwa profitabilitas bank berhubungan secara negatif dengan risiko kredit, signifikan pada tingkat 1%. Dalam Singh et al. (2021), dinyatakan bahwa kendala keuangan yang lebih sedikit akan dihadapi oleh bank yang profitable , sehingga bank menjadi kurang tertarik dalam memberikan pinjaman berisiko untuk meminimalkan risiko kredit mereka (Ghosh, 2015). Penelitian  ini  mendapati  bahwa  tingkat  diversifikasi  bank  memiliki  hubungan  yang  positif  dan signifikan terhadap tingkat NPL di Indonesia. Penemuan ini sejalan dengan hasil yang ditemukan oleh Moudud-Ul-Huq et al. (2018) pada penelitian sebelumnya. Hubungan yang positif antara bank diversification dengan NPL bisa dikarenakan bank yang terdiversifikasi tinggi mendapatkan non- interest income yang lebih tinggi dari interest income, hal ini membuat bank terekspos terhadap berbagai risiko baru seperti risiko pasar, risiko likuiditas, risiko operasional, dan risiko kredit. Bank juga  menghadapi  risiko  yang  lebih  tinggi  jika  aktivitas  bank  untuk  mendapatkan non-interest income lebih berisiko dan memiliki korelasi tinggi dengan interest income (Moudud-Ul-Huq et al., 2018).  Louzis  et  al.  (2012)  juga  menyatakan  bahwa  saat  bank  terdiversifikasi  tinggi,  ada kemungkinan manager masih belum memiliki pengalaman yang mendukung dan bank juga tidak memiliki  keunggulan  komparatif,  sehingga  risiko  kredit  bank  meningkat  dari  tingkat  NPL. Sementara itu, hubungan yang negatif dan signifikan ditemukan di antara pertumbuhan kredit dan tingkat NPL. Hubungan negatif ini dijelaskan oleh Ghenimi et al. (2017) sebagai kondisi dimana bank memiliki kemampuan untuk menarik simpanan baru dengan kualitas manajerial yang baik, sehingga membuat kemungkinan gagal bayar menjadi rendah.
Di sisi yang lain, sejumlah variabel spesifik bank, yaitu ukuran bank, inefisiensi bank, serta konsentrasi kepemilikan bank ditemukan tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat NPL di Indonesia. Ukuran bank ditemukan memiliki hubungan yang positif terhadap risiko kredit institusi  perbankan,  dimana  oleh  Louzis  et  al.  (2012)  dinyatakan  bahwa  bank  besar  memiliki kemungkinan  untuk  terlibat  dalam  kegiatan  pinjaman  yang  lebih  berisiko  dibandingkan  dengan aktivitas bank kecil. Adanya diversifikasi secara internal serta perundangan yang biasanya lebih memihak kepada bank-bank besar dapat meningkatkan insentif bagi bank besar untuk melakukan aktivitas  pemberian  pinjaman  yang  lebih  berisiko  (Haq  &  Heaney,  2012).  Inefisiensi  bank  juga ditemukan memiliki hubungan yang positif terhadap risiko kredit institusi perbankan, dimana oleh Fan  &  Shaffer  (2004)  dinyatakan  bahwa  bank  yang  lebih  efisien  dapat  mempertahankan  lebih banyak pendapatan dan dengan demikian mempertahankan rasio ekuitas yang lebih tinggi. Lebih lanjut, hubungan yang negatif ditemukan di antara konsentrasi kepemilikan bank terhadap tingkat NPL.  Menurut  penelitian  sebelumnya,  hubungan  yang  negatif  bisa  dikarenakan  konsentrasi kepemilikan yang tinggi dalam bank meningkatkan kontrol pengawasan dan perlindungan investor, sehingga mencegah bank dalam melakukan pengambilan risiko yang berlebihan (Shehzad et al., 2010).  Meskipun  demikian,  hubungan-hubungan  di  atas  ditemukan  tidaklah  signifikan  dalam penerapannya terhadap risiko kredit bank di Indonesia.
Untuk  pengaruh  determinan  spesifik  makroekonomi,  ditemukan  bahwa  semua  variabel makroekonomi tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat NPL di Indonesia. Hasil penelitian ini menemukan hubungan yang positif antara pertumbuhan GDP dengan tingkat NPL. Oleh Ahmad & Bashir (2013) dinyatakan bahwa hubungan positif antara GDP growth dengan NPL bisa  dikarenakan  saat  pertumbuhan  GDP  positif  mengindikasi economic  boom. Pada  masa economic boom bank akan menerapkan kebijakan kredit yang lebih leluasa, sehingga jumlah kredit meningkat  dan  meningkatkan  kemungkinan  NPL.  Marcucci  &  Quagliariello  (2008)  juga menyatakan bahwa tingkat NPL mengikuti siklus trend yang meningkat saat economic boom dan menurun saat depression . Hubungan yang positif juga ditemukan di antara tingkat inflasi Indonesia terhadap tingkat NPL. Hubungan positif ini dijelaskan oleh Chaibi & Ftiti (2015) sebagai kondisi dimana  peningkatan  inflasi  menyebabkan  kapasitas  pembayaran  utang  peminjam  memburuk dengan  mengurangi  pendapatan  riil  mereka,  sehingga  menyebabkan  peminjam  tidak  dapat membayar  hutang  pinjaman  mereka.  Penelitian  ini  mendapati  bahwa  utang  publik  Indonesia memiliki hubungan yang positif terhadap NPL. Penemuan ini sejalan dengan hasil yang ditemukan pada  penelitian  sebelumnya,  dimana  oleh  Bayar  (2019)  dinyatakan  bahwa  pendapatan  individu menjadi menurun oleh karena adanya pemotongan gaji dan pengeluaran sosial karena hutang publik meningkat sehingga menyebabkan pembayaran kembali pinjaman menjadi sulit dan meningkatkan NPL. Lebih lanjut, hubungan yang negatif ditemukan di antara tingkat pengangguran di Indonesia terhadap  tingkat  NPL.  Meskipun  demikian,  hubungan  yang  dimiliki  oleh  pertumbuhan  GDP, tingkat  inflasi,  utang  publik,  dan  tingkat  pengangguran  ditemukan  tidaklah  signifikan  dalam penerapannya terhadap risiko kredit bank di Indonesia. Terakhir, penelitian ini mendapati bahwa faktor spesifik industri, yaitu persaingan dan konsentrasi bank turut tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat NPL di Indonesia. Menurut penelitian sebelumnya, hubungan positif antara interbank concentration dengan NPL bisa dikarenakan karena masalah adverse selection. Semakin banyaknya bank yang berkompetisi, informasi khusus peminjam menjadi lebih tersebar, setiap  bank  menjadi  terinformasi.  Hal  ini  mengurangi  kemampuan  penyaringan  bank,  dan menciptakan kemungkinan bank memberi pinjaman kepada peminjam yang tidak berkualitas dan bank terlibat dalam pinjaman yang lebih berisiko sehingga NPL meningkat (Hellmann et al., 2000; Marquez, 2002).

## KESIMPULAN
Dalam  rangka  menjembatani  kesenjangan  yang  terdapat  dalam  literatur  sebelumnya, penelitian ini melakukan investigasi terhadap determinan tingkat NPL pada institusi perbankan di Indonesia  dalam  rentang  tahun  2000  sampai  2020.  Melalui  penggunaan  data  panel  dan  regresi dengan  model random  effect ,  ditemukan  hasil  bahwa  kapitalisasi  bank,  performa  bank, pertumbuhan  utang,  serta  diversifikasi  bank  merupakan  determinan  utama  dari  tingkat  NPL. Sedangkan  ukuran  bank,  inefisiensi  bank,  konsentrasi  kepemilikan,  pertumbuhan  GDP,  tingkat
inflasi,  hutang  publik,  tingkat  pengangguran,  serta  kompetisi  antar  bank  ditemukan  memiliki dampak  yang  tidak  signifikan  terhadap  NPL.  Penemuan  hasil  dari  penelitian  ini  memberikan indikasi  bahwa  dalam  konteks  paparan  terhadap  risiko  kredit,  institusi  perbankan  di  Indonesia memiliki ketergantungan yang tinggi terhadap faktor internal bank dibandingkan faktor eksternal, seperti kondisi perekonomian negara dan persaingan dalam industri.
Hasil  yang  didapat  dari  penelitian  ini  adalah  variabel  CAR,  ROE,  dan  GROWTH berpengaruh negatif terhadap NPL secara signifikan pada tingkat 1%. Hal ini berarti bahwa tingkat NPL  cenderung  menurun  saat capital  adequacy  ratio (CAR) , profitabilitas  (ROE),  dan pertumbuhan  utang  (GROWTH)  meningkat pada  institusi  perbankan  Indonesia.  Sementara  itu, variabel DIV berpengaruh positif terhadap NPL secara signifikan pada tingkat 5%. Hal ini berarti bahwa tingkat NPL cenderung meningkat saat tingkat diversifikasi (DIV) bank semakin tinggi. Di sisi yang lain, hasil regresi juga menunjukan bahwa sejumlah variabel, seperti SIZE, INEF, GDP, INF,  DEBT,  dan  CR3  secara  tidak  signifikan  berpengaruh  positif  terhadap  NPL,  sedangkan variabel  OC  dan  UNEM  secara  tidak  signifikan  berpengaruh  negatif  terhadap  NPL.  Dengan demikian,  dapat  diartikan  bahwa  ukuran  bank,  inefisiensi  bank,  konsentrasi  kepemilikan, pertumbuhan GDP, tingkat inflasi, hutang publik, tingkat pengangguran, serta kompetisi antar bank tidak  mempengaruhi  risiko  kredit  yang  ditunjukan  oleh  tingkat  NPL  sektor  perbankan  secara signifikan di Indonesia.
Sebagai  kesimpulan,  penelitian  ini  menemukan  bukti  untuk  hipotesis  kedua  (H2),  dan hipotesis  ketiga  (H3)  melalui  hasil  penelitian  yang  diperoleh.  Di  sisi  lain,  penelitian  ini  tidak berhasil menemukan bukti dari hipotesis pertama (H1), hipotesis keempat (H4), hipotesis kelima (H5),  hipotesis  keenam  (H6),  hipotesis  ketujuh  (H7),  hipotesis  kedelapan  (H8),  hipotesis kesembilan (H9), hipotesis kesepuluh (H10), hipotesis kesebelas (H11), dan hipotesis kedua belas (H12) dalam penelitian ini. Oleh karena itu, melalui hasil penelitian ini dapat dinyatakan bahwa hanya  variabel  spesifik  bank  (bank  capitalization,  bank  performance,  loan  growth,  dan  bank diversification) yang mempengaruhi tingkat risiko kredit yang ditunjukan oleh tingkat NPL sektor perbankan  di  Indonesia.  Sedangkan  variabel  makroekonomi  (bank  size,  bank  inefficiency, ownership  concentration,  GDP  growth,  inflation,  public  debt,  dan  unemployment,)  dan  variabel spesifik  industri  (interbank  concentration)  tidak  mempengaruhi  tingkat  risiko  kredit  yang ditunjukan oleh tingkat NPL sektor perbankan di Indonesia.

## REFERENSI
Ahmad, F., & Bashir, T. (2013). Explanatory power of bank specific variables as determinants of non-performing  loans:  Evidence  form  Pakistan  banking  sector. World  Applied  Sciences Journal , 22 (9), 1220–1231. https://doi.org/10.5829/idosi.wasj.2013.22.09.1908
Aiyar,  S.,  Bergthaler,  W.,  Garrido,  J.,  Ilyina,  A.,  Jobst,  A.,  Kang,  K.,  Kovtun,  D.,  Liu,  Y., Monaghan, D., & Moretti, M. (2015). A Strategy for Resolving Europe’s Problem Loans. Staff Discussion Notes , 15 (19), 1. https://doi.org/10.5089/9781513591278.006
Akbar, A., Karyadi, & Kartawinata. B. R. (2021). Analisis Non Performing Loan (NPL) Pada Bank Pembangunan  Daerah  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Sebelum  Dan  Selama Pandemi Covid-19. Jurnal E-Bis : Ekonomi Bisnis, 5(1), 67-82. https://doi.org/10.37339/e- bis.v5i1.537
Amuakwa-Mensah,  F.,  &  Boakye-Adjei,  A.  (2015).  Determinants  of  non-performing  loans  in Ghana  banking  industry. International  Journal  of  Computational  Economics  and Econometrics , 5 (1), 35. https://doi.org/10.1504/ijcee.2015.066207
Ari, A., Chen, S., & Ratnovski, L. (2021). The dynamics of non-performing loans during banking crises:  A  new  database  with  post-COVID-19  implications. Journal  of  Banking  and Finance , 133 (xxxx), 106140. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2021.106140 Bank  Indonesia.  (2021). Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  23/2/PBI/2021. Bank  Indonesia. https://www.bi.go.id/id/publikasi/peraturan/Pages/PBI_230221.aspx
Baron, M., & Xiong, W. (2017). Credit expansion and neglected crash risk. Quarterly Journal of Economics , 132 (2), 713–764. https://doi.org/10.1093/qje/qjx004
Bayar,  Y.  (2019).  Macroeconomic,  Institutional  and  Bank-Specific  Determinants  of  Non- Performing Loans in Emerging Market Economies: A Dynamic Panel Regression Analysis.
Journal of
Central Banking
Theory and Practice , 8 (3), 95–110. https://doi.org/10.2478/jcbtp-2019-0026 Brahmana, R., Kontesa, M., & Gilbert, R. E. (2018). Income diversification and bank performance: Evidence from Malaysian banks. Economics Bulletin , 38 (2), 799–809.
Calomiris, C. W., & Chen, S. (2022). The spread of deposit insurance and the global rise in bank asset risk since the 1970s. Journal of Financial Intermediation , 49 .
https://doi.org/10.1016/j.jfi.2020.100881 Chaibi,  H.,  &  Ftiti,  Z.  (2015).  Credit  risk  determinants:  Evidence  from  a  cross-country  study.
Research in
International Business and Finance , 33 , 1–16.
https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2014.06.001 Clark, H., Pinkovskiy, M., & Sala-i-Martin, X. (2017). China’s GDP Growth May Be Understand. National Bureau of Economic Research , 3 (April), 49–58.
Dimitrios, A., Helen, L., & Mike, T. (2016). Determinants of non-performing loans: Evidence from
Euro-area countries. Finance Research Letters , 18 , 116–119.
https://doi.org/10.1016/j.frl.2016.04.008 Dong,  Y.,  Meng,  C.,  Firth,  M.,  &  Hou,  W.  (2014).  Ownership  structure  and  risk-taking: Comparative  evidence  from  private  and  state-controlled  banks  in  China. International Review of Financial Analysis , 36 , 120–130. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2014.03.009 Fan,  L.,  &  Shaffer,  S.  (2004).  Efficiency  versus  risk  in  large  domestic  US  banks. Managerial Finance , 30 (9), 1–19. https://doi.org/10.1108/03074350410769245
Fries, S., & Taci, A. (2005). Cost efficiency of banks in transition: Evidence from 289 banks in 15 post-communist  countries. Journal  of  Banking  and  Finance , 29 (1  SPEC.  ISS.),  55–81. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2004.06.016
Ghenimi, A., Chaibi, H., & Omri, M. A. B. (2017). The effects of liquidity risk and credit risk on bank stability: Evidence from the MENA region. Borsa Istanbul Review , 17 (4), 238–248. https://doi.org/10.1016/j.bir.2017.05.002
Ghosh,  A.  (2015).  Banking-industry  specific  and  regional  economic  determinants  of  non- performing  loans:  Evidence  from  US  states. Journal of  Financial  Stability , 20 ,  93–104. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2015.08.004
Haq, M., & Heaney, R. (2012). Factors determining European bank risk. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money , 22 (4), 696–718.
https://doi.org/10.1016/j.intfin.2012.04.003
Havidz, S. A. H., & Setiawan, C. (2015). Bank Efficiency and Non-Performing Financing (NPF) in  the  Indonesian  Islamic  Banks. Asian  Journal  of  Economic  Modelling , 3 (3),  61–79. https://doi.org/10.18488/journal.8/2015.3.3/8.3.61.79
Hellmann, T. F., Murdock, K. C., & Stiglitz, J. E. (2000). Liberalization, moral hazard in banking, and prudential regulation: Are capital requirements enough? American Economic Review , 90 (1), 147–165. https://doi.org/10.1257/aer.90.1.147
Isik, O., & Bolat, S. (2016). Determinants of non-performing loans of deposit banks in Turkey.
Pressacademia , 5 (4), 341–350. https://doi.org/10.17261/pressacademia.2017.356 Jabbouri,  I.,  &  Naili,  M.  (2019).  Determinants  of  Nonperforming  Loans  in  Emerging  Markets: Evidence  from  the  MENA  Region.  In Review  of  Pacific  Basin  Financial  Markets  and Policies (Vol. 22, Issue 4). https://doi.org/10.1142/S0219091519500267 Jiménez, G., Lopez, J. A., & Saurina, J. (2013). How does competition affect bank risk-taking?
Journal of Financial Stability , 9 (2), 185–195. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2013.02.004 Kalemli-Ozcan,  S.,  Laeven,  L.,  &  Moreno,  D.  (2015).  Debt  Overhang  ,  Rollover  Risk  and Investment in Europe Debt Overhang , Rollover Risk and Investment in. Dubrovnik . Kashif,  A.  R.,  Zafar,  N.,  &  Arzoo,  F.  (2016).  Impact  of  Agricultural  Credit  and  its  Nature  on Agricultural  Productivity:  A  Study  of  Agriculture  Sector  of  Pakistan. Journal  of Environmental and Agricultural Sciences , 9 (59), 59–68.
http://jeas.agropublishers.com/wp-content/uploads/2017/09/JEAS-09-59-68.pdf
Liu,  Y.,  Brahma,  S.,  &  Boateng,  A.  (2020).  Impact  of  ownership  structure  and  ownership concentration  on  credit  risk  of  Chinese  commercial  banks. International  Journal  of Managerial Finance , 16 (2), 253–272. https://doi.org/10.1108/IJMF-03-2019-0094
Louzis,  D.  P.,  Vouldis,  A.  T.,  &  Metaxas,  V.  L.  (2012).  Macroeconomic  and  bank-specific determinants  of  non-performing  loans  in  Greece:  A  comparative  study  of  mortgage, business  and  consumer  loan  portfolios. Journal  of  Banking  and  Finance , 36 (4),  1012– 1027. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2011.10.012
Maharani,  N.  K.,  Sumardi,  S.,  &  Salisu,  A.  (2020).  Does  Banking  in  Indonesia  tend  to  be Concentrated? Ikonomika , 4 (2), 199–210. https://doi.org/10.24042/febi.v4i2.4811 Makri, V., Tsagkanos, A., & Bellas, A. (2014). Determinants of non-performing loans: The case of Eurozone. Panoeconomicus , 61 (2), 193–206. https://doi.org/10.2298/PAN1402193M
Marcucci, J., & Quagliariello, M. (2008). Is bank portfolio riskiness procyclical?. Evidence from Italy using a vector autoregression. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money , 18 (1), 46–63. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2006.05.002
Marijana Ćurak, Sandra Pepur, & Klime Poposki. (2013). Determinants of non-performing loans - evidence  from  Southeastern  European  banking  systems. Banks  and  Bank  Systems , 8 (1),
45–53.
Marquez, R. (2002). Competition, Adverse Selection, and Information Dispersion in the Banking
Industry. Review of Financial Studies , 15 (3), 901–926.
https://doi.org/10.1093/rfs/15.3.901
Moudud-Ul-Huq, S., Ashraf, B. N., Gupta, A. Das, & Zheng, C. (2018). Does bank diversification heterogeneously  affect  performance  and  risk-taking  in  ASEAN  emerging  economies?
Research in International Business and Finance , 46 , 342–362. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2018.04.007
Muhammad, R., Suluki, A., & Nugraheni, P. (2020). Internal factors and non-performing financing in  Indonesian  Islamic  rural  banks. Cogent  Business  and  Management , 7 (1). https://doi.org/10.1080/23311975.2020.1823583
Naili, M., & Lahrichi, Y. (2022). Banks’ credit risk, systematic determinants and specific factors: recent evidence from emerging markets. Heliyon , 8 (2), e08960.
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e08960 Ozili, Peterson K. (2019). Non-performing loans and financial development: new evidence. Journal of Risk Finance , 20 (1), 59–81. https://doi.org/10.1108/JRF-07-2017-0112
Ozili, Peterson Kitakogelu, & Uadiale, O. (2017). Ownership concentration and bank profitability.
Future Business Journal , 3 (2), 159–171. https://doi.org/10.1016/j.fbj.2017.07.001 Partovi,  E.,  &  Matousek,  R.  (2019).  Bank  efficiency  and  non-performing  loans:  Evidence  from Turkey. Research  in  International  Business  and  Finance , 48 (March  2018),  287–309. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2018.12.011
Salas, V., & Saurina, J. (2002). Credit risk in two institutional regimes: Spanish commercial and savings  banks. Journal  of  Financial  Services  Research , 22 (3),  203–224. https://doi.org/10.1023/A:1019781109676
Schularick, M., & Taylor, A. M. (2012). Credit booms gone bust: Monetary policy, leverage cycles, and  financial  crises,  1870-2008. American  Economic  Review , 102 (2),  1029–1061. https://doi.org/10.1257/aer.102.2.1029
Shehzad, C. T., de Haan, J., & Scholtens, B. (2010). The impact of bank ownership concentration on impaired loans and capital adequacy. Journal of Banking and Finance , 34 (2), 399–408. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2009.08.007
SINGH, S. K., BASUKI, B., & SETIAWAN, R. (2021). The Effect of Non-Performing Loan on Profitability:  Empirical  Evidence  from  Nepalese  Commercial  Banks. Journal  of  Asian Finance, Economics and Business , 8 (4), 709–716. https://doi.org/10.13106/jafeb.2021.vol8.no4.0709
Skarica,  B.  (2014).  Determinants  of  non-performing  loans  in  Central  and  Eastern  European countries. Financial Theory and Practice , 38 (1), 37–59.
https://doi.org/10.3326/fintp.38.1.2
Tölö, E., & Virén, M. (2021). How much do non-performing loans hinder loan growth in Europe? European Economic Review , 136 , 103773.
https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2021.103773 Utami, P. D. Y., & Yustiawan, D. G. P. (2021). Non Performing Loan sebagai Dampak Pandemi Covid- 19: Tinjauan Force Majeure Dalam Perjanjian Kredit Perbankan. Kertha Patrika , 43 (3), 324. https://doi.org/10.24843/kp.2021.v43.i03.p07 Vithessonthi, C. (2016). Deflation, bank credit growth, and non-performing loans: Evidence from Japan.
International Review
of Financial Analysis , 45 , 295–305. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2016.04.003 Wang, A. T. (2018). A reexamination on the effect of bank competition on bank non-performing loans. Applied Economics , 50 (57), 6165–6173.
https://doi.org/10.1080/00036846.2018.1489505 Zhang, D., Cai, J., Dickinson, D. G., & Kutan, A. M. (2016). Non-performing loans, moral hazard and  regulation  of  the  Chinese  commercial  banking  system. Journal  of  Banking  and Finance , 63 , 48–60. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2015.11.010