## PENGARUH NPL DAN INDIKASI FFR TERHADAP STABILITAS PERBANKAN PADA MASA PANDEMI COVID-19
Devi Febriani 1 , Rozmita Dewi Yuniarti 2
Akuntansi, Fakultas Pendidikan Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia 1,2
Abstract. The banking sector is one of the sectors affected by the unstable condition of the Indonesian economy due to the COVID-19 pandemic. The banking industry is the heart of Indonesia's economic activity, so if it collapses, it will  have  a  systemic  impact.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  effect  of  Non-performing  Loan  and Fraudulent Financial Reporting on Banking Financial Stability during the COVID-19 pandemic. The sample in this study is banking companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) using multiple linear regression analysis to test the hypothesis. The results of this study indicate that Non Performing Loan has a negative effect on Banking Financial Stability during the COVID-19 pandemic. As well as, Fraudulent Financial Reporting variable which also has a negative effect on Banking Financial Stability during the COVID-19 Pandemic.
Keywords.  Banking  Financial  Stability;COVID-19  Pandemic;  Fraudulent  Financial  Reporting;  Non  Performing Loan.
Abstrak . Sektor perbankan adalah salah satu sektor yang terdampak karena keadaan perekonomian Indonesia yang tidak  stabil  akibat  pandemi  COVID-19.  Industri  perbankan  merupakan  jantungnya  aktivitas  ekonomi  Indonesia, sehingga bila mengalami kolaps akan berdampak sistemik. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh Kredit  Macet  dan Fraudulent  Financial  Reporting terhadap  Stabilitas  Keuangan  Perbankan  pada  masa  pandemi COVID-19. Sampel dalam penelitian ini adalah pada perusahaan perbankan yang terdaftar di  Bursa Efek Indonesia (BEI)  dengan  menggunakan  analisis  regresi  linear  berganda  untuk  menguji  hipotesis.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa variabel Kredit Macet memiliki pengaruh negatif terhadap Stabilitas Keuangan Perbankan pada masa  pandemi  COVID-19.  Begitu  juga  dengan  variabel Fraudulent  Financial  Reporting yang  memiliki  pengaruh negatif terhadap Stabilitas Keuangan Perbankan pada masa Pandemi COVID-19.
Kata kunci .  Fraudulent Financial Reporting;  Kredit Macet ; Pandemi COVID-19; Stabilitas Keuangan Perbankan.
Corresponding author. Email: devifebriani@upi.edu 1 , rozmita.dyr@upi.edu 2
How  to  cite  this  article. Febriani,  D.  &  Yuniarti,  R,  D.  (2022),  Pengaruh  Kredit  Macet  Dan  Indikasi  Fraudulent Financial Reporting Terhadap Stabilitas Keuangan Perbankan Pada Masa Pandemi Covid-19. Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan, 10(3) 503-518. History of article. Received: Oktober 2022, Revision: November 2022, Published: Desember 2022 Online ISSN: 2541-061X.Print ISSN: 2338-1507. DOI: 10.17509/jrak.v10i3.46957 Copyright©2022. Published by Jurnal Riset Akuntansi dan Keuangan. Program Studi Akuntansi. FPEB. UPI

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan perekonomian di Indonesia  pada  tahun  2019  dan  2020  tidak lepas  dari  adanya  pengaruh  penyebaran  virus COVID-19.  Dampak  adanya  COVID-19  ini sedikit banyaknya telah membuat perekonomian  semakin  memburuk  pada berbagai sektor, yaitu seperti yang terjadi pada sektor  pariwisata,  manufaktur,  infrastruktur, perdagangan,  dan  sektor  lainnya  yang
membuat  tingkat  konsumsi  rumah  tangga menurun  drastis.  Tentunya  hal  ini  memicu kekhawatiran  pada  kondisi  perekonomian  di Indonesia,  terlebih  lagi  dengan  adanya COVID-19 ini mendorong terciptanya kebijakan-kebijakan yang dikeluarkan pemerintah  dalam  rangka  mengatasi  wabah yang terjadi di Indonesia.
Salah satu kebijakan yang lahir karena adanya  COVID-19  yaitu  terkait  dengan
Lockdown atau  PSBB  (Pembatasan  Sosial Berskala  Besar)  yang  dilanjutkan  dengan kebijakan New  Normal. Kebijakan  ini dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengurangi aktivitas  masyarakat  diluar  rumah  agar  tidak melebarnya  penyebaran  virus  COVID-19. Dengan adanya kebijakan PSBB, banyak pihak yang kehilangan mata pencahariannya terutama kalangan menengah kebawah, seperti pedagang-pedagang  kecil  yang  tidak  dapat berjualan diluar lagi karena adanya kebijakan PSBB. Tak hanya itu, banyak pula perusahaan dalam  bidang  pariwisata  maupun  perhotelan yang gulung tikar karena dampak dari adanya COVID-19.  Tak  jarang  pula  puluhan  bahkan ratusan  karyawan  di  PHK  dari  pekerjaannya karena  perusahaan  tidak  sanggup  untuk membayar gaji karyawan pada masa pandemi COVID-19.  Tak  hanya  sampai  disitu  saja, karena  merebaknya  COVID-19  pada  tahun 2020, pertumbuhan perekonomian di
Indonesia  mengalami  penurunan  dari  tahun sebelumnya. Berikut adalah
pertumbuhan perekonomian  di  Indonesia  dari  tahun  2016- 2020.
Gambar 1. Pertumbuhan Ekonomi di Sumber : Badan Pusat Statistik, 2021
Indonesia 2016-2020 (Triwulan IV-2020 )
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari
Badan
Pusat Statistik, perekonomian Indonesia  yang  diukur  berdasarkan  Produk Domestik Bruto (PDB) menunjukkan pertumbuhan perekonomian Indonesia terlihat stabil pada tahun 2016-2018, yaitu pada tahun
2016 berada pada angka 5,02% dan meningkat pada  tahun  2017  menjadi  5,19%  dan  pada tahun  2018  berada  pada  angka  5,18%  dan mulai  menurun  pada  tahun  2019  menjadi 4,97%. Namun, terdapat kondisi menghawatirkan  pada  tahun  2020,  dimana pada  grafik  tersebut  menunjukkan  bahwa pertumbuhan perekomian Indonesia mengalami  penurunan  yang  signifikan  dari tahun  2019  yaitu  dengan  pertumbuhan perekonomian di Indonesia berada pada angka -2,07% (y-on-y) dibandingkan  pada  tahun 2019 (BPS, 2021).
Gambar 2. Indeks Stabilitas Sistem Keuangan Sumber : Bank Indonesia, 2021
Berdasarkan  grafik  yang  dikeluarkan oleh  Bank  Indonesia,  terlihat  bahwa  Indeks Stabilitas  Sistem  Keuangan  (ISSK)  di Indonesia  pada  bulan  Desember  –  Mei  2020 hampir  menyentuh  warna  merah  yang menandakan bahwa indeks stabilitas keuangan berada dalam posisi ditengarai krisis. Namun, indeks stabilitas sistem keuangan tetap terjaga di  tengah  perbaikan  pertumbuhan  ekonomi pada Semester II 2020. Hal ini tercermin dari indeks stabilitas sistem keuangan yang masih berada dalam zona normal dan terus bertahan di bawah threshold hingga ditutup pada angka 0,41  pada  akhir  Desember  2020.  Penurunan ISSK  dibanding  realisasi  Semester  I  2020 tersebut,  terutama  didukung  oleh  ketahanan likuiditas  dan  efisiensi  perbankan.  Tekanan dari  sisi  tingkat  intermediasi  masih  relatif tinggi  dan  masih  belum  kembali  ke  level prapandemi. Tertahannya intermediasi perbankan  tercermin  dari  lending  standard perbankan yang masih cenderung ketat (Bank Indonesia, 2021b).
5,02% 5,19% 5,18% 4,97% -2,07% -3,00% -2,00% -1,00% 0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00% 5,00% 6,00% Pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB) Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia 2016-2020 (Triwulan IV-2020) 2016 2017 2018 2019 2020
Kenaikan risiko dan penurunan jumlah debitur ini secara signifikan mulai terjadi pada bulan  maret  dimana  pada  bulan  ini  kasus COVID-19 di Indonesia diumumkan.
Gambar 3. Perkembangan Kredit dan NPL Bank Umum 2019-2020 Sumber : Otoritas Jasa Keuangan, 2021
Berdasarkan  grafik  tersebut,  dapat dilihat  bahwasanya  perkembangan  kredit  dan NPL  pada  bank  umum  mengalami  kenaikan. Dimana pada tahun 2019 tercatat NPL sebesar 2,53%  dan  naik  menjadi  3,06%  pada Desember  2020.  Salah  satu  faktor  yang memicu  terjadinya  kenaikan  NPL  ini  adalah karena  merebaknya  pandemi  COVID-19  di Indonesia.
Kasus  COVID-19  ini  menyebabkan peningkatan  kredit  bermasalah  pada  dunia pembiayaan  karena  menurunnya  kemampuan pembayaran debitur yang memicu meningkatnya  profil  risiko  debitur.  Apabila tidak diatasi secara tepat maka akan membuat perusahaan  pembiayaan  kesulitan  dalam mengelola  dana.  Dengan  adanya  kondisi tersebut  maka  akan  sangat  berpengaruh  pada jalannya  kegiatan  pada  perusahaan.  Kondisi yang  sulit  ini  tentunya  tidak  hanya  dirasakan oleh  pihak  perusahaan  pemberi  dana  saja, namun  dirasakan  pula  oleh  masyarakat  yang kesulitan  dalam  perekonomian  sebagai  efek dari  adanya  COVID-19.  Oleh  karena  itu, pemerintah  mengeluarkan  sebuah  kebijakan yang  diberikan  dalam  rangka  membantu masyarakat yang usahanya terdampak
COVID-19  untuk  menunda  pembayaran cicilan  pada  berbagai  jenis  kredit,  termasuk pada perusahaan yang bergerak dalam bidang pendanaan  atau  pembiayaan.  Seperti  halnya kredit  kendaraan  bermotor,  kredit  pemilikan rumah  atau  KPR,  kredit  modal  usaha,  dan kredit  lainnya  dengan  cara  mengajukan langsung  kepada  pihak  yang  memberi pendanaan  seperti  contonya  pada  lembaga keuangan  bank  atau  perusahaan multifinance lain.
Kebijakan  yang  dikeluarkan  tersebut terdapat  pada  Peraturan  POJK  Nomor 11/POJK.03/2020 yang berisi tentang Stimulus  Perekonomian  Nasional  Sebagai Kebijakan Countercyclical Dampak Penyebaran Coronavirus Disease 2019.
Tentunya  dengan  adanya  kebijakan  yang dikeluarkan  pemerintah  tersebut  bertujuan untuk  mendorong  pengoptimalisasian  kinerja pada  perusahaan  pembiayaan  sebagai  upaya untuk  menjaga  stabililitas  keuangan  pada perusahaan pembiayaan juga sebagai countercyclical dari adanya dampak merebaknya  COVID-19.  Dalam  peraturan yang dikeluarkan tersebut menjelaskan terkait dengan  kelonggaran  yang  diberikan  pada pekerja  informal  yang  terkena  dampak COVID-19.
Kredit bermasalah ini tentunya memicu kekhawatiran  karena  menjadi  salah  satu penyebab terjadinya ketidaklancaran perputaran  kas  di  dalam bank  dan  dapat berpengaruh  terhadap  stabilitas  keuangan perusahaan  perbankan.  Pernyataan  tersebut didukung  oleh  Ghenimi  et  al.  (2017)    dan Dwinanda  &  Sulistyowati  (2021)  dalam penelitiannya menyatakan bahwa risiko kredit berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap stabilitas bank. Dimana, variabel independennya  akan  direaksi  negatif  oleh variabel  dependen.    Hal  ini  memiliki  makna bahwa  ketika  semakin  rendah  tingkat  risiko kredit  maka  akan  semakin  tinggi  tingkat stabilitas  keuangan  perbankan.  Hasil  studi tersebut  juga  didukung  oleh  penelitian  yang dilakukan  oleh  Imbierowicz  &  Rauch  (2014) dan  Buchdadi  et  al.  (2020)  yang  menyatakan
2,53% 3,06% 0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00% Perkembangan Kredit dan NPL Bank Umum 2019-2020 2019 2020
bahwa  risiko  kredit  dan  risiko  likuiditas memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  stabilitas bank. Selain itu, berdasarkan hasil regresi data panel  yang  dilakukan  oleh  Setiawan  et  al. (2019)  menunjukkan  bahwa  risiko  kredit berpengaruh negatif terhadap default probability ,  sedangkan  risiko  likuiditas  dan interaksi  risiko  kredit  dan  risiko  likuiditas berpengaruh positif terhadap default probability .
Namun, dalam penelitian yang dilakukan oleh Irmayanti (2020), menunjukkan bahwa risiko likuiditas memiliki arah  hubungan  yang  negatif  signifikan terhadap stabilitas bank konvensional. Sedangkan,  risiko  kredit  berpengaruh  positif terhadap stabilitas bank konvensional. Hal ini bermakna  bahwa  semakin  rendah  nilai  risiko kredit, maka akan menurunkan stabilitas bank konvensional.  Penelitian  tersebut  didukung oleh  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fiarsih (2018)  yang  mana  hasil  penelitiannya menjelaskan  bahwa  risiko  kredit  yang  diukur oleh  NPL  berpengaruh  positif  terhadap stabilitas  perbankan  yang  diukur  dengan  Z- Score .
Sementara itu, penelitian yang dilakukan  oleh  Fatoni  &  Sidiq  (2019) menunjukkan  bahwa  NPL  tidak  berpengaruh terhadap stabilitas sistem perbankan konvensional  dan  sejalan  dengan  penelitian yang dilakukan oleh Nugroho & Anisa (2018) yaitu  dalam  penelitiannya  mendapatkan kesimpulan bahwa NPF/NPL tidak berpengaruh terhadap stabilitas.
Industri perbankan merupakan jantungnya  aktivitas  ekonomi  Indonesia, sehingga  bila  mengalami kolaps  akan berdampak  sistemik.  Tak  hanya  kredit  macet saja  yang  memicu  kekhawatiran  pada  masa pandemi  COVID-19  ini,  namun  ancaman terjadinya fraud pun semain melebar. Penelitian  survey  terkait  dengan fraud telah dilakukan  oleh  RSM  Indonesia  memperoleh hasil  bahwa  kemungkinan  terjadinya fraud pada masa pandemi COVID-19 semakin tinggi dimana  salah  satunya  yaitu  terjadi  melalui cyber dengan menggunakan teknologi
informasi  saat work  from  home .  Survey tersebut  dilakukan  pada  18  sektor  industri komersial, perbankan, pemerintah, sampai jasa profesional.  Dan  terbukti  bahwa  80% instead of  responden menyatakan  bahwa fraud mengalami peningkatan drastis selama adanya pandemi COVID-19, 56% menegaskan bahwa pendapatan yang diperoleh organisasi mereka paling terpengaruh akibat merebaknya COVID-19,  dan  35%  menyatakan  bahwa adanya  penyelewengan  asset  yang  dilakukan pada masa pandemi (Atmoko, 2020).
Berdasarkan data Survei Fraud Indonesia  2019, fraud menunjukkan  industri keuangan  dan  perbankan  paling  dirugikan yaitu  sebesar  41,4%.  Hal  ini  sesuai  dengan hasil  studi  ACFE  dengan  judul Report  to  the Nations 2018,  yang  menunjukkan  bahwa industri  keuangan  dan  perbankan  menempati posisi  pertama  organisasi  yang  dirugikan akibat  kecurangan  atau fraud (Association  of Certified Fraud Examiners (ACFE) Indonesia, 2020).
Melihat  kekhawatiran  ini,  tentunya Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  melakukan peningkatan  aturan  pada  sektor  perbankan dengan  tujuan  pencegahan fraud .  Dimana, OJK  memahami  bahwasanya  setiap  kegiatan dalam usaha pembiayaan termasuk perbankan dapat  terpapar  risiko  dalam  operasinya  yang salah  satunya  berasal  dari  kecurangan  atau fraud . Oleh karena itu, perbankan diwajibkan menerapkan  strategi  anti  kecurangan  yang berisi tentang pencegahan, deteksi, investigasi, sanksi, serta pemantauan, yang tentunya akan diawasi langsung oleh OJK (Sembiring, 2020).
Penelitian  ini  akan  berfokus  pada tingkat  stabilitas  keuangan  perbankan  pada masa  pandemi  COVID-19  pada  bank  yang tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan melihat  dua  variabel  independen  yaitu  terkait dengan Kredit Macet dan Fraudulent
Financial
Reporting . Pada penelitian sebelumnya  sudah  terdapat  peneliti  yang membahas  terkait  dengan  pengaruh  Kredit Macet terhadap stabilitas keuangan perbankan, akan  tetapi  masih  terjadi gap  research antara hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh
beberapa  peneliti.  Hal  tersebutlah  yang mendorong peneliti untuk melakukan penelitian  kembali  terkait  Kredit  Macet terhadap  Stabilitas  Keuangan  Perbankan. Selain itu, para peneliti terdahulu menggunakan Teori Keagenan yang dijadikan dasar  penelitian,  akan  tetapi  dalam  penelitian ini  menggunakan  teori Structure,  Conduct, Performance untuk  digunakan  sebagai  dasar teori  dalam  mencari  pengaruh  Kredit  Macet dan Fraudulent Financial Reporting terhadap Stabilitas  Keuangan  Perbankan.  Peneliti menemukan  bahwa  teori Structure,  Conduct, Performance lebih  tepat  untuk  digunakan sebagai  dasar  teori  dalam  mencari  pengaruh Kredit  Macet  dan Fraudulent  Financial Reporting terhadap  Stabilitas  Keuangan Perbankan.  Dimana  berdasarkan  teori  SCP, ketika Kredit Macet dan Fraudulent Financial Reporting sebagai conduct pada  perusahaan perbankan  terjadi,  maka  akan  menentukan performance stabilitas keuangan pada perusahaan  perbankan.  Kemudian,  belum terdapat  penelitian  yang  membahas  pengaruh Kredit  Macet  dan Fraudulent  Financial Reporting terhadap  Stabilitas  Keuangan Perbankan  pada  masa  pandemi  COVID-19 yang menjadi sebuah perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya. Maka dari itu, peneliti  tertarik  untuk  mengkaji  lebih  dalam terkait dengan “Pengaruh NPL dan Indikasi FFR  Terhadap  Stabilitas  Perbankan  Pada Masa Pandemi COVID-19”.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan  metode  kuantitatif,  dimana datanya  berupa  angka.  Populasi  dalam penelitian  ini  adalah  perusahaan  perbankan yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada tahun  2019-2020.  Berdasarkan website Bursa Efek  Indonesia  (BEI)  yaitu www.idx.co.id terdapat 49 perusahaan dalam sektor perbankan pada tahun 2019-2020.
Pada  penelitian  ini,  teknik  sampling yang  digunakan  adalah purposive  sampling . Purposive sampling menurut Sugiyono (2019) merupakan teknik yang dipilih untuk
menentukan sampel dengan cara mempertimbangkannya dengan ketentuan yang berlaku. Dengan begitu, hanya beberapa populasi saja yang sesuai dengan kriteria yang telah  ditentukan  yang  dapat  menjadi  anggota sampel. Berikut ini adalah kriteria sampel yang akan digunakan dalam penelitian ini, diantaranya yaitu:
• Perusahaan  perbankan  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  pada  tahun 2019-2020.
• Laporan  tahunan  perbankan  pada  tahun 2019-2020  dapat  diakses  di  Bursa  Efek Indonesia (BEI) atau website perusahaan.
• Laporan  tahunan  perbankan  memuat informasi yang diperlukan dalam penelitian ini.
• Data  dalam  laporan  tahunan  tersebut disajikan dalam mata uang rupiah.
• Perusahaan listing di  Bursa  Efek Indonesia  (BEI)  sebelum  tahun  2019- 2020.
• Perusahaan tidak delisting di Bursa Efek Indonesia  (BEI)  selama  tahun  2019- 2020.
Tabel 1. Purposive Sampling No Kategori Jumlah 1.  Perusahaan perbankan yang terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia (BEI) pada tahun 2019-2020. 49 2.  Laporan tahunan perbankan pada tahun 2019-2020 yang tidak dapat diakses di Bursa Efek  Indonesia  (BEI)  atau website perusahaan. (1) 3.  Laporan tahunan perbankan yang tidak memuat informasi  yang  diperlukan dalam penelitian ini. (1) 4.  Data dalam laporan tahunan tersebut tidak disajikan dalam mata uang rupiah. 0 5.  Perusahaan  tidak listing di Bursa Efek Indonesia (BEI) sebelum tahun 2019-2020. (4)
6.  Perusahaan delisting di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama tahun 2019-2020. (2) Sampel 41 Tahun Penelitian  2 tahun Total Observasi 82 Sumber : Diolah oleh peneliti Setelah dilakukan seleksi, maka diperoleh sampel dengan jumlah 41 perusahaan  perbankan  dengan  menggunakan laporan  tahunan  perbankan  yang  terdaftar  di Bursa Efek Indonesia (BEI) 2019-2020.
Dalam  penelitian  ini,  tingkat  risiko Kredit  Macet  diwakili  oleh  NPL  ( Non  Profit Loan )  karena  NPL  ini  merupakan  rasio  yang tepat  untuk  dijadikan  sebagai  proksi  kredit macet. NPL dapat digunakan untuk mengukur sejauh  mana  kredit  macet  dapat  ditutupi dengan  aktiva  produktif  yang  dimiliki  oleh industri atau perusahaan (Mosey et al., 2018). Bahkan,  ketentuan  terkait  dengan  NPL  ini telah  diatur  pada  Peraturan  BI  Nomor 6/10/PBI/2004  tanggal  12 April 2004 tentang Sistem  Penilaian  Tingkat  Kesehatan  Bank Umum. Semakin tinggi NPL suatu bank, maka mencerminkan  bank  tersebut  berada  pada kondisi yang tidak sehat dan apabila rasio NPL berada dibawah 5%, maka potensi keuntungan yang didapat akan semakin besar. Rasio NPL dapat dijadikan sebagai alat kontrol atau bahan evaluasi  bagi  perbankan  untuk  senantiasa menjaga kegiatan bisnisnya.
Fraud Score
digunakan untuk mendeteksi Fraudulent  Financial  Reporting . Model ini merupakan model deteksi kecurangan laporan keuangan yang dikembangkan  dengan  menggunakan  teknik scaled  logistic  probability (Dechow  et  al., 2011) . Model F-Score
merupakan pengembangan  model Beneish  M-Score yang didesain secara khusus agar pengguna mampu mendapatkan  nilai (score) secara  langsung tanpa menggunakan indeks
dalam perhitungannya (Hugo, 2019). Dalam pengujian perbandingan Beneish M-Score dan F-Score yang  dilakukan  oleh  Hugo  (2019) membuktikan  bahwa  model Beneish  M-Score
dan  model F-Score efektif  dalam  mendeteksi kecurangan laporan keuangan, dimana Beneish M-Score memiliki  tingkat  akurasi  86%, sedangkan F-Score memiliki  tingkat  akurasi sebesar  95%.  Perusahaan  dapat  diprediksi melakukan  kecurangan  terhadap  laporan keuangan jika nilai fraud score model tersebut lebih  dari  1,  sedangkan  jika  nilai fraud  score model kurang dari 1 maka perusahaan tersebut tidak  dapat  diprediksi  melakukan  kecurangan terhadap  laporan  keuangan  (Ismawati  & Krisnawati, 2019).
Kemudian,  proksi  yang  digunakan untuk  menganalisis  Stabilitas  Keuangan Perbankan yaitu dengan menggunakan metode Z- Score ROA.  Menurut  Sakarombe  (2018) terdapat  tiga  faktor  yang  dapat  digunakan untuk  mengukur  stabilitas  perbankan,  yaitu ROE, ROA, dan votalitas dengan menggunakan  standar  deviasi  ROA.  Ali  & Puah  (2019)  juga  menambahkan  bahwa indikator  yang  paling  berpengaruh  dalam mengukur  stabilitas  perbankan  adalah Return on Assets (ROA) dikarenakan Return on Assets (ROA)  mempunyai  pengaruh  yang  signifikan dalam  menyelidiki  kemampuan  manajemen bank  dalam  mengelola  aset  yang  ada  untuk menghasilkan profit. Indeks ini mencerminkan tingkat  risiko  bank  secara  keseluruhan,  atau kemungkinan gagal bayarnya (Anh & Phuong, 2021).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Statistik Deskriptif
Variabel  dalam  penelitian  ini  yaitu Kredit Macet, Fraudulent Financial Reporting dan  Stabilitas  Keuangan  Perbankan.  Statistik deskriptif dari variabel-variabel dalam penelitian ini disajikan pada tabel berikut.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Variabel

## Penelitian
Descriptive Statistics N  Minimum  Maximum Mean Std. Deviation NPL 82 .00 496.00 182.4512 132.01891 F- SCORE 82 - 28019.00 11619.00  -232.2439  4616.90249 Z-ROA 82 785.00 11609.00  1823.9756  1402.49016
Valid N (listwise) 82
Sumber : data diolah menggunakan SPSS 26
Tabel  2.  menunjukkan  skor  minimum NPL  yang  merupakan  proksi  Kredit  Macet berada  pada  angka  0,00  yang  diungkapkan pada  laporan  tahunan  perusahan  perbankan. NPL  yang  berada  pada  angka  0,00  ini  yaitu pada  PT  Bank  Jago  Tbk  tahun  2020  dan  PT Bank  Capital  Indonesia  Tbk  tahun  2020, Sedangkan skor maksimum NPL yaitu berada pada  angka  0,0496  atau  4,96%  yang  dicapai oleh PT Bank Victoria International Tbk pada tahun 2019. Rata-rata NPL yang diungkapkan yaitu sebesar 0,0182 atau 1,82%. Nilai standar deviasi sebesar 0,0132 atau 1,32% lebih kecil dari rata-rata 1,82% menunjukkan sebaran data yang kecil. Hal ini berarti menunjukkan bahwa penyimpangan  data  dari  rata-rata  kecil, sehingga  nilai  mean  merupakan  representasi yang baik dari keseluruhan data.
Nilai minimum
F-Score yang
merupakan  proksi Fraudulent  Financial Reporting berada  pada  angka -2,8019  yang merupakan  nilai  F-Score  dari  PT  Bank  QNB Indonesia Tbk di tahun 2019. Sedangkan nilai maksimum  berada  pada  angka  1,1619  yang merupakan  nilai  F-Score  dari  PT  Bank  Ina Perdana Tbk di tahun 2020. Nilai rata-rata F- Score  berada  pada  angka  -0,02322  dengan standar deviasi sebesar 0,4616 yang menunjukkan sebaran data yang besar. Hal ini menunjukkan  bahwa  penyimpangan  data  dari mean  besar  sehingga  nilai  mean  merupakan representasi  yang  tidak  baik  dari  keseluruhan data.
Nilai minimum Z-ROA sebagai proksi dari  Stabilitas  Keuangan  Perbankan  berada pada  nilai  0,0785  yang  merupakan  nilai  Z- ROA pada PT BPD Banten Tbk di tahun 2019. Sedangkan nilai maksimum berada pada angka 1,1609 yang merupakan nilai Z-ROA pada PT Bank Jago Tbk di tahun 2019. Sementara itu, nilai  rata-rata  Z-ROA  berada  pada  angka 0,1824 dengan standar deviasi yang lebih kecil dari  nilai  rata-rata  yaitu  sebesar  0,1402  yang
berarti menunjukkan sebaran data yang kecil. Hal ini berarti menunjukkan bahwa penyimpangan  data  dari  rata-rata  kecil, sehingga  nilai  mean  merupakan  representasi yang baik dari keseluruhan data.

## Uji Asumsi Klasik

## Uji Normalitas
Sumber : data diolah menggunakan SPSS 26
Gambar 4. Hasil Uji Normalitas
Hasil  uji  normalitas  yang  disajikan dalam gambar 4. menggambarkan bahwa titik- titik atau data berada di  dekat atau mengikuti garis diagonalnya. Berdasarkan gambar tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai residual berdistribusi normal.

## Uji Multikolinearitas
Tabel 3. Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficients a Model
Unstandard ized Coefficient s Standardi zed Coefficie nts t Si g. Collinearity Statistics B Std. Erro r Beta Tolera nce VIF 1  (Constant) 18.0 05 2.43
4 7.3 98 .0 00 LnKreditM acet - .145 .042 -.346 - 3.4 05 .0 01 .966 1.0 35 LnFFR - .594 .247 -.245 - 2.4 06 .0 18 .966 1.0 35
a. Dependent Variable: LnStabilitasKeuangan
Sumber : data diolah menggunakan SPSS 26
Berdasarkan  tabel  3.  terlihat  bahwa nilai  Tolerance  berada  pada  angka  0,966  dan nilai  VIF  berada  pada  angka  1,035.  Nilai tersebut  menunjukkan  tidak  terjadi  gejala multikolinearitas  dikarenakan  nilai  Tolerance yang  berada  pada  angka  0,966  >  0,100  dan nilai  VIF  yang  berada  pada  angka  1,035  < 10,00.

## Uji Autokorelasi
Tabel 4. Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary b Model R R Square Adjusted
R Square Std. Error of the
Estimate Durbin- Watson 1 .459 a .211 .191 .41928 1.747
a. Predictors: (Constant), LnFFR, LnKreditMacet b. Dependent Variable: LnStabilitasKeuangan Sumber : data diolah menggunakan SPSS 26
Jumlah  n  sebanyak  82  dan  jumlah variabel  independent  (k)  =  2.  Nilai  dl  dan  du yang  diperoleh  dari  tabel  Durbin  Watson dengan tingkat signifikansi 0,05 adalah 1,5915 dan 1,6913.  Hasil autokorelasi pada tabel 4.4 menunjukkan  bahwa  nilai  Durbin  Watson berada  pada  angka  1,747.  Nilai  tersebut menggambarkan bahwa tidak terjadi autokorelasi karena 1,6913 < 1,747 < 2,3087, dimana 1,6913 merupakan nilai du dan 2,3087 merupakan  nilai  yang  diperoleh  dari  4  - 1,6913.

## Uji Heteroskedastisitas
Sumber : data diolah menggunakan SPSS 26
Gambar 5. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Berdasarkan  gambar  5.  diatas,  dapat terlihat bahwa penyebaran titik-titik data tidak berpola,  titik-titik  data  menyebar  diatas  dan dibawah atau disekitar angka 0, dan titik-titik data  tidak  mengumpul  hanya  diatas  atau dibawah  saja.  Berdasarkan  hal  tersebut  dapat disimpulkan bahwa dalam penelitian ini tidak terdapat gejala heteroskedastisitas.

## Hasil Uji Hipotesis
Analisis Regresi Linear Berganda
Tabel 5. Koefisien Regresi
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta 1  (Constant) 18.005 2.434 7.398  .000 LnKreditMacet -.145 .042 -.346 -3.405  .001 LnFFR -.594 .247 -.245 -2.406  .018 a. Dependent Variable: LnStabilitasKeuangan
Sumber : data diolah menggunakan SPSS 26
Berdasarkan tabel 5. diperoleh persamaan regresi sebagai berikut : Y = 18,005 -  0,145  –  0,594 ,  sehingga dapat  dipaparkan bahwa nilai konstanta senilai 18,005 merupakan  konstanta  atau  keadaan  saat variabel Stabilitas Keuangan Perbankan belum dipengaruhi  oleh  variabel  lainnya  yaitu variabel  Kredit  Macet  (X1)  dan Fraudulent Financial  Reporting (X2).  Apabila  variabel independent tidak ada, maka variabel Stabilitas
Keuangan Perbankan tidak mengalami perubahan. Nilai  koefisien  regresi  X1  bernilai negatif dengan nilai sebesar 0,145 menunjukkan  bahwa  variabel  Kredit  Macet memiliki pengaruh negatif terhadap Stabilitas Keuangan Perbankan. Dimana, setiap kenaikan 1 satuan variabel Kredit Macet, maka akan menurunkan Stabilitas Keuangan
Perbankan sebesar 0,145 satuan dengan asumsi bahwa  variabel  lain  tidak  diteliti  dalam penelitian  ini.  Oleh  karena  itu,  berdasarkan hipotesis  satu  yang  peneliti  ajukan  bahwa
Kredit  Macet  berpengaruh  negatif  terhadap Stabilitas Keuangan
Perbankan, maka hipotesis tersebut dapat diterima.
Selain  itu,  nilai  koefisien  regresi  X2 juga bernilai negatif sebesar 0,594 menunjukkan  bahwa  variabel Fraudulent Financial  Reporting memiliki  pengaruh negatif terhadap Stabilitas
Keuangan
Perbankan.  Hal  tersebut  bermakna  bahwa setiap  kenaikan  1  satuan  variabel Fraudulent Financial  Reporting ,  maka  akan  menurunkan Stabilitas  Keuangan  Perbankan  sebesar  0,594 satuan  dengan  asumsi  bahwa  variabel  lain tidak diteliti dalam penelitian ini. Oleh karena itu,  berdasarkan  hipotesis  satu  yang  peneliti ajukan bahwa Fraudulent Financial Reporting berpengaruh negatif terhadap Stabilitas Keuangan Perbankan, maka hipotesis tersebut dapat diterima.

## Hasil Uji Hipotesis Statistik
Penelitian  ini  menggunakan  tingkat signifikansi sebesar 5%. Pengambilan keputusan  hipotesis  diterima  atau  ditolak adalah sebagai berikut:
• Jika nilai signifikansi perhitungan < dari probabilitas  0,05,  maka  H 0 ditolak sedangkan H 1 diterima.
• Jika nilai signifikansi perhitungan > dari probabilitas  0,05,  maka  H 0 diterima sedangkan H 1 ditolak.
Tabel 6. Hasil Uji Hipotesis
Coefficients a
Model
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B
Std. Error Beta 1  (Constant) 18.005 2.434 7.398  .000 LnKreditMacet -.145 .042 -.346 - 3.405 .001 LnFFR -.594 .247 -.245 - 2.406 .018 a. Dependent Variable: LnStabilitasKeuangan
Sumber : data diolah menggunakan SPSS 26
Berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, maka berdasarkan hasil penelitian pada  tabel  6.  terkait  dengan  variabel  Kredit Macet, terdapat nilai signifikansi sebesar 0,001
yaitu lebih kecil dari α = 0,05 dengan nilai β berada  pada  angka  negatif  sebesar  0,145, sehingga keputusannya adalah H1 diterima dan H0  ditolak.  Artinya,  Kredit  Macet  memiliki pengaruh terhadap Stabilitas Keuangan Perbankan. Berdasarkan hasil tersebut mampu menjawab hipotesis pertama yaitu :
Ho : β 1 ≥ 0, Kredit Macet tidak memiliki pengaruh negatif terhadap Stabilitas  Keuangan  Perbankan  pada  masa pandemi COVID-19
H 1 : β 1 < 0, Kredit Macet
memiliki  pengaruh  negatif  terhadap Stabilitas  Keuangan  Perbankan  pada masa pandemi COVID-19 Kemudian,  terkait  dengan  variabel Fraudulent Financial Reporting , menunjukkan  bahwa  nilai  signifikansi  berada pada angka 0,018 yaitu lebih kecil dari α = 0,05 dengan  nilai  β  bernilai  negatif  berada  pada angka 0,594 sehingga keputusannya adalah H1 diterima  dan  H0  ditolak.  Artinya, Fraudulent Financial  Reporting berpengaruh  negatif terhadap  Stabilitas  Keuangan  Perbankan. Berdasarkan  hasil  tersebut  mampu  menjawab hipotesis kedua yaitu :
Ho : β 2 ≥ 0, Fraudulent Financial
Reporting tidak memiliki pengaruh negatif terhadap  Stabilitas  Keuangan  Perbankan pada masa pandemi COVID-19
H 1 : β 2 < 0, Fraudulent  Financial Reporting  memiliki  pengaruh  negatif terhadap Stabilitas Keuangan Perbankan pada masa pandemi COVID- 19
Pengaruh Kredit Macet terhadap Stabilitas Keuangan Perbankan
Berdasarkan hasil penelitian
menunjukkan  bahwa  Kredit  Macet  yang diproksikan  dengan  NPL  memiliki  pengaruh negatif terhadap Stabilitas Keuangan Perbankan  pada  masa  pandemi  COVID-19,
artinya ketika Kredit Macet  meningkat,  maka akan  menyebabkan  Stabilitas  Keuangan Perbankan  menurun.  Penelitian  ini  sejalan dengan teori Structure, Conduct, Performance, dimana struktur yang dimaksud adalah terkait dengan  struktur  yang  tercipta  akibat  dampak dari terjadinya pandemi COVID-19. Sedangkan,  kredit  macet  adalah  sebagai conduct dalam  teori Structure,  Conduct, Performance .  Kredit  macet  disini  dapat menunjukkan  perilaku  dari  sebuah  pemakai industri  perbankan.  Dimana,  ketika  dalam kondisi  pandemi  COVID-19  dan  sangat mempengaruhi  tingkat  perekonomian  di Indonesia  menimbulkan  kredit  macet  pada perbankan  karena  nasabah  yang  terkena dampak  COVID-19  tidak  dapat  melunasi tagihannya.
Hasil  penelitian  yang  didapatkan tersebut  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Imbierowicz  &  Rauch  (2014) dan  Buchdadi  et  al.  (2020)  yang  menyatakan bahwa  risiko  kredit  dan  risiko  likuiditas memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  stabilitas bank.  Dimana,  variabel  independennya  akan direaksi  negatif  oleh  variabel  dependen.    Hal ini  bermakna  bahwa  ketika  semakin  rendah tingkat risiko kredit maka akan semakin tinggi tingkat stabilitas keuangan perbankan. Penelitian  tersebut  juga  didukung  oleh  hasil penelitian yang dilakukan oleh Ghenimi et al. (2017)  dan Dwinanda & Sulistyowati (2021) dalam penelitiannya menyatakan bahwa risiko kredit berpengaruh negatif signifikan terhadap stabilitas bank.
Sedangkan hasil penelitian ini berbeda dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Irmayanti  (2020)  yang  menunjukkan  bahwa risiko  kredit  berpengaruh  positif  terhadap stabilitas bank konvensional. Hal ini bermakna bahwa semakin rendah nilai risiko kredit, maka akan menurunkan stabilitas bank konvensional.  Begitupun  dengan  penelitian yang dilakukan oleh Fiarsih (2018) yang mana hasil  penelitiannya  menjelaskan  bahwa  risiko kredit  yang  diukur  oleh  NPL  berpengaruh
positif  terhadap  stabilitas  perbankan  yang diukur  dengan Z-Score .  Selain  itu,  hasil penelitian  ini  juga  bertolak  belakang  dengan penelitian yang dilakukan oleh Fatoni & Sidiq (2019)  yang  menunjukkan  bahwa  NPL  tidak berpengaruh terhadap stabilitas sistem perbankan konvensional dan dengan penelitian yang dilakukan oleh Nugroho & Anisa (2018) yaitu  NPF/NPL  tidak  berpengaruh  terhadap stabilitas.
Faktanya,  risiko  kredit  ada  ketika rekanan tidak dapat melakukan dan menentukan  kewajiban  mereka  pada  tanggal yang telah ditentukan (Ferhi, 2018). Peningkatan  akses  keuangan  melalui  inklusi keuangan mengubah komposisi nasabah dalam hal  perilaku  simpan  pinjam.  Dimana,  jika inklusi  keuangan  diperluas  ke  daerah  yang tidak dikenal dan klien yang tidak layak kredit melalui  inklusi  keuangan,  ini  menimbulkan peningkatan risiko kredit dan karenanya akan mengancam stabilitas (Musau et al., 2018).
Kredit bermasalah ini tentunya memicu kekhawatiran  karena  menjadi  salah  satu penyebab terjadinya ketidaklancaran perputaran  kas  di  dalam bank  dan  dapat berpengaruh  terhadap  stabilitas  keuangan perusahaan  perbankan,  oleh  karena  itu  perlu adanya kebijakan untuk meminimalisir turunnya Stabilitas Keuangan Perbankan. Jika suatu bank memiliki nilai NPF/NPL yang lebih tinggi  dari  5%  maka  dapat  dikatakan  bank tersebut gagal dalam menyalurkan pembiayaan kepada  nasabah  karena  hal  tersebut  akan menggangu perputaran modal kerja dari bank tersebut  dan  dapat  menurunkan  laba  pada periode yang sama (Nugroho & Anisa, 2018). Selain itu, di  sisi  lain adanya NPF/NPL yang tinggi  akan  dapat  mengganggu  perputaran modal  kerja  dari  bank.  Maka  manakala  bank memiliki  jumlah  pembiayaan  macet  yang tinggi,  maka  bank  akan  berusaha  terlebih dahulu  mengevaluasi  kinerja  mereka  dengan sementara menghentikan penyaluran pembiayaannya  hingga  NPF/NPL  berkurang
(Wibowo  &  Syaichu,  2013;  Riyadi  & Yulianto, 2014; Soekapdjo et al., 2018).
Oleh  karena  itu,  berdasarkan  kajian stabilitas  keuangan  Bank  Dalam  hal  ini, perbankan  telah  mengambil  upaya  mitigasi risiko  dengan  tetap  melakukan  pembentukan Cadangan Kerugian Penurunan Nilai (CKPN) untuk kredit yang direstrukturisasi, di samping dukungan  program  restrukturisasi  Otoritas Jasa  Keuangan  (OJK)  untuk  menahan kenaikan  kredit  bermasalah  (Bank  Indonesia, 2021a). Salah satu kebijakan yang dikeluarkan terdapat  pada  Peraturan  POJK  Nomor 11/POJK.03/2020 yang berisi tentang
Stimulus  Perekonomian  Nasional  Sebagai Kebijakan Countercyclical Dampak Penyebaran Coronavirus  Disease 2019  yang
bertujuan
untuk mendorong
pengoptimalisasian  kinerja  pada  perusahaan pembiayaan  sebagai  upaya  untuk  menjaga stabililitas keuangan pada perusahaan pembiayaan juga sebagai countercyclical dari adanya  dampak  merebaknya  COVID-19. Dalam  peraturan  yang  dikeluarkan  tersebut menjelaskan terkait dengan kelonggaran yang diberikan pada pekerja informal yang terkena dampak  COVID-19.  Terdapat  beberapa  jenis keringanan  yang  diberikan  pada  penerima kredit, diantaranya terdapat penundaan pembayaran  bunga,  penundaan  pembayaran pokok,  atau  penundaan  keduanya,  serta perpanjangan jangka waktu pinjaman (Audriene, 2020).
Pengaruh  Fraudulent  Financial  Reporting terhadap Stabilitas Keuangan Perbankan
Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan  bahwa Fraudulent  Financial
Reporting memiliki pengaruh negatif terhadap Stabilitas  Keuangan  Perbankan  pada  masa pandemi COVID-19. Hasil penelitian tersebut bermakna bahwa ketika Fraudulent Financial Reporting meningkat maka akan menyebabkan Stabilitas  Keuangan  Perbankan  menurun. Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  teori
Structure,  Conduct,  Performance. Dimana, Fraudulent  Financial  Reporting termasuk kedalam kategori conduct atau perilaku dalam teori Structure, Conduct , Performance . Perilaku disini adalah terkait dengan kecurangan laporan keuangan yang dilakukan oleh  pegawai  perusahaan  perbankan.  Dengan terjadinya  kredit  macet  dalam  perusahaan perbankan, pastinya akan mendorong perusahaan  untuk  menghindari  risiko  dan secara tidak langsung memberikan kesempatan kepada perusahaan perbankan untuk menyembunyikan  beberapa  informasi  dengan cara melakukan Fraudulent Financial Reporting agar  laporan  keuangan  perusahaan tetap terlihat baik. Oleh karena itu, berdasarkan  teori  SCP,  struktur  yang  tercipta akibat dampak dari pandemi COVID-19 akan menyebabkan terjadinya Fraudulent Financial Reporting sebagai conduct pada  perusahaan perbankan yang pada akhirnya akan menentukan performance stabilitas  keuangan pada perusahaan perbankan.
Manajemen akan selalu berupaya untuk meningkatkan  stabilitas  keuangan  perusahaan dengan  menempuh  berbagai  cara  dan  strategi dengan tujuan agar perusahaan dapat membuat perusahaannya  terlihat  baik  dan  mampu bersaing  dengan  perusahaan  lain,  sehingga membuat  pemegang  saham  merasa  aman  dan percaya  dengan  kinerja  manajemen.  Hal tersebut  didukung  oleh  penelitian  yang dilakukan  Riandani  &  Rahmawati  (2019), yaitu stabilitas keuangan berpengaruh terhadap kecurangan laporan keuangan.

## SIMPULAN

## Simpulan
Kredit  Macet  memiliki  pengaruh negatif terhadap Stabilitas Keuangan Perbankan  pada  masa  pandemi  COVID-19, artinya ketika Kredit Macet  meningkat,  maka akan  menyebabkan  Stabilitas  Keuangan Perbankan  menurun.  Kredit  bermasalah  ini tentunya memicu kekhawatiran karena
menjadi  salah  satu  penyebab  terjadinya ketidaklancaran perputaran kas di dalam bank dan  dapat  berpengaruh  terhadap  stabilitas keuangan  perusahaan  perbankan,  oleh  karena itu perlu adanya kebijakan untuk meminimalisir  turunnya  Stabilitas  Keuangan Perbankan.  Ketika  bank  memiliki  jumlah pembiayaan  macet  yang  tinggi,  maka  bank akan  berusaha  terlebih  dahulu  mengevaluasi kinerja mereka dengan sementara menghentikan  penyaluran  pembiayaannya hingga  NPF/NPL  berkurang  sehingga  tidak mengganggu stabilitas keuangan pada perusahaan  perbankan.  Dalam  hal  ini, perbankan  telah  mengambil  upaya  mitigasi risiko  dengan  tetap  melakukan  pembentukan Cadangan Kerugian Penurunan Nilai (CKPN) untuk kredit yang direstrukturisasi, di samping dukungan  program  restrukturisasi  Otoritas Jasa  Keuangan  (OJK)  untuk  menahan kenaikan kredit bermasalah yaitu salah satunya seperti kebijakan pada Peraturan POJK Nomor 11/POJK.03/2020 yang berisi tentang
Stimulus  Perekonomian  Nasional  Sebagai Kebijakan Countercyclical Dampak Penyebaran Coronavirus Disease 2019.
Fraudulent
Financial Reporting memiliki pengaruh negatif terhadap Stabilitas Keuangan  Perbankan  pada  masa  pandemi
COVID-19. Hasil penelitian tersebut bermakna bahwa ketika Fraudulent Financial Reporting meningkat maka akan menyebabkan Stabilitas  Keuangan  Perbankan  menurun. Sejalan  dengan  teori Structure,  Conduct, Performance ,  struktur  yang  tercipta  akibat dampak  dari  pandemi  COVID-19  akan menyebabkan terjadinya Fraudulent Financial Reporting sebagai  conduct  pada  perusahaan perbankan yang pada akhirnya akan menentukan performance stabilitas  keuangan pada perusahaan perbankan. Salah satu faktor yang menyebabkan terciptanya kondisi tersebut  karena  manajemen  akan  selalu berupaya  untuk meningkatkan  stabilitas keuangan  perusahaan  dengan  menempuh berbagai cara dan strategi dengan tujuan agar perusahaan  dapat  membuat  perusahaannya terlihat  baik  dan  mampu  bersaing  dengan perusahaan lain, sehingga membuat pemegang
saham  merasa  aman  dan  percaya  dengan kinerja manajemen.

## Saran

## Perusahaan Perbankan
• Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa Kredit Macet memiliki pengaruh negatif terhadap Stabilitas Keuangan Perbankan pada masa pandemi COVID-19, artinya ketika  Kredit  Macet  meningkat,  maka akan  menyebabkan  stabilitas  keuangan perbankan  menurun.  Agar  perbankan siap  untuk  menghadapi  berbagai  faktor pendorong  meningkatnya  risiko  Kredit Macet  dikarenakan  kondisi  tak  tertuga yang  mungkin  terjadi  pada  perusahaan seperti pandemi COVID-19, perusahaan perbankan  perlu  melakukan  mitigasi risiko  khususnya  terkait  dengan  risiko Kredit  Macet.  Hal  ini  dilakukan  agar perusahaan perbankan dapat meminimalisir  dampak  dari  terjadinya Kredit  Macet.  Selain  itu,  peran  dari kebijakan  yang  tepat  akan  sangat membantu  dalam  proses  pemulihan Stabilitas  Keuangan  Perbankan  yang diakibatkan  dari  adanya  dampak  Kredit Macet.  Salah  satu  hal  yang  dapat dilakukan
perbankan yaitu mengasuransikan kredit macetnya, sehingga  ketika  terjadi  peningkatan Kredit Macet, maka Stabilitas Keuangan Perbankan dapat tetap terjaga.
• Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa Fraudulent Financial Reporting memiliki  pengaruh  negatif  terhadap Stabilitas Keuangan Perbankan. Dimana, ketika Fraudulent  Financial  Reporting meningkat  maka  akan  menyebabkan Stabilitas Keuangan
Perbankan
menurun.  Oleh  karena  itu,  perusahaan perbankan harus senantiasa menjalankan pengendalian  internal  dengan  baik melalui  pemantauan  atau  pengawasan sistem  pengendalian  fraud  serta  tindak lanjut  ketika  terjadi  indikasi  fraud  agar dapat  meminimalisir  terjadinya  fraud dan  agar  tetap  sesuai  dengan  peraturan
yang  berlaku,  serta  dapat  menjaga tingkat Stabilitas Keuangan Perbankan.

## Penelitian Selanjutnya
• Faktor-faktor yang diuji untuk mengetahui Stabilitas Keuangan
Perbankan  dalam  penelitian  ini  hanya dua  variabel  yaitu  Kredit  Macet  dan Fraudulent  Financial  Reporting dan memperoleh  hasil  Kredit  Macet  dan Fraudulent  Financial  Reporting yang memiliki  pengaruh  negatif  terhadap Stabilitas  Keuangan  Perbankan  pada masa  Pandemi  COVID-19.  Sedangkan, masih  terdapat  faktor-faktor  lain  yang
dapat mempengaruhi
Stabilitas Keuangan  Perbankan.  Diharapkan  pada penelitian selanjutnya agar dapat menambah faktor-faktor lain dan memilih  proksi  variabel  independen yang memiliki pengaruh terhadap Stabilitas  Keuangan  Perbankan  seperti Loan  to  Deposit  Ratio  (LDR),  Risiko Likuiditas, Inflasi, BI Rate, Nilai Tukar Rupiah, dan Net Interest Margin.
• Penelitian ini mengambil data pada masa pandemi COVID-19.
Diharapkan peneliti  selanjutnya  dapat  menambah periode  penelitian  untuk  memperkaya hasil penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Ali,  M.,  &  Puah,  C.  H.  (2018).  The  internal determinants  of  bank  profitability  and stability: An insight from banking sector of  Pakistan. Management  Research
Review , 42 (1), 49–67. https://doi.org/10.1108/MRR-04-2017-
0103
Anh, N. Q., &  Phuong, D. N. T. (2021). The impact  of  credit  risk  on  the  financial stability of commercial banks in Vietnam.
Ho  Chi  Minh  City  Open  University Journal  of  Science  -  Economics  and Business  Administration , 11 (2),  67–80. https://doi.org/10.46223/hcmcoujs.econ. en.11.2.1421.2021
Association  of  Certified  Fraud  Examiners (ACFE)  Indonesia.  (2020). Survei  Fraud Indonesia 2019. Acfe Indonesia Chapter , 1–76.  https://acfe-indonesia.or.id/survei- fraud-indonesia/
Atmoko,  C.  (2020). Survei:  Kasus  fraud  dan penyelewengan  aset  melonjak  di  tengah pandemi .
Antaranews.Com.
https://www.antaranews.com/berita/1872 564/survei-kasus-fraud-dan- penyelewengan-aset-melonjak-di- tengah-pandemi
Audriene,  D.  (2020). Kiat  Memanfaatkan
Penundaan  Bayar  Kredit  dari  Pak Jokowi . CNN Indonesia.
https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/
20200501190654-83-499313/kiat- memanfaatkan-penundaan-bayar-kredit- dari-pak-jokowi
Bank Indonesia. (2021a). Bersinergi Mendorong Intermediasi, Mengakselerasi
Pemulihan  Ekonomi. Kajian  Stabilitas Keuangan  No.  37  September  2021 ,  1– 102. www.bi.go.id
Bank  Indonesia.  (2021b). Sinergi  Kebijakan untuk Menjaga Ketahanan Sistem Keuangan  dan  Mendorong  Intermediasi Dalam  Rangka  Pemulihan  Ekonomi . Departemen Kebijakan Makroprudensial.
BPS. (2021). Ekonomi Indonesia  2020 Turun sebesar 2,07 Persen (c-to-c) . Badan Pusat Statistik.
https://www.bps.go.id/pressrelease/2021/
02/05/1811/ekonomi-indonesia-2020- turun-sebesar-2-07-persen--c-to-c-.html
Dechow,  P.  M.,  Ge,  W.,  Larson,  C.  R.,  &
Sloan,  R.  G.  (2011).  Predicting  Material Accounting Misstatements. Contemporary  Accounting  Research , 28 (1),
17–82. https://doi.org/10.1111/j.1911- 3846.2010.01041.x
Dwinanda,  I.  Z.,  &  Sulistyowati,  C.  (2021). The  Effect  of  Credit  Risk  and  Liquidity
Risk  on  Bank  Stability. Jurnal  Ilmu Ekonomi Terapan , 6 (2), 255. https://doi.org/10.20473/jiet.v6i2.31144 Fatoni,  A.,  &  Sidiq,  S.  (2019).  Analisis Perbandingan Stabilitas Sistem Perbankan Syariah Dan Konvensional Di Indonesia. Ekspansi:  Jurnal  Ekonomi,
Keuangan,  Perbankan  Dan  Akuntansi ,
11 (2),
179–198. https://doi.org/10.35313/ekspansi.v11i2. 1350 Ferhi,  A.  (2018).  Credit  risk  and  banking stability:  a  comparative  study  between Islamic and conventional banks.
International  Journal  of  Law  and
Management , 60 (4), 1009–1019. https://doi.org/10.1108/IJLMA-05-2017-
0112
Fiarsih, A. (2018). Risiko Bank dan Stabilitas Perbankan di Indonesia. Doctoral Dissertation, Universitas Peradaban .
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
Hugo, J. (2019). Efektivitas Model Beneish M-
Score  Dan  Model  F-Score  Dalam Mendeteksi Kecurangan Laporan Keuangan. Jurnal  Muara  Ilmu  Ekonomi Dan Bisnis , 3 (1), 165. https://doi.org/10.24912/jmieb.v3i1.2296
Imbierowicz,  B.,  &  Rauch,  C.  (2014).  The relationship  between  liquidity  risk  and credit  risk  in  banks. Journal  of  Banking and Finance , 40 (1), 242–256. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2013.1
1.030
Irmayanti, D. (2020). Analisis Risiko Likuiditas,  Risiko  Kredit,  dan  Stabilitas Bank  Syariah  dan  Konvensional  di Indonesia .
Ismawati,  D.,  &  Krisnawati,  L.  (2019). Analisis  Fraud  Pentagon  pada  Financial Statement  Fraud  menggunakan  Beneish
M-Score dan F-Score.
Fakultas Ekonomika  Dan  Bisnis,  Universitas Peradaban .
Mosey, A. C., Tommy, P., & Untu, V. (2018). Pengaruh Risiko Pasar Dan Risiko Kredit Terhadap Profitabilitas Pada Bank Umum Bumn  Yang  Terdaftar  Di  Bei  Periode 2012-2016. Jurnal  EMBA:  Jurnal  Riset
Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 6 (3), 1338–1347. https://doi.org/10.35794/emba.v6i3.2021 7
Musau, S., Muathe, S., & Mwangi, L. (2018).
Financial inclusion, bank competitiveness and  credit  risk  of  commercial  banks  in Kenya. International Journal of
Financial  Research , 9 (1),  203–218. https://doi.org/10.5430/ijfr.v9n1p203
Nugroho,  L.,  &  Anisa,  N.  (2018).  Pengaruh Manajemen  Bank  Induk,  Kualitas  Aset, Dan  Efisiensi  Terhadap  Stabilitas  Bank Syariah  Di  Indonesia  (Periode  Tahun 2013-2017). Inovbiz:  Jurnal  Inovasi Bisnis , 6 (2), 114. https://doi.org/10.35314/inovbiz.v6i2.83 3
Otoritas  Jasa  Keuangan.  (2021). Statistik Perbankan  Indonesia  -  Desember  2020 . Www.Ojk.Go.Id. https://www.ojk.go.id/id/kanal/perbanka n/data-dan-statistik/statistik-perbankan- indonesia/Pages/Statistik-Perbankan- Indonesia---Desember-2020.aspx
Peraturan  POJK  Nomor  11/POJK.03/2020
yang berisi tentang Stimulus Perekonomian Nasional Sebagai Kebijakan Countercyclical Dampak
Penyebaran  Coronavirus  Disease  2019 . (2020).
Riandani,  M.  A.,  &  Rahmawati,  E.  (2019). Pengaruh  Fraud  Pentagon,  Kepemilikan Institusional  dan  Asimetris  Informasi Terhadap Kecurangan Laporan Keuangan (Studi Empiris pada Perusahaan
Perbankan yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia  Tahun  2015-2017). Reviu Akuntansi  Dan  Bisnis  Indonesia , 3 (2),
179–189. https://doi.org/10.18196/rab.030244
Riyadi,  S.,  &  Yulianto,  A.  (2014).  Pengaruh pembiayaan  bagi  hasil,  pembiayaan  jual beli, financing deposit to ratio (FDR) dan non performing financing (NPF) terhadap profitabilitas  bank  umum  syariah  di Indonesia. Acounting  Analysis  Journal ,
3 (4), 466–474.
Sakarombe, U. (2018). Financial Inclusion and
Bank Stability in Zimbabwe. International Journal of Academic Research in Economics and Management Sciences , 7 (4), 121–138.
https://doi.org/10.6007/ijarems/v7- i4/5193
Saputra, A. A., Najmudin, & Shaferi, I. (2020). The Effect of Credit Risk, Liquidity Risk and Capital Adequacy on Bank Stability.
International Sustainable Competitiveness  Advantage , 6 (6),  153– 162. https://doi.org/10.5267/j.ac.2020.7.023
Sembiring,  L.  J.  (2020). Cegah  Fraud
Perbankan,  OJK  Perkuat  Pengawasan Berlapis . CNBC Indonesia.
https://www.cnbcindonesia.com/market/ 20200720083843-17-173837/cegah- fraud-perbankan-ojk-perkuat- pengawasan-berlapis
Setiawan,  A.,  Sudarto,  &  Widiastuti,  E.
(2019). The Influence of Credit Risk and
Liquidity  Risk  on  Bank  Stability. International  Conference  on  Rural
Development and Entrepreneurship
2019:  Enhancing  Small  Business  and
Rural  Development  Toward  Industrial
Revolution 4.0 , 5 (1), 1–9.
Sugiyono. (2019). Metode Penelitian
Kuantitatif (Setiyawami (Ed.)). Alfabeta.