## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 814 − 823 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2603

## Determinan NonPerformingLoan Bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Sebelum dan Selama Pandemi Covid-19
Deandra Afifah Zerlinda Maidin * , Marcellia Susan
Fakultas Bisnis, Program Studi Magister Manajemen, Universitas Kristen Maranatha, Bandung Jl. Surya Sumantri No.65, Sukawarna, Kec. Sukajadi, Kota Bandung, Jawa Barat, Indonesia Email: 1,* deandra.afifah@gmail.com, 2 marcellia.susan@gmail.com Email Penulis Korespondensi: deandra.afifah@gmail.com Submitted: 28/11/2022 ; Accepted: 15/01/2023 ; Published: 20/02/2023
Abstrak −Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  bagaimana  pengaruh  antara  NPL  dan  Ukuran  Bank,  Biaya  Operasional Pendapatan Operasional (BOPO), Suku Bunga Dasar Kredit (SBDK), dan Inflasi beserta perbedaan kelima variabel tersebut pada tahun-tahun  sebelum  pandemi,  yaitu  2018  dan  2019,  serta  pada  masa  pandemi  yaitu  2020  hingga  2021.  Metode  Penelitian menggunakan teknik purposive sampling, dan diperoleh 37 bank umum konvensional yang terdaftar di BEI untuk diteliti. Teknik analisis data yang digunakan yaitu regresi linier berganda, uji-t sampel berpasangan, dan Uji Wilcoxon Rank Spearman. Temuan menunjukkan bahwa NPL dipengaruhi secara signifikan oleh Ukuran Bank, BOPO, SBDK, dan Inflasi secara bersamaan. Variabel BOPO dan Inflasi secara parsial berpengaruh positif terhadap NPL, namun variabel Ukuran Bank dan SBDK tidak berpengaruh terhadap  NPL.  Berbagai  pengujian  tersebut  menunjukkan  adanya  variasi  antara  semua  variabel  sebelum  dan  selama  Pandemi Covid-19.
Kata Kunci: NonPerformingLoan; Ukuran Bank; Biaya Operasional Pendapatan Operasional; Suku Bunga Dasar Kredit; Inflasi.
Abstract −This  study  aims  to  analyze  how  the  influence  between  Non-Performing  Loans  and  Bank  Size,  Operating  Income Operational Costs (BOPO), Basic Loan Interest Rates (SBDK), and Inflation along with the differences between the five variables in the years before the pandemic, namely 2018 and 2019, and during the pandemic, namely 2020 to 2021. Research Methods using a purposive sampling technique, 37 conventional banks listed on the IDX were obtained for research. Multiple linear regression, paired sample t-test, and Wilcoxon Rank Spearman test are data analysis techniques used. The findings show that all variables simultaneously affect non-performing loans. Variables of Operating Costs, Operating Income and Inflation partially have a positive effect on Non-Performing Loans, but the variables of Bank Size and Basic Loan Interest Rates have no effect on Non-Performing Loans. These various tests show variations between all variables before and during the Covid-19 Pandemic.
Keywords : NonPerformingLoan; Bank Size; Operational Efficiency Ratio; Prime Lending Rate; Inflation.

## 1. PENDAHULUAN
Perbankan memiliki peran yang penting dalam perekonomian suatu negara salah satunya menyalurkan dana kepada masyarakat.  Bank  dengan  keadaan  yang  sehat  akan  membantu  perekonomian  mengingat  bank  adalah  penggerak ekonomi nasional (Barus & Erick, 2016). Banyak pengaruh besar yang disebabkan oleh pandemi Corona Virus yang menjangkit  Indonesia  sejak  bulan  Maret  2020  salah  satunya  pada  industri  perbankan.  Berlakunya  kebijakan  yang membatasi mobilitas masyarakat dalam upaya menghadapi Covid-19, membuat banyak karyawan yang dirumahkan, sehingga berdampak pada kerugian akibat penurunan operasional. Risiko yang paling mungkin terjadi adalah gagal bayar, yang akan berdampak pada peningkatan kredit macet atau NPL baik bagi perorangan maupun non-perorangan akibat dari  turunnya pendapatan yang diterima. Agar perusahaan dapat  terus beroperasi  dan dengan harapan dapat menekan  tingkat  NPL,  dapat  melakukan  strategi  relaksasi  dan  penjadwalan  ulang  kembali  pembayaran  pinjaman (Akbar et al., 2021). Namun berlandaskan data Otoritas Jasa Keuangan (OJK) sebelum pandemi di tahun 2018 hingga akhir tahun 2021 rasio kredit bermasalah perbankan terus meningkat. Ukuran bank dapat menjadi salah satu penentu utama  keputusan  pinjaman  bank.  Bank  yang  lebih  besar  memberikan  layanan  pinjaman  yang  lebih  besar  kepada nasabah dibandingkan dengan bank komersial yang lebih kecil. Karena semakin besar aktiva atau asset yang dimiliki suatu  bank  maka  semakin  besar  pula  volume  kredit  yang  dapat  disalurkan  oleh  bank  tersebut.  Seperti  penelitian terdahulu oleh Astrini et al., 2018 dan Barus & Erick, 2016 yang mengatakan bahwa ukuran bank memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Non Performing Loan. Sedangkan penelitian lain oleh Yulianti & Ibrahim, 2018 menunjukan bahwa ukuran bank berpengaruh negatif terhadap Non Performing Loan dimana ketika aset bank perusahaan publik meningkat, kredit bermasalah dapat berkurang. Namun, menurut penelitian Wulandari et al., 2021 ukuran bank tidak berpengaruh  terhadap  Non  Performing  Loan  karena  bank  besar  memiliki  aktiva  tinggi  mampu    mengatasi  risiko kerugian sehingga NPL turun. Menurut Lestari & Sampurno, 2022, ukuran bank yang besar dapat mengurangi tingkat risiko kredit pada perbankan Indonesia selama masa pandemi Covid-19 karena pada bank yang lebih besar mampu melakukan penyaringan pinjaman yang tepat  dan mendistribusikan sumber daya dengan lebih baik  sehingga dapat menekan kredit macet.
Biaya Operasional Pendapatan Operasional (BOPO) yang rendah dapat memicu peningkatan laba bank. Biaya operasional pendapatan operasional tinggi  dapat  berdampak tingginya kredit macet  mengakibatkan rendahnya laba bersih (Wulandari et al., 2021). Penelitian sebelumnya oleh Kinanti, 2017 menunjukkan BOPO berpengaruh positif terhadap NPL karena semakin kecil rasio BOPO maka kondisi bermasalah juga semakin kecil. Sehingga nilai BOPO yang  tinggi  berdampak  pada  NPL  tinggi  begitu  juga  BOPO  rendah  menimbulkan  NPL  rendah.  Hasil  penelitian tersebut sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Barus & Erick, 2016 dimana BOPO memiliki pengaruh yang

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 814 − 823 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2603
signifikan  terhadap  NPL.  Jika  biaya  operasional  lebih  tinggi  daripada  pendapatan  operasional,  artinya  biaya operasional  yang  dikeluarkan  tidak  efisien,  sehingga  dapat  membuat  bank  tersebut  berada  dalam  kondisi  yang bermasalah. Namun penelitian menunjukan hasil yang berlawanan dimana BOPO tidak berpengaruh terhadap NPL, karena BOPO tinggi yang berasal dari dana yang dihimpun masyarakat tinggi, sehingga tidak memberikan dampak pada  NPL  bank  (Wulandari  et  al.,  2021).  Penelitian  lain  pada  masa  pandemi  Covid-19  oleh  Rabbani  &  Rahadian, 2022  juga  menunjukkan  bahwa  BOPO  tidak  memengaruhi  NPL,  dapat  diartikan  selama  periode  covid-19  ini pendapatan operasional masih cukup baik sehingga nilai BOPO tidak terjadi peningkatan.
Menurut Surat Edar Bank Indonesia No. 15/1/DPNP, 2013 Suku Bunga Dasar Kredit di definisikan sebagai suku  bunga  terendah  yang  mencerminkan  kewajaran  biaya  yang  dikeluarkan  oleh  Bank  termasuk  ekspektasi keuntungna  yang  akan  diperoleh.  Tinggi  rendahnya  tingkat  suku  bunga  kredit  yang  ditawarkan  oleh  bank  akan menjadi pertimbangan nasabah dalam menggunakan jasa pelayanan perbankan. Sepanjang tahun 2020 hingga awal tahun  2021  Bank  Indonesia  telah  memangkas  suku  bunga  acuan  sebanyak  150  basis  poin  hingga  ke  level  3,50%. Tetapi, penurunan suku bunga kredit masih cenderung terbatas sebesar 83 bps ke level 9,70% pada 2020. Lambatnya penurunan  suku  bunga  kredit  disebabkan  oleh  masih  tingginya  SBDK  perbankan  (Intan,  2021).  Studi  terdahulu mengatakan bahwa tingkat suku bunga kredit memiliki pengaruh signifikan terhadap Non Performing Loan dimana semakin tinggi tingkat suku bunga bank sentral akan mendorong meningkatnya nilai Non Performing Loan sebuah bank (Linda et al., 2015).
Secara makroekonomi, perubahan NPL dapat  dipengaruhi  oleh kondisi  perekonomian yang tengah resesi. Pemerintah telah mentargetkan sasaran inflasi untuk tiga tahun berturut-turut sebesar 3,5% di tahun 2019, 3% masing- masing  di  tahun  2020  dan  2021,  hal  yang  demikian  juga  sudah  tertuang  dalam  Peraturan  Menteri  Keuangan No.124/PMK.010/2017 Harapannya adalah inflasi tetap dapat ditekan (rendah) dan stabil serta menjadi rujukan bagi masyarakat dalam berkegiatan perekonomian. Meski inflasi dapat ditekan namun turunnya pendapatan bagi sebagian besar masyrakat dan juga pelaku usaha tetap memberikan dampak bagi perbankan terutama pembayaran kredit baik pokok  pinjaman  serta  bunga  pinjaman  (Akbar  et  al.,  2021)  dan  menurut  Barus  &  Erick,  2016  tingginya  inflasi mengakibatkan  menurunnya  pendapatan  dan  ketidakmampuan  debitur  membayar  pinjaman  tinggi.  Inflasi  tidak memiliki pengaruh terhadap Non Performing Loan karena inflasi mengalami perubahan fluktuatif dan cenderung turun sehingga  tidak  memberikan  dampak  pada  NPL  (Wulandari  et  al.,  2021).  Sejalan  dengan  penelitian  Musta’da  & Pramono, 2022 bahwa inflasi tidak berpengaruh terhadop NPL pada masa pandemi ini. Karena di masa pandemi covid 19,  melalui  kebijakan-kebijakan  yang  diberikan,  pemerintah  dapat  menjaga  laju  inflasi  sehingga  mengurangi terjadinya  resiko  kredit  bermasalah.  Namun,  menurut  penelitian  Barus &  Erick,  2016  dan  Kjosevski  &  Petkovski, 2021 inflasi memiliki pengaruh negatif yang signifikan terhadap NPL, dimana jika semakin naik Inflasi maka NPL akan  menurun.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  apabila  inflasi  terjadi  maka  masyarakat  akan  mengalami  kesulitan keuangan  sehingga  masyarakat  yang  akan  meminjam  kredit  berkurang  karena  takut  tidak  sanggup  melunasi hutangnya. Namun pada penelitian Linda et al., 2015 mendukung pernyataan inflasi berpengaruh terhadap NPL.
Dari  fenomena  yang  ada  maka  studi  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  apakah  beberapa  faktor  tersebut memengaruhi NPL, serta bagaimana perbedaan keempat faktor tersebut termasuk NPL dalam periode waktu sebelum dan selama pandemi. Manfaat yang diharapkan sebagai masukan bagi bank dalam penanganan kredit macet dan dalam meminimalkan risiko kredit selama masa pandemi ini.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Bank  merupakan  lembaga  jasa  keuangan  yang  sangat  penting  dalam  perekonomian  suatu  negara  karena  seluruh kegiatannya berhubungan dengan lalu lintas keuangan. Menurut Kasmir tahun 2011 setiap kali melakukan transaksi, bank  selalu  ingin  memperoleh  laba  yang  maksimal.  Laba  yang  diperoleh  bank  salah  satunya  diperoleh  dari menghimpun dana masyarakat dan menyalurkannya kembali melalui kredit atau pinjaman. Umumnya kredit menjadi solusi  bagi  mereka  yang  ingin  memenuhi  gaya  hidup  maupun  kebutuhan  sehari-hari.  Menurut  Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 10, 1998 kredit adalah penyediaan uang atau berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam-meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga.
Kredit yang diberikan oleh bank tidak sepenuhnya berjalan lancar. Jika terdapat kendala terhadap kredit yang diberikan,  maka  akan  menimbulkan  kerugian  bagi  pihak  bank  di  kemudian  hari.  Menurut  SK  DIR.  BI No.30/267/Kep/DIR/1998  ada  beberapa  kategori  penggolongan  kredit  berdasarkan  kolektabilitasnya  yaitu  kredit lancar, kredit dalam perhatian khusus, kredit kurang lancar, kredit diragukan dan kredit macet. Besarnya pendapatan bank yang berasal dari kredit bergantung pada besarnya kredit yang diberikan kepada masyarakat. Namun, semakin besar pemberian kredit maka akan menimbulkan tingginya risiko kredit bermasalah atau Non Performing Loan yang diakibatkan karena debitur yang tidak memenuhi kewajibannya.
Menurut Louzis et al., 2010 rasio Non Performing Loan mewakili risiko kredit dalam bisnis perbankan yang dapat  digunakan  sebagai  kriteria  yang  dapat  diandalkan  untuk  mengambil  kewaspadaan  dini  atas  krisis  perbankan yang  dapat  mengakibatkan  krisis  ekonomi.  Non  Performing  Loan  dapat  dipengaruhi  oleh  faktor  internal  maupun

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 814 − 823 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2603
eksternal  bank itu sendiri. Seperti ukuran bank, biaya operasional pengeluaran operasioal, suku bunga dasar kredit dan inflasi. Beberapa penelitian terdahulu mendukung pernyataan tersebut.
Penelitian dengan melibatkan 99 Bank Umum Komersial yang terdaftar di Bank Indonesia yang dilakukan oleh Barus & Erick, 2016 menemukan bahwa ukuran bank dan BOPO berpengaruh secara signifikan terhadap NPL, dan inflasi berpengaruh negatif terhadap NPL. Penelitian lain oleh Linda et al., 2015   menunjukkan bahwa inflasi dan suku bunga kredit berpengaruh secara signifikan terhadap NPL. Penelitian lainnya yang menggunakan 25 bank yang terdaftar  di  BEI  oleh  Wulandari  et  al.,  2021  menunjukkan  bahwa  ukuran  bank,  BOPO  dan  inflasi  secara  parsial maupun simultan tidak berpengaruh terhadap NPL.
Penelitian  pada  5  triwulan  sejak  triwulan  2  2020  hingga  triwulan  2  2021  di  masa  pandemi  Covid-19  oleh Rabbani  &  Rahadian, 2022  di  bank BUMN menunjukkan bahwa BOPO tidak memengaruhi  NPL. Namun  temuan pada penelitian tersebut menyebutkan selama pandemi Covid-19 nilai NPL perbankan BUMN masih dikatakan baik yaitu lebih kurang masih dibawah 5%. Pada penelitian lainnya oleh Lim et al., 2022  menunjukkan bahwa inflasi serta tingkat suku bunga tidak memiliki pengaruh terhadap NPL. Relaksaasi kredit dapat menjadi penyebab tingkat suku bunga tidak berpengaruh terhadap NPL, karena Bank Indonesia telah menurunkan suku bunga kebijakan BI 7DRR sebanyak 5 kali. Di akhir 2020 BI 7DRR berada di tingkat 3,75% dan merupakan level terendah sepanjang sejarah (Suwardi, 2021). Artinya risiko gagal bayar pun dapat ditekan karena beban yang ditanggung oleh kreditur berkurang.

## 2.2 Model Penelitian
Berdasarkan pada teori dan gap penelitian yang ada, maka digunakan model penelitian seperti yang dapat dilihat pada Gambar 1:

## Gambar 1. Model Penelitian
Hipotesis Penelitian:
H₁ : Ukuran Bank, BOPO, SBDK dan Inflasi secara simultan berpengaruh terhadap NPL selama periode sebelum dan selama Pandemi Covid-19.
H₂ : Ukuran Bank, BOPO, SBDK dan Inflasi secara parsial berpengaruh terhadap NPL selama periode sebelum dan selama Pandemi Covid-19.
H₃ : Terdapat perbedaan antara Ukuran Bank, BOPO, SBDK, Inflasi dan NPL selama periode sebelum dan selama Pandemi Covid-19.

## 2.3. Metode Penelitian

## 2.3.1 Populasi dan Sampel
Dalam  penelitian  ini  populasinya  adalah  perusahaan  perbankan  yang  terdaftar  di  BEI  dengan  jumlah  populasi sebanyak 47 bank per tahun 2022, serta menggunakan teknik non probability dengan teknik purposive sampling. Yaitu memberikan batasan sampel berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan yang tersaji dalam Tabel 1. Sampel penelitian ini adalah Bank Umum Konvensional yang terdaftar di BEI dengan periode 2018-2021.
Tabel 1. Kriteria Sampel Penelitian No Kriteria Jumlah 1 Bank Umum Konvensional yang tercatat di Bursa Efek Indonesia 44 Bank 2 Memiliki tahun IPO di BEI kurang dari tahun 2018 40 Bank 3 Telah mempublikasikan laporan keuangan dan data yang lengkap selama periode 2018-2021  37 Bank Jumlah Sampel Penelitian 37 Bank

## 2.3.2 Definisi Operasional Variabel
Variabel  independen  yang  diteliti  yaitu  ukuran  Bank,  BOPO, SBDK  dan  Inflasi  dan  variabel  dependennya  adalah NPL.  Pada  variabel  ukuran  bank  dapat  diukur  dengan  menghitung  logaritma  natural  dari  total  asset  bank.  Untuk

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 814 − 823 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2603
mengukur  efisiensi  dan  kemampuan  bank  dalam  beroperasi  dapat  dihitung  dengan  rasio  BOPO,  menurut  Bank Indonesia dapat dihitung dengan membagi biaya operasional dengan pendapatan operasional x 100%. Besarnya nilai SBDK dapat dilihat dari laporan SBDK yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia. Pada besar atau kecilnya tingkat inflasi periode n dapat dihitung dengan menghitung indeks harga konsumen tahun n dan n-1 seperti berikut:  (IHKn- IHKn-1)/(IHKn-1)  x 100%. Dan pada tingkat NPL dapat dihitung dengan membagi jumlah kredit bermasalah dengan total kredit dikali 100%.

## 2.3.3 Metode Analisis Data
Metode yang digunakan adalah regresi data panel dan uji beda. Jika data terdistribusi secara normal pada uji beda, uji- t sampel berpasangan digunakan untuk analisis data. Sugiyono, 2016 dan uji non-parametrik Wilcoxon dijalankan jika data tidak terdistribusi normal (Sundayana, 2018).

## a. Regresi Data Panel
Y = αᵢ + β₁BANKSIZEᵢₜ + β₂BOPO ᵢₜ + β₃SBDK ᵢₜ+ β₄INFᵢₜ + eᵢₜ (1) Keterangan : Y : Non Performing Loans (NPL) α : Konstanta αᵢ
: Efek individu yang berbeda untuk setiap individu ke-i
β₁, β₂, β₃ : Koefisien Regresi BANKSIZE : Ukuran bank BOPO : Biaya Operasional Pendapatan Operasional SBDK : Suku Bunga Dasar Kredit INF : Inflasi
e
: Variabel residual (error)
Uji Hipotesis Secara Simultan (Uji F) dan Secara Parsial (Uji t)
Menurut  Ghozali,  2016  jika  nilai  sig  lebih  kecil dari  0.05  maka  variabel  independen  (X)  secara  bersamaan berpengaruh terhadap variabel dependen (Y). Juga untuk uji parsial jika sig lebih kecil dari 0,05 maka variabel X dan variabel Y keduanya berpengaruh secara bersamaan.
b. Uji Beda
1. Paired Sample T-test
Untuk menguji perbedaan Ukuran Bank, BOPO, SBDK, Inflasi dan NPL sebelum dan selama pandemi Covid- 19 digunakan Paired Sample T-test, yaitu untuk yang memiliki dua/lebih kondisi data sampel sebagai akibat dari  adanya  perlakuan  yang  diberikan  kepada  kelompok  sampel  tersebut  namun  masih  dalam  sekelompok populasi yang sama (Gani & Amalia, 2015) .
2. Wilcoxon Signed Rank Test
Uji  statistik  non-parametrik  yang  digunakan  adalah  Uji  Wilcoxon.  Jika  data  dalam  bentuk  ordinal  atau berjenjang, metode ini digunakan untuk menentukan signifikansi  hipotesis perbandingan dua sampel terkait (Sugiyono, 2016).
c. Menentukan Metode Estimasi Model
Menurut Gujarati, 2012 terdapat beberapa metode yang dapat digunakan dalam mengestimasi model regresi panel, diantaranya:
1.   Common Effect Model (CEM)
Metode ini mengasumsikan tidak ada perbedaan setiap individu dalam berbagai kurun waktu (time invariant).
2.   Fixed Effect Model (FEM)
Pendekatakan  yang  mengasumsikan  bahwa  terdapat  intersept  tiap  individu  namun  koefisien  (slope)  dari variabel independen tetap sama antar individu atau antar waktu
3.   Random Effect Model (REM)
Model yang akan mengestimasi data panel dimana variabel gangguan mungkin saling berhubungan antar waktu dan  antar  individu.  Pemilihan  estimasi  model  dapat  dilakukan  dengan  Uji  Chow,  Uji  Hausman  dan  Uji Lagrange Multiplier:
a) Uji Chow
Digunakan untuk  mengetahui pendekatan CEM atau FEM yang  sebaiknya digunakan untuk regresi data panel. Jika nilai prob cross section F > α (0,05) maka akan digunakan CEM, jika nilai prob cross section F < α (0,05) maka menggunakan FEM.
b) Uji Hausman
Selanjutnya  dilakukan  uji  hausman  untuk  melihat  apakah  pendekatan  FEM  atau  REM  yang  sebaiknya digunakan. Dengan ketentuan jika Chi Square > α (0,05) maka menggunakan REM, jika Chi square < α (0,05) maka menggunakan FEM.
c) Uji Lagrange Multiplier

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 814 − 823 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2603
Uji  lagrange  multiplier  digunakan  untuk  melihat  pendekatan  CEM  atau  REM  yang  lebih  baik.  Dengan ketentuan jika nilai  prob Breusch-pagan > α maka menggunakan CEM namun  jika nilai  prob < α maka menggunakan REM.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Olah Data
3.1.1 Pemilihan Model Estimasi
Dalam memilih model estimasi, dilakukan beberapa uji, hasilnya tersaji pada Tabel 2, Tabel 3, dan Tabel 4
Tabel 2. Uji Chow Effect Test Statistic d.f. Prob Cross-section F 4.241057 (36,107)  0.0000 Cross-section Chi-square  131.218844 36 0.0000
Tabel  2  menunjukan  bahwa  nilai  prob  cross  section  F  <  α  (0,05)  maka  FEM  lebih  tepat  digunakan  dalam mengestimasi data panel dari pada CEM. Selanjutnya dilakukan uji hausman untuk memilih apakah pendekatan FEM atau REM yang lebih baik untuk regresi data panel.
Tabel 3. Uji Hausman Test Summary Chi. Sq Statistic  Chi. Sq d.f Prob Cross section Random 0.0000 4 1.0000
Tabel  3  menunjukan  bahwa  nilai  prob  ChiSquare  <  α  (0,05)  maka  FEM  lebih  tepat  digunakan  dalam mengestimasi data panel dari pada REM. Dapat disimpulkan dari hasil uji chow dan hausman bahwa FEM lebih tepat digunakan  daripada  CEM  dan  REM  maka  uji  Lagrange  Multiplier  (LM)  tidak  dilanjutkan  dan  penelitian  ini menggunakan FEM.
Tabel 4. Fixed Effect Model Variable  Coefficient  Std. Error  t-Statistic Prob C 0.025958 0.017230 1.506555 0.1341 X1 -0.001895 0.000706 -2.684997 0.0081 X2 0.002155 0.003083 0.698901 0.4857 X3 0.113242 0.064044 1.768196 0.0792 X4 0.425044 0.194897 2.180869 0.0308 R-squared 0.163395 Adjusted R-squared 0.139993 S.E. of regression 0.013598 Sum squared resid 0.026440 Log likehood 428.6229 F-statistic 6.982219 Prob(F-statistic) 0.000037
Hasil pengolahan dari Tabel 4 menghasilkan persamaan regresi seperti berikut:
NPL = 0.026 -0,002BANKSIZEᵢₜ + 0,002BOPOᵢₜ + 0,113SBDKᵢₜ + 0,425INFᵢₜ + eᵢₜ

## 3.1.2 Uji Asumsi Klasik
Berdasarkan  uji  asumsi  klasik  sebelum  outlier,  ditemukan  bahwa  data  pada  penelitian  ini  mengalami  gangguan normalitas dan heteroskedastisitas. Untuk mengatasi kedua gangguan tersebut maka dilakukan outlier pada data yang dinilai mengganggu kedua masalah tersebut.

## 3.1.2.1 Uji Normalitas
Tabel 5. Uji Normalitas Sebelum Outlier Unstandardized Residual N 148 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,01341141 Most Extreme Differences Absolute ,114 Positive ,114 Negative -,059

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 814 − 823 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2603
Unstandardized Residual Test Statistic ,114 Asymp. Sig. (2-tailed) ,000 c
Setelah melakukan uji normalitas, menunjukkan bahwa data tidak terdistribusi normal, maka dilakukan outlier dan dilakukan kembali uji normalitas yang tersaji pada Tabel 6:
Tabel 6. Uji Normalitas Setelah Outlier Unstandardized Residual N 120 Normal Parameters a,b Mean ,0000000 Std. Deviation ,00812827 Most Extreme Differences Absolute ,080 Positive ,077 Negative -,080 Test Statistic ,080 Asymp. Sig. (2-tailed) ,059 c
Terdapat 28 data yang bermasalah dan telah dilakukan outlier, maka hasil output pada Tabel 6 menunjukkan data telah berdistribusi normal.

## 3.1.2.2 Uji Multikolinieritas
Tabel 7. Uji Multikolinieritas Collinearity Statistics Tolerance VIF (Constant) BANKSIZE ,751  1,331 BOPO ,693  1,443 SBDK ,740  1,352 INF ,921  1,085
Setelah melakukan uji multikolinieritas pada Tabel 7 didapatkan hasil tolerance ≥ 0,1; VIF ≤ 10 maka dapat dinyatakan terbebas dari gejala multikolinieritas.

## 3.1.2.3 Uji Heterokedastisitas
Tabel 8. Uji Multikolinieritas t  Sig. (Constant) ,317 ,752 BANKSIZE -2,292 ,024 BOPO 1,837 ,069 SBDK 3,673 ,000 INF -,932 ,353 Tabel 9. Uji Multikolinieritas dengan Rank Spearman Unstandardized Residual  BANKSIZE  BOPO  SBDK INF Correlation Coefficient  1,000 -,031 ,050 ,029 -,038 Sig. (2-tailed) . ,734 ,586 ,753 ,677 N 120 120 120 120 120
Setelah melalui uji Spearman seperti pada Tabel 9 maka didapatkan hasil sig 2 tailed > 0,05 maka data terbebas dari heterokedastisitas
3.1.2.4 Uji Autokorelasi
Tabel 10. Uji Autokorelasi Model  Durbin-Watson 1 1,749
Dari  Tabel  10 diperoleh hasil Durbin  Watson 1,749 maka dinyatakan tidak terjadi autokorelasi  karena nilai DW berada diantara -2 sampai +2

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 814 − 823 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2603

## 3.1.2.5 Uji Hipotesis
Dilakukan pengujian secara simultan dan parsial seperti yang tersaji pada Tabel 11 dan 12:
Tabel 11. Hasil Uji Simultan
F
Sig
Regression  11,732  ,000 Tabel 12. Hasil Uji Parsial t Sig. (Constant) -,300 ,765 BANKSIZE  -1,790  ,076 BOPO 4,125 ,000 SBDK ,656 ,513 INF 2,314 ,022
Berdasarkan  Tabel  11  diperoleh nilai sig  0,000 < 0,05 dan menunjukkan pengaruh gabungan Ukuran Bank, BOPO, SBDK dan Inflasi adalah signifikan terhadap NPL. Pada tabel 11, terlihat bahwa nilai sig variabel BOPO dan Inflasi lebih kecil dari 0,05 sehingga secara parsial berpengaruh terhadap NPL. Sedangkan nilai signifikansi Ukuran Bank sebesar 0,076 dan SBDK sebesar 0,513 dengan arti nilai sig keduanya lebih besar dari 0,05 dengan arti secara parsial tidak berpengaruh.

## 3.1.2.6 Uji Normalitas Pada Uji Beda
Tabel 13. Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. BS_SEBELUM ,083 74 ,200 * ,968 74 ,060 BS_SESUDAH ,119 74 ,011 ,957 74 ,013 BOPO_SEBELUM ,212 74 ,000 ,757 74 ,000 BOPO_SESUDAH ,320 74 ,000 ,737 74 ,000 SBDK_SEBELUM ,082 74 ,200 * ,971 74 ,088 SBDK_SESUDAH ,086 74 ,200 * ,974 74 ,122 INF_SEBELUM ,340 74 ,000 ,636 74 ,000 INF_SESUDAH ,340 74 ,000 ,636 74 ,000 NPL_SEBELUM ,142 74 ,001 ,831 74 ,000 NPL_SESUDAH ,165 74 ,000 ,887 74 ,000
Dari Tabel 13 menunjukkan empat variabel yang memiliki hasil sig < 0,05 yaitu Ukuran Bank, BOPO, Inflasi dan NPL sebelum dan selama pandemi Covid-19. Setelah dilakukan uji normalitas, kemudian dilakukan penentuan metode dalam uji hipotesis.
Tabel 14. Perbedaan Mean Sebelum dan Selama Pandemi Covid-19 Mean sebelum (Tahun 2018-2019) Mean selama (Tahun 2020-2021) Perbedaan BS 17,52 17,65 0,13 BOPO 0,89 0,98 0,09 SBDK 0,12 0,11 -0,01 INF 0,03 0,02 -0,01 NPL 0,02 0,01 -0,01 3.1.2.7 Uji Hipotesis Komparatif Tabel 15. Uji Hipotesis Wilcoxon Sign Rank Test BS_SELAMA BS_SEBELUM BOPO_SELAMA BOPO_SEBELUM INF_SELAMA INF_SEBELUM NPL_SELAMA NPL_SEBELUM Z -5,167ᵇ -2,734 -7,715 -3,437 Asymp.sig (2-tailed) ,000 ,006 ,000 ,001
Berdasarkan hasil analisis melalui uji Wilcoxon  pada Tabel  15  menunjukkan nilai  Asymp.Sig  < 0,05 maka dapat ditarik kesimpulan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan pada Ukuran Bank, Biaya Operasional Pendapatan Operasional, Inflasi dan NPL baik sebelum dan selama pandemi Covid-19.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 814 − 823 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2603
Tabel 16. Uji Paired Sample T Test
N Correlation Sig SBDK_SEBELUM & SELAMA  74 ,685 ,000
Melalui uji paired sample t-test pada Tabel 16, SBDK menunjukkan perbedaan yang signifikan sebelum dan selama pandemic Covid-19 dengan nilai Sig 0,000 < 0,05.
Mengacu pada hasil dari uji hipotesis di Tabel 11, Tabel 12, Tabel 15 serta Tabel 16:
a. Nilai sig Ukuran Bank, BOPO, SBDK dan Inflasi secara simultan 0,000 atau kurang dari 0,05, maka H₁ diterima. Dengan  demikian  Ukuran  Bank,  BOPO, SBDK  dan  Inflasi  secara  simultan  berpengaruh  terhadap NPL  selama periode sebelum dan selama Pandemi Covid-19.
b. Nilai sig variabel secara parsial:
1. Nilai sig variabel Ukuran Bank 0,076 atau lebih besar dari 0,05, maka H0a diterima. Dengan demikian Ukuran Bank tidak berpengaruh terhadap NPL.
2. Nilai sig variabel BOPO 0,000 atau kurang dari 0,05, maka H0b ditolak. Dengan demikian BOPO berpengaruh terhadap NPL.
3. Nilai sig variabel SBDK 0,513 atau lebih besar dari 0,05, maka H0c diterima. Dengan demikian SBDK tidak berpengaruh terhadap NPL.
4. Nilai sig variabel Inflasi kurang dari 0,022 atau kurang dari 0,05, maka H0d ditolak. Dengan demikian Inflasi berpengaruh terhadp NPL.
c. Nilai sig  pada uji komparatif kurang dari  0,05, maka H₃ diterima. Dengan demikian terdapat perbedaan antara Ukuran Bank, BOPO, SBDK, Inflasi dan NPL selama periode sebelum dan selama Pandemi Covid-19.

## 3.1.3 Pembahasan
Kesimpulan yang dapat diambil dari hasil persamaan regresi linier berganda yang dihasilkan adalah bahwa variabel faktor internal seperti Ukuran Bank dan BOPO, dan variabel faktor eksternal seperti SBDK dan Tingkat Inflasi, secara bersama-sama berpengaruh terhadap NPL. Sedangkan uji parsial diperoleh hasil sebagai berikut: a. Pengaruh Ukuran Bank Terhadap NPL
Berdasarkan hasil penelitian, besaran NPL tidak dipengaruhi  oleh ukuran bank. Hasil ini selaras dengan penelitian terdahulu yang tidak hanya fokus pada perbankan, namun ukuran perusahaan tidak menentukan performansi keuangan (Susan, 2022). Temuan ini juga sejalan dengan penelitian dengan perbankan Wulandari et al., 2021 yang menunjukkan bahwa ukuran dari suatu bank tidak berpengaruh pada tingkat NPL. Pada persamaan linier nilai Ukuran Bank -0,002. Artinya,  semakin  besar  ukuran  dari  suatu  bank  maka  NPL  bank  akan  menurun.  Karena  bank  besar  pasti  memiliki kemampuan dalam menangani kerugian akibat kredit macet.
b. Pengaruh BOPO Terhadap NPL
Temuan  menunjukkan  bahwa  BOPO  berpengaruh  signifikan  terhadap  NPL.  Nilai  BOPO  pada  persamaan  linier berganda  yaitu  0,002  dan  bertanda  positif.  Artinya  semakin  tinggi  nilai  BOPO,  maka  NPL  juga  akan  mengalami kenaikan. Studi ini mendukung studi terdahulu oleh Barus & Erick, 2016 dan Kinanti, 2017 c. Pengaruh SBDK Terhadap NPL
Dari tabel uji t menunjukkan bahwa SBDK tidak berpengaruh terhadap NPL. SBDK merupakan acuan terendah bank dalam  menentukan  besaran  suku  bunga  pinjaman,  bunga  pinjaman  yang  ditawarkan  oleh  bank  belum  tentu  sama dengan  SBDK.  Ketidakpastian  besaran  bunga  pinjaman  yang  akan  ditawarkan  kepada  nasabah  inilah  yang  bisa membuat SBDK tidak berpengaruh terhadap tingkat kredit macet. Hasil ini bertentangan dengan penelitian Linda et al., 2015 dimana suku bunga berpengaruh terhadap NPL. d. Pengaruh Inflasi Terhadap NPL
Nilai  Inflasi  pada  persamaan  linier  berganda  adalah  0,425.  Menunjukkan  bahwa  inflasi  memiliki  pengaruh  positif terhadap  NPL.  Semakin  tinggi  nilai  Inflasi,  maka  NPL  juga  akan  naik  seiring  dengan  nilai  inflasi.  Penelitian  ini mendukung  penelitian  Barus  &  Erick,  2016  ,  Kjosevski  &  Petkovski,  2021  serta  penelitian  Linda  et  al.,  2015. Tingginya  inflasi  dapat  berpengaruh  terhadap  ketidakmampuan  debitur  membayar  kewajibannya.  Karena  naiknya harga  barang  dan  jasa  inilah  yang  dapat  membuat  nasabah  membutuhkan  pinjaman  untuk  dapat  memenuhi kebutuhannya, sehingga jika terjadi inflasi, maka permintaan kredit akan meningkat dan berdampak pada risiko kredit macet.
e. Perbedaan Ukuran Bank Sebelum dan Selama Pandemi Covid-19.
Nilai mean ukuran bank sebelum dan selama pandemi Covid-19 dari Tabel 14 mengalami kenaikan sebesar 0,13. Pada periode selama pandemic yaitu 2020-2021 terjadi peningkatan keseluruhan asset bank sehingga terjadi peningkatan pada ukuran bank itu sendiri.
f. Perbedaan BOPO Sebelum dan Selama Pandemi Covid-19.
Pada Tabel 14 nilai mean BOPO sebelum dan selama pandemi Covid-19 mengalami kenaikan sebesar 0,09. BOPO sebelum pandemi adalah 0,89 dan selama pandemi adalah 0,98. Artinya, BOPO bank sebelum pandemi lebih baik dibandingkan  dua  tahun  setelahnya  karena  melebihi  nilai  standar  BOPO  yaitu  90%.  Kenaikan  BOPO  bank  ini dikarenakan biaya operasional yang lebih tinggi dibandingkan pendapatan operasionalnya, sehingga pada masa selama pandemic biaya operasionalnya kurang efisien.

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 814 − 823 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2603
g. Perbedaan SBDK Sebelum dan Selama Pandemi Covid-19.
Nilai  mean  SBDK  sebelum  dan  selama  pandemi  Covid-19  dalam  Tabel  14  mengalami  penurunan  sebesar  0,01. Penurunan ini diakibatkan karena menurunnya persepsi risiko selama pembatasan mobilitas di masa pandemi ini. h. Perbedaan Inflasi Sebelum dan Selama Pandemi Covid-19.
Seperti dalam Tabel 14 nilai mean Inflasi sebelum dan selama pandemi Covid-19 mengalami penurunan sebesar 0,01. Menurunnya  tingkat  inflasi  dipengaruhi  oleh  belum  kuatnya  permintaan  seiring  dengan  kebijakan  pembatasan mobilitas dalam mencegah penyebaran Covid-19.
i. Perbedaan NPL Sebelum dan Selama Pandemi Covid-19.
Nilai  mean  NPL  sebelum  dan  selama  pandemi  Covid-19  dari  Tabel  14  mengalami  penurunan  sebanyak  0,01. Penurunan pada NPL salah satunya dikarenakan turunnya tingkat inflasi pada tahun 2018 sampai 2021.

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara simultan Ukuran Bank, BOPO, SBDK dan Inflasi berpengaruh signifikan terhadap NPL, sedangkan secara parsial BOPO dan Inflasi berpengaruh positif terhadap NPL, serta Ukuran Bank dan SBDK tidak berpengaruh terhadap NPL. Relaksasi kredit sebagai upaya pemulihan ekonomi akibat dampak pandemi covid-19 salah satunya penurunan tingkat suku bunga, dapat menjadi penyebab SBDK tidak berpengaruh pada NPL karena rendahnya suku bunga dapat menekan risiko gagal bayar akibat bunga yang harus dibayarkan kreditur. Selain itu karena penurunan tingkat suku bunga, maka ukuran bank bukan lagi menjadi pertimbangan utama bagi kreditur. Berdasarkan  hasil  penelitian,  pihak  bank  disarankan  untuk  lebih  memerhatikan  biaya  operasional  agar  dapat  lebih efisien  lagi  dan  untuk  meminimalisir  risiko  kredit  maka  dalam  pemberian  pinjaman  perlu  memerhatikan  prinsip pemberian  kredit  terkait  kemampuan  membayar,  pendapatan  maupun  jaminan  nasabah  karena  kondisi  ekonomi selama  pandemi  yang  tidak  bisa  ditebak  sehingga  dapat  berpengaruh  pada  keuangan  nasabah.  Keterbatasan  dalam penelitian  ini  terletak  pada  objek  penelitian  yang hanya  menggunakan  bank  umum  konvensional  yang  terdaftar  di Bursa Efek Indonesia, sebagai masukan kepada peneliti selanjutnya untuk menambah variabel penelitian lain seperti kondisi keuangan perusahaan perusahaan yang dapat diukur dengan rasio, nilai tukar kurs maupun faktor lainnya yang belum diteliti serta dapat menggunakan seluruh perbankan baik konvensional maupun syariah lainnya agar dapat lebih luas dalam menganalisis kondisi keuangan pada sebelum dan selama masa pandemi ini.

## REFERENCES
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. Ekonomi Bisnis (E-Bis), 5(1).
Astrini, K. S., Suwendra, I. W., & Suwarna, I. K. (2018). Pengaruh CAR, LDR, dan Bank Size Terhadap NPL Pada  Lembaga Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Bisma: Jurnal Manajemen, 4(1).
Bank Indonesia. (1998). Surat Keputusan Direksi Bank Indonesia SK DIR. BI No.30/267/kep/DIR/1998 tentang Kualitas Aktiva Produktif.
Bank Indonesia. (2013). Surat Edar Bank Indonesia No. 15/1/DPNP tentang Tansparansi Informasi Suku Bunga Dasar Kredit. Barus, A. C., & Erick. (2016). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Non Performing Loan Pada Bank Umum di Indonesia.
Jurnal Wira Ekonomi Mikroskil, 6.
Gani, I., & Amalia, S. (2015). Alat Analisis Data. Penerbit Andi. Ghozali, I. (2016). Aplikasi Analisis Multivariete dengan Program IBM SPSS 23. Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Gujarati, D. N. (2012). Dasar-Dasar Ekonometrika (Vol. 5). Salemba.
Intan, N. (2021). BI: Transparansi SBDK Dorong Dunia Usaha Kembali Pulih. https://www.republika.co.id/berita/qsl31z383/bi- transparansi-sbdk-dorong-dunia-usaha-kembali-pulih
Kasmir. (2011). Manajemen Perbankan. Rajawali Pers.
Kinanti, S. A. (2017). Pengaruh BOPO, LDR, dan ROA Terhadap NPL Pada Bank Persero Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia (BEI) Periode 2006-2012. Jurnal Ilmu Manajemen, 5(1).
Kjosevski, J., & Petkovski, M. (2021). Macroeconomic and bank-specific determinants of non-performing loans: the case of baltic states. Empirica, 48(4), 1009–1028. https://doi.org/10.1007/s10663-020-09491-5
Lestari, D. D., & Sampurno, R. D. (2022). Analisis Pengaruh Loan Growth, CAR, NFC dan Bank Size Terhadap NPL Pada Masa Pandemi Covid-19. Diponergoro Journal of Management, 11.
Lim,  D.,  Rinika,  D.,  &  Evajelista,  V.  (2022).  Pengaruh  Suku  Bunga,  Inflasi  dan  Pandemi  Covid-19  terhadap  NPL  pada  Bank Perkreditan Rakyat di Kota Batam. YUME : Journal of Management, 5(2), 420–428. https://doi.org/10.37531/yume.vxix.345 Linda, M. R., Megawati, & Deflinawati. (2015). Pengaruh Inflasi, Kurs dan Tingkat Suku Bunga Terhadap Non Performing Loan Pada PT. Bank Tabungan Negara (PERSERO) Tbk Cabang Padang. Journal of Economic and Economic Education, 3(2), 137– 144.
Louzis, D. P., Vouldis, A. T., & Metaxas, V. L. (2010). BANK OF GREECE EUROSYSTEM Macroeconomic and bank-specific determinants of non-performing loans in Greece: a comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios. www.bankofgreece.gr
Musta’da, N., & Pramono, N. H. (2022). Non Performing Loan: Analisis Kredit Bermasalah di Masa Pandemi Covid 19. Journal of Accounting and Digital Finance, 2(1), 1–15. https://doi.org/10.53088/jadfi.v2i1.335
Peraturan Menteri Keuangan No.124/PMK.010/2017 Tentang Sasaran Inflasi Tahun 2019, Tahun 2020 dan Tahun 2021, Pub. L. No. No.124/PMK.010/2017 (2017).

## Ekonomi, Keuangan, Investasi dan Syariah (EKUITAS)
Vol 4, No 3, Februari 2023, Hal 814 − 823 ISSN 2685-869X (media online) DOI 10.47065/ekuitas.v4i3.2603
Rabbani,  M.  N.,  &  Rahadian,  D.  (2022).  Faktor-Faktor  Yang  Berpengaruh  Terhadap  NPL  Bank  BUMN.  SEIKO :  Journal  of Management & Business, 5(1), 2022–2444. https://doi.org/10.37531/sejaman.v5i2.2326 Sugiyono. (2016). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Alfabeta. Sundayana, R. (2018). Statistika Penelitian Pendidikan. Alfabeta. Susan,  M.  (2022).  The  impact  of  corporate  governance,  capital  structure,  company  size,  and  assets  structure  on  financial performance: a study on the corporate governance perception index participants. International Journal of Trade and Global Markets, 15(1), 42–50.
Suwardi.  (2021).  RELAKSASI  KEBIJAKAN  PERBANKAN  DITENGAH  PANDEMI  COVID  19  DALAM  PENYALURAN KREDIT PERBANKAN. E-Jurnal Kewirausahaan, 4(2), 20–28.
Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  10  Tentang  Perubahan  Atas  Undang-Undang  Nomor  7  Tahun  1992  Tentang Perbankan, 1 (1998).
Wulandari,  B.,  Khetrin,  &  Seviyani,  K.  (2021).  Pengaruh  Loan  to  Deposit  Ratio  (LDR),  Biaya  Operasional,  Pendapatan Operasional  (BOPO),  Kurs,  Capital  Adequacy  Ratio,  Ukuran  Bank  dan  Inflasi  Terhadap  Non  Performing  Loan  (NPL)  di Perusahaan Perbankan Terdaftar di BEI. COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting , 5(1).
Yulianti, E., & Ibrahim, R. (2018). The Effect of Capital Adequacy and Bank Size on Non-Performing Loans in Indonesian Public Banks. In Journal of Accounting Research (Vol. 1, Issue 2). www/http/jurnal.unsyiah.ac.id/JAROE