## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NON-PERFORMING LOAN PADA BANK DI INDONESIA
Yulia Permata Sari 1) , Muhammad Zaenuddin 2) 1,2 Manajemen Bisnis, Politeknik Negeri Batam email: ypermatasari39@gmail.com email: zaen@polibatam.ac.id

## ABSTRACT
This study aims to examine the effect of return on asset, size, operating expense operating income, solvency ratio, and loan to depostio ratio on non performing loan of bank companies listed on the Indonesia Stock Exchang (IDX) for period 2013-2017. This study uses secondary data with a purposive sampling technique. The sample used in this research is 40 companies with a total observation of 200 data. The analysis technique used is panel data regression analysis. The results of the research found that size had a positive effect on non performing loan, operating expense operating income had a positive effect on non performing loan, return on asset had no effect on non performing loan, solvency ratio had no effect on non performing loan, and loan to deposit ratio had no effect on non performing loan.
Keywords: Non-Performing Loan; Return on Asset; Size; Operating Expense Operating Income; Solvency Ratio; Loan to Deposit Ratio

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh return on asset , size , beban operasional pendapatan operasional, solvency ratio , dan loan to depostio ratio terhadap non performing loan bank konvensional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2013-2017. Penelitian ini menggunakan data sekunder dengan teknik purposive sampling. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 40 perusahaan dengan total observasi 200 data. Teknik  analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  regresi  data  panel.  Hasil  penelitian  menemukan  bahwa size berpengaruh  positif  terhadap non  performing  loan ,  beban  operasional  pendapatan  operasional  berpengaruh positif terhadap non performing loan, return on asset tidak berpengaruh terhadap non performing loan, solvency ratio tidak berpengaruh terhadap non performing loan , dan loan to depostio ratio tidak berpengaruh terhadap non performing loan.
Kata  Kunci: Non-Performing  Loan ; Return  on  Asset ; Size ;  Beban  Operasional  Pendapatan  Operasional; Solvency Ratio ; Loan to Deposit Ratio
1 PENDAHULUAN
Kredit  bermasalah  meningkat  ketika penghimpunan  Dana  Pihak  Ketiga  (DPK) dan  pertumbuhan  kredit  melambat  pada tahun  2013-2016.  Penghimpunan  DPK melambat  karena  dampak  ekonomi  yang lesu  dan  suku  bunga  simpanan  yang menurun karena efek peraturan suku bunga acuan Bank Indonesia. Sedangkan penyebab  pertumbuhan  kredit  melambat akibat lesunya permintaan barang dan jasa dan  kondisi  perekonomian  domestik  yang belum  stabil.  Ketidakstabilan  ekonomi domesik  terjadi  karena  dampak  dari ekonomi global, harga minyak mentah yang menurun  dan  komoditas  lainnya  dan  juga ekspor  barang  tambang  yang  dilarang. Akibatnya, Non  Performing  Loan (NPL) sebagai rasio kredit bermasalah menembus di atas 3% pada 2016.
Pada  tahun  2013-2016,  kredit bermasalah perbankan Indonesia
mengalami  kenaikan.  Akhir  tahun  2013, NPL  bernilai  sebesar  1,7%,  tetapi  pada bulan September 2016 mengalami kenaikan sebesar  3,1%.  Pada  tahun  2017,  NPL perbankan  mengalami  penurunan  menjadi 2,59%.  Bank  Indonesia  menetapkan  rasio NPL  melalui  Peraturan  Bank  Indonesia sebesar  5%.  Ini  berarti  rasio  NPL  pada periode  2013-2017  tidak  melebihi  batas rasio yang telah ditetapkan Bank Indonesia walaupun NPL sempat mengalami kenaikan  pada  periode tersebut.  Jika  bank sanggup menurunkan rasio  NPL di bawah 5%, semakin besar potensi laba yang akan didapatkan (Jayanti & Haryanto, 2013).
Tarchouna,  Jarraya,  &  Bouri  (2017) mengatakan  bahwa  sistem  tata  kelola perbankan  yang  baik  akan  mengurangi terjadinya  resiko  NPL.  Sebaliknya,  tata kelola  perusahaaan  yang  buruk  akan merusak  kualitas  pinjaman  perbankan, menyebabkan  kerugian  bagi  bank,  dan menyebabkan pailit. Lebih parahnya dapat menyebabkan  krisis  keuangan  di  sebuah negara. Apabila terjadi kenaikan nilai NPL,
perbankan  dapat  melakukan  antisipasi dengan  cara  memperbaiki  tata  kelola. Meminimalkan  NPL  bagi  bank  sangat penting untuk memulihkan sistem perbankan  agar  menjadi  lebih  kuat  dan dapat mendukung stabilitas keuangan bank.
Salah  satu  penyebab  perbankan mengalami
kesulitan dalam mendistribusikan  kredit  adalah  rasio  NPL yang  tinggi.  Semakin  tinggi  rasio  NPL, maka  semakin  tinggi  tingkat  kredit bermasalah.  Artinya,  kondisi  dari  bank tersebut  dalam  keadaan  tidak  sehat.  Nilai NPL  relatif  berfluktuasi,  memperlihatkan NPL sangat sensitif menghadapi perubahan yang  tidak  disangka.  Maka  dari  itu dibutuhkan  suatu  cara  untuk  mengontrol rasio  NPL,  salah  satunya  yaitu  dengan mengetahui  faktor  apa  saja  yang mempengaruhi NPL.
Banyak penelitian yang telah dilakukan  untuk  menganalisis  NPL  dari perspektif  yang  berbeda  dari  berbagai negara.  Tetapi,  hasil  dari  penelitian- penelitian  sebelumnya  terdapat  perbedaan sehingga terkesan tidak konsisten. Contohnya  Ghosh  (2015)  yang  meneliti bank  di  US,  Ekanayake  &  Azeez  (2015) yang  meneliti  bank  di  Sri  Lanka,  dan Anjom  &  Karim  (2016)  menemukan terdapat pengaruh negatif antara Return On Asset (ROA)  dengan  NPL.  Tetapi, penelitian Ganić (2014) yang meneliti bank di Bosnia dan Herzegovina dan Ahmad & Bashir  (2013)  yang  meneliti  bank  di Pakistan  memiliki  hasil  bahwa  ROA berpengaruh positif terhadap NPL. Sedangkan penelitian Pratama & Sudaryanto  (2016)  menemukan  tidak terdapat  pengaruh  ROA  terhadap  NPL. Jadi, untuk menjembatani celah yang telah disebutkan sebelumnya, peneliti termotivasi  untuk  menganalisis  faktor  apa saja  yang  mempengaruhi  NPL  pada  bank konvensional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada tahun 2013-2017.
Penelitian
ini merupakan
pengembangan  dari  penelitan  Pratama  & Sudaryanto (2016) yang meneliti pengaruh performance (ROA), size ,  inefisiensi (BOPO), capital (CAR),  dan  Dana  Pihak Ketiga  (LDR)  terhadap Non  Performing Loan pada bank konvensional go public di Indonesia  tahun  2011-2015  dan  penelitian Chaibi  &  Ftiti  (2015)  yang  meneliti pengaruh bank specific dan macroeconomic terhadap Non  Performing  Loan bank Prancis  dan  Jerman  tahun  2005-2011. Penelitian ini menggunakan variabel ROA, size , Loan  to  Deposit  Ratio (LDR),  dan Beban Operasional Pendapatan Operasional  (BOPO)  dari  penelitian
Pratama & Sudaryanto (2016), dan variabel solvency  ratio yang  terdapat  pada penelitian  Chaibi  &  Ftiti  (2015).  Variabel CAR  yang  dipakai  dalam  penelitian Pratama & Sudaryanto (2016) tidak dipakai pada penelitian ini dan peneliti menggantinya  dengan  variabel solvency ratio yang berasal dari penelitian Chaibi & Ftiti (2015) yang memiliki hasil berpengaruh  negatif  terhadap  NPL. Penelitian ini memakai data periode 2013- 2017.  Diharapkan  penelitian  ini  mampu memberikan  informasi  terbaru  dan  tidak memiliki  persamaan  secara  keseluruhan antara  penelitian  ini  dengan  penelitian sebelumnya.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas, maka dapat dirumuskan permasalahan yang akan  diidentifikasi  dan  tujuan  penelitian. Rumusan  masalahnya  yaitu  bagaimana pengaruh  ROA, size ,  BOPO, solvency ratio ,  dan  LDR  terhadap  NPL  pada  bank konvensional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode 2013-2017. Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji pengaruh  ROA, size ,  BOPO, solvency ratio ,  dan  LDR  terhadap  NPL  pada  bank konvensional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode 2013-2017.
2 KAJIAN LITERATUR
2.1 Kajian Teori
a. Bad Management
Menurut  Berger  &  DeYoung
(1997),  efisiensi  biaya  yang  rendah menandakan  kinerja  buruk  para  manajer perbankan  dalam  mengelola  kegiatan sehari-hari  dan  portofolio  pinjaman. Manajer tidak memonitor dan mengendalikan  biaya  operasi,  yang tercermin  dalam  efisiensi  biaya  yang rendah.  Manajer  bank  tersebut  tidak mengikuti  praktik  standar monitoring , controlling dan underwriting pinjaman. Ketika  manajer  tidak  efisien  mengelola operasional perbankan saat ini, maka akan mengarah pada pertumbuhan NPL di masa depan.
b. Too Big To Fail
Dalam  teori too  big  to  fail ,  banyak bank-bank  besar  mengambil  risiko  yang berlebihan.  Kekhawatiran  yang  timbul adalah  bahwa  bank  mungkin  mengambil risiko yang berlebihan karena disiplin pasar tidak  dipaksakan  oleh  para  kreditornya yang mengharapkan perlindungan pemerintah  jika  terjadi  kegagalan  bank (Chaibi  &  Ftiti,  2015).  Akibatnya,  bank besar dapat meningkatkan leverage mereka terlalu  banyak  dan  memberikan  pinjaman kepada  kreditor  berkualitas  rendah  yang menyebabkan NPL meningkat.
c. Non Performing Loan
NPL merupakan rasio kredit bermasalah  yang  menunjukkan  pinjaman yang menghadapi kesulitan dalam pelunasan  dan  mencerminkan  risiko pinjaman  yang  terjadi  di  bank  tersebut. Semakin  tinggi  rasio  NPL,  maka  semakin tinggi  jumlah  kredit  bermasalah.  Artinya, kondisi  dari  bank  tersebut  dalam  keadaan tidak  sehat.  Pada  prinsipnya,  status  NPL berdasarkan  ketepatan  waktu  dalam melunasi  kewajiban  oleh  nasabah,  baik dalam  bentuk  pengembalian  pokok pinjaman  maupun  pembayaran  bunga. Menurut  ketentuan  Bank  Indonesia,  ada tiga golongan kualitas kredit yang termasuk kredit  bermasalah,  yaitu  kredit  kurang lancar, kredit diragukan, dan kredit macet.

## 2.2 Kajian Literatur
Ghosh  (2015),  Ekanayake  &  Azeez
(2015),  dan  Anjom  &  Karim  (2016) menyatakan  bahwa  antara  ROA  dengan NPL  terdapat  pengaruh  negatif.  Tetapi, ditemukan  beberapa  penelitan  yang mempunyai  hasil  yang  berlawanan. Beberapa  penelitian  seperti  Penelitian Ganić (2014) yang meneliti bank di Bosnia dan  Herzegovina  dan  Ahmad  &  Bashir (2013)  yang  meneliti  bank  di  Pakistan memiliki hasil yang berlawanan, yaitu ROA berpengaruh positif terhadap NPL. Sedangkan penelitian Pratama & Sudaryanto  (2016)  mendapatkan  hasil bahwa  ROA  tidak  memiliki  pengaruh terhadap NPL.
Hubungan  positif Size terhadap  NPL disebabkan  bank-bank  kecil  dianggap sanggup memperlihatkan efisiensi
manajerial yang lebih baik jika dibandingkan  dengan  bank-bank  besar, khususnya  dalam  kontrol  pinjaman  dan penyaringan. Pernyataan tersebut didukung dengan  hasil  penelitian  Pratama  & Sudaryanto (2016), Chaibi &  Ftiti (2015), Ghosh (2015), dan  Barus & Erick (2016). Sedangkan  beberapa  penelitian  lain mempunyai  hasil  yang  berbeda-beda. Beberapa  penelitian  tersebut  antara  lain Kingu,  Macha,  &  Gwahula  (2017), Ekanayake  &  Azeez  (2015)  dan  Riyadi, Iqbal, & Lauren (2014) mendapatkan hasil yaitu size tidak berpengaruh terhadap NPL. Louzis,  Vouldis,  &  Metaxas  (2012),
Kingu, Macha, & Gwahula (2017), Pratama &  Sudaryanto  (2016),  Riyadi,  Iqbal,  & Lauren (2014), Ghosh (2015), dan Barus & Erick (2016) menyatakan terdapat pengaruh  positif  BOPO  terhadap  NPL. Sedangkan  hasil  penelitian  Ganić  (2014) yaitu BOPO berpengaruh negatif terhadap NPL. Dua penelitian lain, yaitu Ahmad & Bashir (2013), Ekanayake & Azeez (2015) mendapatkan  hasil  yaitu  tidak  terdapat pengaruh antara BOPO dengan NPL.
Chaibi  &  Ftiti  (2015)  mendapat  hasil penelitian  yaitu  terdapat  pengaruh  negatif antara solvency  ratio dengan  NPL.  Hasil yang  berlawanan  terdapat  pada  penelitian Ghosh  (2015),  yaitu solvency  ratio
berpengaruh positif terhadap NPL. Ahmad &  Bashir  (2013)  dan  Ganić  (2014) mendapatkan  hasil  yang  lain  bahwa solvency ratio tidak berpengaruh  terhadap NPL.
Adisaputra  (2012),  Ahmad  &  Bashir (2013), dan Barus & Erick (2016) memiliki hasil  bahwa  LDR  memiliki  pengaruh positif dengan NPL. Sedangkan hasil yang berlawanan terdapat pada penelitian Ganić (2014), Riyadi, Iqbal, & Lauren (2014), dan Anjom  &  Karim  (2016)  yaitu  LDR berpengaruh  negatif  terhadap  NPL.
Pratama & Sudaryanto (2016) mendapatkan  hasil  yang  berbeda,  yaitu LDR tidak berpengaruh terhadap NPL.
2.3 Pengembangan Hipotesis
a. Pengaruh ROA terhadap NPL
ROA  yang  besar  di  suatu  bank menunjukkan  tingkat  keuntungan  bank tersebut semakin  besar yang  memiliki arti manajemen  bank  dapat  mengelola  aktiva termasuk  kredit  yang  disalurkan  beserta bunga  kredit  dengan  baik.  ROA  yang rendah bisa menjadi pertanda bahwa rasio NPL  pada  bank  akan  tinggi.  Hal  itu disebabkan  karena  pendapatan  bank  yang sebagian besar berasal dari kredit, tertahan oleh pinjaman yang tidak dapat dibayarkan oleh peminjam. Pernyataan tersebut sesuai dengan  bad  management  oleh  Berger  & DeYoung (1997), yaitu kinerja manajemen bank seperti penetapan kualitas kredit dan penilaian  kelayakan  pada  calon  debitur akan memberikan gambaran pada performance bank  yang  menunjukkan kinerja  bank  khususnya  dalam  hal profitabilitas.  Hasil  penelitian  Ghosh (2015), Ekanayake & Azeez (2015), Anjom & Karim (2016) terdapat hubungan negatif pada  ROA  terhadap  NPL.  Berdasarkan penjelasan  hasil  penelitian  di  atas,  maka rumusan hipotesis penelitian yang pertama yaitu sebagai berikut:
H1: ROA berpengaruh negatif terhadap NPL.
b. Pengaruh Size terhadap NPL Umumnya bank yang besar
mendistribusikan kredit dalam jumlah besar yang  bisa  menaikkan  potensi  kredit bermasalah  jika  pengawasannya  tidak dilaksanakan  dengan  benar  dan  hal  itu kemungkinan  dimanfaatkan  oleh  debitur yang  memiliki  kualitas  rendah.  Semakin besar  jumlah  aset  yang  bank  miliki, semakin besar pula risiko kredit yang akan muncul  yang  menyebabkan  meningkatnya NPL.  Penjelasan  di  atas  sejalan  dengan teori too  big  to  fail , penelitian  Pratama  & Sudaryanto (2016), Chaibi &  Ftiti (2015), Ghosh  (2015),  dan  Barus  &  Erick  (2016) yang  juga  menjumpai  bahwa  bank-bank yang  memiliki  aset  yang  tinggi  lebih memiliki  NPL  yang  tinggi  pula.  Hal  ini disebabkan  karena  bank-bank  kecil dianggap  sanggup  melakukan  tindakan efisiensi  manajerial  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  bank-bank  besar, khususnya  dalam  pemantauan  pinjaman dan  penyaringan  yang  dapat  menurunkan risiko  kredit  dan  membuat  NPL  menurun. Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  ada, maka  rumusan  hipotesis  penelitian  yang kedua yaitu sebagai berikut:
H2: Size berpengaruh  positif  terhadap NPL.
c. Pengaruh BOPO terhadap NPL
Menurut  Berger  &  DeYoung  (1997) dalam bad  management ,  efisiensi  akan menjadi  sinyal  manajemen  bank  bahwa kinerja  berjalan  dengan  baik  termasuk dalam masalah efisiensi biaya pengawasan dan  pengendalian  kredit  bermasalah. Biaya-biaya penyaluran kredit yang muncul dari  kegiatan  operasional  seperti  biaya pengawasan  kredit  dan  biaya  cadangan kerugian  (Dendawijaya,  2003).  Jika  biaya tersebut  semakin  besar,  maka  bank  dapat terdorong  untuk  menaikkan  suku  bunga kredit  yang  mengakibatkan  semakin  sulit nasabah  dalam  melunasi  kreditnya. Akibatnya,  kredit  bermasalah  menjadi meningkat.  Penelitian  Louzis,  Vouldis,  & Metaxas  (2012),  Kingu,  Macha,  & Gwahula  (2017),  Pratama  &  Sudaryanto (2016),  Riyadi,  Iqbal,  &  Lauren  (2014), Ghosh  (2015),  dan  Barus  &  Erick  (2016)
menemukan  antara  BOPO  dengan  NPL terdapat pengaruh yang positif. Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  ada, maka  rumusan  hipotesis  penelitian  yang ketiga yaitu sebagai berikut:
H3: BOPO berpengaruh positif terhadap NPL.
d. Pengaruh Solvency  Ratio terhadap NPL
Dengan  meningkatkan  modal,  bank juga dapat mengurangi NPL. Modal sendiri yang  dimiliki  oleh  bank  digunakan  untuk keperluan usaha dan membiayai aset bank yang  mengandung  risiko,  salah  satunya adalah  kredit.  Kegiatan  membiayai  aset yang  mengandung  risiko  bagi  bank  akan semakin mudah jika semakin tinggi modal yang  dimiliki  bank.  Kredit  yang  tidak beserta  dengan  modal  yang  cukup  akan berpotensi  memicu  kredit  bermasalah. Kesimpulannya  bahwa  semakin  tinggi solvency ratio, maka semakin rendah NPL yang dimiliki oleh bank. Hal tersebut sesuai dengan  hasil  penelitian  yang  telah dilaksanakan Chaibi & Ftiti (2015) bahwa solvency  ratio  memiliki  pengaruh  negatif terhadap NPL. Berdasarkan hasil penelitian yang  ada,  maka  rumusan  hipotesis penelitian  yang  keempat  yaitu  sebagai berikut:
H4: Solvency  ratio berpengaruh  negatif terhadap NPL.
e. Pengaruh LDR terhadap NPL
LDR  mencerminkan  DPK.  DPK memperlihatkan seberapa besar dana yang dihimpun  oleh  bank  bisa  disalurkan kembali kepada masyarakat (Dendawijaya, 2003). DPK yang disalurkan dalam jumlah besar  bisa  menaikkan  risiko  kredit  (NPL) karena  likuiditas  bank  menjadi  terganggu. Semakin  banyak  DPK  yang  dihimpun, maka  kredit  yang  dikeluarkan  semakin banyak pula (Adisaputra, 2012).
Menurut  Berger  &  DeYoung  (1997), terdapat  moral  hazard  saat  meningkatnya dana yang disalurkan.
Ketika meningkatnya kredit yang disalurkan bank kepada  masyarakat,  bank  umumnya  akan
menurunkan  suku  bunga  dan  standar minimum  kredit.  Hal  tersebut  bisa menaikkan jumlah peminjam yang kemungkinan tidak layak untuk memperoleh kredit sehingga meningkatkan risiko kredit bermasalah. Penjelasan diatas didukung dengan hasil penelitian Adisaputra (2012), Ahmad & Bashir (2013) dan  Barus  &  Erick  (2016)  bahwa  LDR berpengaruh positif terhadap NPL.
Menurut  hasil  penelitian  yang  ada,  maka rumusan hipotesis penelitian yang keempat yaitu sebagai berikut:
H5:  LDR  berpengaruh  positif  terhadap NPL.
Gambar 1. Model Penelitian Sumber: Diolah Sendiri

## 3 METODE PENELITIAN
Jenis  data  yang  dipakai  pada penelitian  ini  yaitu  data  kuantitatif. Penelitian  ini  menggunakan  data  panel. Sumber  data  yang  dipakai  yaitu  data sekunder  dalam  bentuk  laporan  tahunan pada tahun 2013-2017 yang diperoleh dari website www.idx.co.id (Bursa  Efek Indonesia).  Jika  ada  laporan  tahunan periode tertentu yang tidak tersedia dalam website Bursa  Efek  Indonesia,  maka  akan dicari di website masing-masing perusahaan sampel. Peneliti memilih lokasi penelitian  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI). Objek penelitian berupa bank konvensional yang terdaftar di BEI tahun 2013-2017.
Penarikan  sampel  dilaksanakan dengan  pemilihan  secara  non-probabilitas atau  non  acak  menggunakan  teknik purposive  sampling dengan  kriteria:  (1) Perusahaan adalah bank konvensional yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada tahun 2013-2017, (2) menerbitkan laporan
tahunan  secara  lengkap  pada  tahun  2013- 2017,  (3)  laporan  tahunan  menggunakan satuan  mata  uang  rupiah,  (4)  Laporan tahunan  memuat  semua  data  yang diperlukan  oleh  variabel  dependen  dan variabel independen dalam penelitian ini.
3.1 Definisi  Operasional  Variabel  dan Pengukuran
a. Non Performing Loan (NPL) NPL adalah rasio yang
menampilkan  pinjaman  yang  mengalami kesulitan  pelunasan.  Tingginya  nilai  rasio NPL  menggambarkan  semakin  buruknya kualitas kredit pada bank tersebut. Menurut Surat  Edaran  Bank  Indonesia  Nomor 13/24/DPNP  Tanggal  25  Oktober  2011, NPL  adalah  rasio  perbandingan  antara kredit bermasalah dengan total kredit yang disalurkan. Kredit  bermasalah yaitu kredit kepada  pihak  ketiga  bukan  bank  yang termasuk  dalam  golongan  kurang  lancar, diragukan,  dan  macet.  Total  kredit  yaitu kredit kepada pihak ketiga bukan bank.
NPL= Kredit Bermasalah Total Kredit x100%
b. Return on Asset (ROA)
ROA  merupakan  rasio  yang menampilkan  kemampuan  bank  dalam menghasilkan  laba  yang  dapat  dicapai menggunakan  aset  yang  dimiliki.  ROA menunjukkan  tingkat  efisiensi  yang dilakukan  oleh  bank  dalam  pengelolaan aset.  Semakin tinggi ROA, maka semakin tinggi  pula  laba  yang  diperoleh  bank  dan semakin  baik  dalam  penggunaan  aset. Berdasarkan Surat Edaran Bank Indonesia Nomor  13/24/DPNP  Tanggal  25  Oktober 2011, ROA dihitung dengan rumus sebagai berikut:
ROA= Laba Sebelum Pajak Total Aset
x100%
c. Size Size merupakan  ukuran  bank  yang tercermin  dalam  bentuk  total  aset  yang dimiliki. Variabel size dalam penelitian ini memakai proksi logaritma natural (ln) dari total aset yang dimiliki bank. Hal tersebut karena  besarnya  total  aset  pada  masing-
masing  bank  memiliki  selisih  yang  jauh (Jayanti & Haryanto, 2013).
Size= ln ⁡ (Total Aset)
d. Biaya Operasional Pendapatan Operasional (BOPO)
BOPO  merupakan  rasio  yang dipakai  untuk  menghitung  efisiensi  bank dalam  mengontrol  biaya  operasional  yang timbul  akibat  penyaluran  kredit.    Biaya operasional dan pendapatan operasional ini terdiri  dari  biaya  dan  pendapatan operasional  lainnya  dengan  biaya  dan pendapatan  bunga  (Dendawijaya,  2003). Semakin  rendah  rasio  BOPO,  maka semakin  kecil  biaya  operasional  yang dikeluarkan  bank  dan  semakin  kecil kemungkinan  kondisi  kredit  bermasalah pada bank. Berdasarkan Surat Edaran Bank Indonesia Nomor 13/24/DPNP Tanggal 25 Oktober  2011,  BOPO  dihitung  dengan rumus:
BOPO= Biaya Operasional Pendapatan Operasional x100% e. Solvency Ratio Solvency ratio yaitu rasio permodalan yang memperlihatkan
kemampuan  bank  untuk  menutupi  risiko kerugian  akibat  penurunan  aset  dan penyediaan  dana  untuk  pengembangan usaha. Rasio ini memperlihatkan besarnya kapasitas  bank  baik  aset  maupun  modal dalam  melakukan  kegiatan  operasional termasuk  kegiatan  kredit.  Rasio  ini mengindikasi  apakah  bank  memiliki permodalan  yang  sudah  memadai  untuk menutupi risiko kerugian akibat penurunan aset.
Solvency Ratio = Total Equity Total Asset x100%
f. Loan to Deposit Ratio (LDR) LDR  merupakan  rasio  yang menunjukkan  kemampuan  bank  memakai uang deposan dalam memberikan pinjaman kepada nasabahnya, dengan kata lain uang yang  digunakan  untuk  memberikan pinjaman  merupakan  uang  yang  berasal dari  deposan  (Dendawijaya,  2003).  Rasio
ini dipakai untuk mengukur likuiditas bank yang dihitung dengan perbandingan antara jumlah  kredit  yang  diberikan  kepada nasabah dengan total dana pihak ketiga.

## LDR= Jumlah Kredit Total DPK x100%

## 3.2 Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  yang  digunakan adalah statistik deskriptif, penentuan model estimasi data panel dan analisis regresi data panel.  Penelitian  ini  hanya  menggunakan dua  uji  asumsi  klasik  yaitu  uji multikolinearitas dan uji
heteroskedastisitas.  Pengujian  hipotesis menggunakan  uji  statistik  t  dan  koefisien determinasi (R 2 ). Model persamaan regresi data panel adalah:
NPL it = α + β 1 ROA it + β 2 SIZE it + β 3 BOPO it + β 4 SOLVENCY it + β 5 LDR it + ε it
Keterangan: α = Nilai Konstanta
β 1 - β 5 = Koefisien Regresi NPL = Non Performing Loan ROA = Return on Asset SIZE = Size
BOPO  = Beban Operasional Pendapatan
Operasional
SOLVENCY= Solvency Ratio
LDR = Loan to Deposit Ratio ε = Standar Error

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Karakteristik Sampel
Populasi  yang  dipakai  dalam penelitian  ini  adalah  perusahaan  yang terdaftar  di  BEI  tahun  2013-2017  dengan jumlah 568 perusahaan. Total sampel yang memenuhi  kriteria  adalah  40  perusahaan per  tahun,  sehingga  jumlah  observasi selama  periode  2013-2017  adalah  200 perusahaan. Rincian sampel yang memenuhi  kriteria  disajikan  pada  tabel berikut:
Tabel 1 . Jumlah Sampel Penelitian

## 4.2 Statistik Deskriptif
Tabel 1. Statistik Deskriptif
Berdasarkan tabel, diketahui nilai rata- rata  variabel  dependen Non  Performing Loan sebesar  0,0284  atau  2,84%.  Artinya bahwa rata-rata bank konvensional memiliki  nilai  NPL  yang  masih  berada  di bawah standar yang ditentukan oleh Bank Indonesia,  yaitu  di  bawah  5%  karena mampu  mengelola  kredit  dan  termasuk bank  dalam  kategori  sehat.  Nilai maksimum  sebesar  0,1582  atau  15,82% dimiliki oleh Bank of India Indonesia 2016 yang  berarti  bahwa  bank  termasuk  dalam kategori tidak sehat karena melewati batas standar  yang  ditentukan  oleh  Bank Indonesia. Nilai minimum sebesar  0,0000 atau 0% dimiliki oleh Bank National Nobu tahun 2013-2016 yang berarti bahwa bank berhasil  mengelola  kredit  yang  disalurkan sehingga tidak memiliki kredit bermasalah. Standar deviasi sebesar 0,0225.
Variabel  independen Return  on Asset memiliki  nilai  rata-rata  0,0111  atau 1,11%, artinya rata-rata bank konvensional belum  mencapai  standar  yang  ditentukan Bank  Indonesia,  yaitu  ROA  di  atas  1,5%. Nilai  maksimum  sebesar  0,0565  dimiliki
Bank Mayapada Internasional 2017, artinya bank  ini  memiliki  tingkat  efisiensi  dalam pengelolaan aset terbaik di antara bank lain sebesar  5,65%  dan  berhasil  memenuhi standar  yang  ditentukan  Bank  Indonesia. Nilai  minimum  sebesar  -0,1115  dimiliki Bank  of  India  Indonesia  dan  nilai  standar deviasi sebesar 0,2257.
Variabel  independen Size yang memakai proksi logaritma natural (ln) dari total  aset  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar 30,9540, nilai maksimum sebesar 34,6580 dimiliki  oleh  BRI  2017,  nilai  minimum sebesar    27,2110  dimiliki  Bank  Artos Indonesia 2013, dan standar deviasi sebesar 1,826. Nilai rata-rata lebih mendekati nilai maksimum  berarti  bahwa  rata-rata  bank konvensional  tergolong  sebagai  bank berukuran  besar  berdasarkan  jumlah  aset yang dimiliki. Variabel independen Beban Operasional Pendapatan Operasional memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  0,8994 berarti  bahwa  rata-rata  bank  konvensional memiliki rasio BOPO sebesar 89,94% dan tidak  melewati  standar  yang  ditetapkan Bank  Indonesia,  yaitu  BOPO  dibawah 92%. Nilai maksimum sebesar 2,3520 atau 235,2%  dimiliki  Bank  of  India  Indonesia 2016  yang  berarti  bank  tersebut  belum berhasil  melakukan  efisiensi  dalam mengendalikan biaya operasionalnya sehingga  persentase  BOPO  melewati standar  yang  ditentukan  Bank  Indonesia. Nilai  minimum  sebesar  0,3328  dimiliki Bank Woori Saudara Indonesia 1906 2013 dan standar deviasi sebesar 0,2257.
Variabel  independen Solvency Ratio mempunyai  nilai  rata-rata  sebesar 0,1403  berarti  bahwa  rata-rata  bank konvensional  memiliki  ekuitas  16,83% yang dapat digunakan jika terjadi kerugian yang  disebabkan  oleh  kredit  bermasalah. Nilai  maksimum  sebesar  0,3855  dimiliki Bank  Ina  Perdana,  nilai  minimum sebesar 0,0521  dimiliki  Bank  Pembangunan Daerah  Banten  2015  dan  standar  deviasi sebesar 0,0470.
Variabel  independen  Loan  to Deposit  Ratio  mempunyai  nilai  rata-rata
sebesar  0,8459  atau  84,59%.  Angka tersebut  masih  berada  di  antara  batas standar  yang  ditentukan  Bank  Indonesia, yaitu  78%-92%.  Nilai  maksimum  sebesar 1,4072 atau 140,72% dimiliki Bank Woori Saudara Indonesia 1906 2013 yang berarti bahwa  bank  lebih  banyak  menyalurkan dana daripada menghimpun dana sehingga persentase  LDR  melewati  standar  yang ditentukan Bank Indonesia. Nilai minimum sebesar  0,4202  dimiliki  Bank  Mitraniaga 2017 dan standar deviasi sebesar 0,1359.

## 4.3 Hasil Penentuan Model Estimasi
Penentuan  model  estimasi  dilakukan dengan  uji  chow,  uji  hausman,  dan  uji lagrange  multiplier .  Ketiga  uji  tersebut menunjukkan model estimasi yang terpilih adalah  model random  effect. Uji  asumsi klasik  yang  dilakukan  menunjukkan  tidak terdapat  masalah  multikolinearitas  dalam model penelitian.

## 4.4 Hasil Pengujian Hipotesis
Jika  prob  <  0,05  variabel  tersebut berpengaruh  signifikan  dan  hipotesis diterima. Jika prob > 0,05 variabel tersebut tidak berpengaruh signifikan dan hipotesis ditolak.  Berikut  merupakan  hasil  regresi data panel dengan model random effect:

## Tabel 3 Hasil Regresi Data Panel Model Random Effect

## Sumber: Data diolah dengan Eviews 10
Nilai  koefisien  determinasi  yang dipakai  merupakan adjusted  R-squared , yaitu  sebesar  0,432354.  Nilai  tersebut menunjukkan  bahwa  variabel  ROA, size ,
BOPO, solvency  ratio ,  dan  LDR  mampu menjelaskan  variabel  NPL  sebesar  43% sedangkan  57%  lainnya  dijelaskan  oleh variabel  lain  yang  tidak  digunakan  pada
model. Berdasarkan tabel yang ditampilkan di  atas,  didapatkan  model  persamaan regresi data panel seperti berikut: NPL= -0,2797 - 0,0525ROA + 0,0028SIZE +  0,1774BOPO  +  0,0365SOLVENCY  + 0,0390LDR
f. Hasil  Pengujian  Hipotesis  ROA terhadap NPL (H1) Hipotesis satu adalah ROA berpengaruh negatif  terhadap  NPL.  Pada tabel  3,  nilai  probabilitas  sebesar  0,8430 dan  nilai  koefisien  -0,052524.  Uji  parsial membuktikan bahwa ROA tidak
berpengaruh terhadap NPL (0,8430 > 0,05) dan  berarah  negatif  (-0,052524),  sehingga hipotesis satu tidak terdukung.
Dari  persamaaan  regresi  di  atas, NPL  akan tetap  berkurang  sebesar 0,2797 meskipun nilai variabel lain konstan/tetap. Setiap  kenaikan  1  satuan  ROA  akan mengurangi nilai NPL sebesar 0,0525. Hal ini  diasumsikan  variabel  lain  bernilai konstan/tetap.
g. Hasil  Pengujian  Hipotesis Size terhadap NPL (H2) Hipotesis dua adalah size berpengaruh positif  terhadap  NPL.  Pada  tabel  3  nilai probabilitas  sebesar  0,0049  dan  nilai koefisien 0,002781. Uji parsial membuktikan  bahwa  size  berpengaruh terhadap NPL (0,0049 < 0,05) dan berarah positif  (0,002781),  sehingga  hipotesis terdukung.
Dari  persamaaan  regresi  di  atas, NPL  akan tetap  berkurang  sebesar 0,2797 meskipun nilai variabel lain konstan/tetap. Setiap  kenaikan  1  satuan  SIZE  akan menambah  nilai  NPL  sebesar  0,0028.  Hal ini  diasumsikan  variabel  lain  bernilai konstan/tetap.
h. Hasil  Pengujian  Hipotesis  BOPO terhadap NPL (H3) Hipotesis tiga adalah BOPO berpengaruh  positif  terhadap  NPL.  Pada tabel 3 nilai probabilitas sebesar 0,0005 dan nilai  koefisien  0,177375.  Uji  parsial membuktikan  bahwa  BOPO  berpengaruh terhadap NPL (0,0005 < 0,05) dan berarah positif  (0,177375),  sehingga  hipotesis terdukung.
Dari  persamaaan  regresi  di  atas, NPL  akan  tetap berkurang  sebesar  0,2797 meskipun nilai variabel lain konstan/tetap. Setiap  kenaikan  1  satuan  BOPO  akan menambah  nilai  NPL sebesar 0,1774.  Hal ini  diasumsikan  variabel  lain  bernilai konstan/tetap.
i. Hasil  Pengujian  Hipotesis Solvency Ratio terhadap NPL (H4)
Hipotesis empat adalah solvency ratio berpengaruh  negatif  terhadap  NPL.  Pada tabel 3 nilai probabilitas sebesar 0,1908 dan nilai  koefisien  0,036516.  Uji  parsial membuktikan  bahwa  solvency  ratio  tidak berpengaruh terhadap NPL (0,1908 > 0,05) dan  berarah  positif  (0,036516),  sehingga hipotesis tidak terdukung.
Dari  persamaaan  regresi  di  atas, NPL  akan  tetap berkurang  sebesar  0,2797 meskipun nilai variabel lain konstan/tetap. Setiap  kenaikan  1  satuan  SOLVENCY akan menambah nilai NPL sebesar 0,0365. Hal  ini  diasumsikan  variabel  lain  bernilai konstan/tetap.
j. Hasil  Pengujian  Hipotesis  LDR terhadap NPL (H5) Hipotesis lima adalah LDR berpengaruh  positif  terhadap  NPL.  Pada tabel 3 nilai probabilitas sebesar 0,1264 dan nilai  koefisien  0,038992.  Uji  parsial membuktikan bahwa LDR tidak berpengaruh terhadap NPL (0,1264 > 0,05) dan  berarah  positif  (0,038992),  sehingga hipotesis tidak terdukung. Dari  persamaaan  regresi  di  atas,
NPL  akan  tetap berkurang  sebesar  0,2797 meskipun nilai variabel lain konstan/tetap. Setiap  kenaikan  1  satuan  LDR  akan menambah  nilai  NPL sebesar 0,0390.  Hal ini  diasumsikan  variabel  lain  bernilai konstan/tetap.
4.5 Analisis Data
Berdasarkan hasil uji hipotesis menggunakan  Eviews  10,  ringkasan  hasil uji  hipotesis  dapat  dilihat  pada  tabel  4 sebagai berikut:
Tabel 4 Ringkasan Hasil Uji Hipotesis
Sumber: Data diolah sendiri
a. Pengaruh ROA terhadap NPL (H1)
Berdasarkan  hasil  pengujian  H1 diketahui  bahwa  ROA  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  NPL.  Hal  ini  tidak sesuai  dengan  hipotesis  yang  diajukan sehingga  hipotesis  satu  ditolak.  Hasil penelitian  ini  mendukung  hasil  penelitian Pratama  &  Sudaryanto  (2016)  dan  tidak mendukung hasil penelitian Ghosh (2015), Ekanayake  &  Azeez  (2015)  Anjom  & Karim  (2016)  bahwa  ROA  berpengaruh negatif terhadap NPL.
Pada  tahun  2013-2016,  pertumbuhan kredit  bank  di  Indonesia  melambat  akibat lesunya  permintaan  barang  dan  jasa  dan kondisi  perekonomian  domestik  yang belum  stabil.  Selain  itu  ekonomi  sedang lesu  dan  suku  bunga  simpanan  menurun karena  peraturan  suku  bunga  acuan  Bank Indonesia. Keadaan itu mengakibatkan laba yang diperoleh bank pada saat itu menjadi menurun yang dicerminkan oleh nilai ROA yang  tidak  di  atas  1,5%  sesuai  dengan peraturan Bank  Indonesia. Pada penelitian ini,  ROA  menggunakan  rumus  laba sebelum  pajak  dibagi  dengan  total  aset sesuai  dengan  peraturan  Bank  Indonesia. Sedangkan  pada  penelitian  Chaibi  &  Ftiti (2015)  menggunakan  rumus  laba  setelah pajak dibagi dengan total aset.
b. Pengaruh Size terhadap NPL (H2) Berdasarkan  hasil  pengujian  H2 diketahui bahwa Size berpengaruh signifikan  positif  terhadap  NPL.  Hal  ini sesuai  dengan  hipotesis  yang  diajukan sehingga  hipotesis  dua  diterima.  Hasil penelitian  ini  mendukung  hasil  penelitian Pratama  &  Sudaryanto  (2016),  Chaibi  & Ftiti  (2015),  Ghosh  (2015),  dan  Barus  & Erick  (2016)  dan  tidak  mendukung  hasil
penelitian  Kingu,  Macha,  &  Gwahula (2017),  Ekanayake  &  Azeez  (2015)  dan Riyadi,  Iqbal,  &  Lauren  (2014)  yaitu  size tidak berpengaruh terhadap NPL.
Apabila bank memiliki aset yang besar maka  jumlah  kredit  yang  disalurkan  juga akan  besar  yang  menyebabkan  semakin tinggi  tingkat  kemungkinan  terjadinya kredit  bermasalah  (Barus  &  Erick,  2016). Dalam teori too big to fail , bank yang besar cenderung  lebih  berani  mengambil  risiko yang berlebihan dalam memberikan kredit. Bank  yang  besar  umumnya  menyalurkan kredit  dalam  jumlah  besar  yang  dapat meningkatkan  potensi  kredit  bermasalah apabila  pengawasannya  tidak  dilakukan dengan  tepat  dan  hal  tersebut  cenderung dimanfaatkan pada debitur yang berkualitas rendah. Bank-bank kecil dianggap mampu menujukkan efisiensi manajerial yang lebih baik  dibandingkan  bank-bank  besar khususnya dalam penyaringan dan pemantauan pinjaman yang diberikan.
c. Pengaruh  BOPO  terhadap  NPL (H3) Berdasarkan  hasil  pengujian  H3 diketahui  bahwa  BOPO  berpengaruh signifikan  positif  terhadap  NPL.  Hal  ini sesuai  dengan  hipotesis  yang  diajukan sehingga  hipotesis  tiga  diterima.  Hasil penelitian  ini  mendukung  hasil  penelitian Pratama  &  Sudaryanto  (2016),  Kingu, Macha,  &  Gwahula (2017), Riyadi,  Iqbal, & Lauren (2014), Ghosh (2015), dan Barus & Erick (2016) dan tidak mendukung hasil penelitian  Ahmad  &  Bashir  (2013)  dan Ekanayake  &  Azeez  (2015)  yang menemukan bahwa BOPO tidak berpengaruh terhadap NPL. Berger & DeYoung (1997)
menjelaskan dalam teori bad management yaitu kinerja yang tidak efisien khususnya dalam  kegiatan  operasional  perbankan (penyaluran  kredit)  dapat  meningkatkan potensi  terjadinya  kredit  bermasalah (NPL).  Hal  itu  dapat terjadi  apabila biaya operasional lebih tinggi daripada pendapatan  operasional.  Ini  berarti  bahwa biaya  operasional  yang  dikeluarkan  tidak efisien.  Biaya-biaya  yang  timbul  dari
kegiatan operasional seperti biaya cadangan kerugian dan pengawasan kredit yang  semakin  besar  menyebabkan  suku bunga  kredit  mengalami  peningkatan (Pratama & Sudaryanto, 2016). Suku bunga kredit  yang  meningkat  akan  membuat nasabah  semakin  sulit  dalam  melunasi kredit yang mengakibatkan kredit bermasalah menjadi meningkat.
d. Pengaruh Solvency  Ratio terhadap
NPL (H4) Berdasarkan  hasil  pengujian  H4 diketahui  bahwa  solvency  ratio  tidak berpengaruh  terhadap  NPL.  Hal  ini  tidak sesuai  dengan  hipotesis  yang  diajukan sehingga  hipotesis  empat  ditolak.  Hasil penelitian  ini  mendukung  hasil  penelitian Anjom  &  Karim  (2016)  dan  tidak mendukung hasil penelitian Chaibi & Ftiti (2015)  yaitu  terdapat  pengaruh  negatif antara solvency ratio dengan NPL. Modal  yang  tercermin  dalam  nilai solvency ratio yang tinggi mengindikasikan bahwa bank memiliki kemampuan permodalan  yang  baik  dalam  tindakan antisipasi terhadap kemungkinan timbulnya risiko  kerugian  kegiatan  usaha  khususnya risiko kredit. Tingginya nilai solvency ratio akan  digunakan  untuk  menutupi  potensi kerugian  yang  diakibatkan  oleh  kredit bermasalah atau disebabkan oleh dialokasikannya sebagian besar dana yang diperoleh  pada  cadangan  minimum  bank (Pratamawati,  2018).  Pada  penelitian  ini, tidak  signifikannya  solvency  ratio  karena peningkatan  modal  tersebut  digunakan untuk  investasi  atau  melakukan  ekspansi usaha,  tidak semuanya dialokasikan  untuk kredit  maupun  menutupi  risiko  kerugian yang diakibatkan oleh kredit.  Hal tersebut memberikan  dampak  ketika  terjadi  kredit bermasalah sehingga tetap akan menimbulkan  kerugian.  Jika  kegiatan operasional  bank  terganggu,  bank  akan menggunakan  modal yang  dimiliki (Suryanto, 2015).
e. Pengaruh LDR terhadap NPL (H5)
Berdasarkan  hasil  pengujian  H5 diketahui  bahwa  LDR  tidak  berpengaruh signifikan terhadap NPL dan memiliki arah
positif.  Hal  ini  tidak  sesuai  dengan hipotesis  sehingga  hipotesis  lima  ditolak. Hasil  penelitian  ini  mendukung  hasil penelitian  Pratama  &  Sudaryanto  (2016) dan  tidak  mendukung  hasil  penelitian Adisaputra (2012), Ahmad & Bashir (2013) dan  Barus  &  Erick  (2016)  bahwa  LDR memiliki  pengaruh  signifikan  positif dengan NPL.
Meningkatnya  dana  pihak  ketiga  yang dihimpun  berupa  tabungan,  simpanan deposito,  dan  giro  membuat  bank  akan meningkatkan jumlah kredit yang disalurkan  ke  masyarakat.  Akibatnya, kemungkinan terjadinya kredit bermasalah yang  akan  ditanggung  oleh  bank  semakin tinggi.  Terdapat  moral  hazard ketika  dana yang  disalurkan  meningkat  (Berger  & DeYoung, 1997). Ketika bank meningkatkan  kredit  yang  disalurkan kepada  masyarakat,  bank  umumnya  akan menurunkan  suku  bunga  serta  standar minimum kredit. Hal ini dapat meningkatkan jumlah debitur yang mungkin tidak layak untuk menerima kredit sehingga dapat meningkatkan risiko kredit. Namun  jika  penyaluran  kredit  dilakukan dengan  hati-hati  menggunakan  kriteria penilaian kredit seperti analisis 6C dan 7P, maka  jumlah  kredit  yang  besar  akan berpotensi meningkatkan laba karena risiko kredit  bisa  ditekan  sehingga  tidak  timbul kredit bermasalah.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil yang telah diuraikan di  atas,  maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
a. Return  on  Asset tidak  terbukti berpengaruh terhadap Non Performing Loan sehingga hipotesis  pertama tidak terdukung.  Pada  tahun  2013-2016, pertumbuhan  kredit  bank  di  Indonesia melambat akibat kondisi perekonomian domestik  yang  belum  stabil,  ekonomi sedang  lesu dan suku bunga simpanan menurun  yang  mengakibatkan  laba yang  diperoleh  bank  pada  saat  itu menjadi  menurun  yang  dicerminkan oleh nilai ROA yang tidak di atas 1,5%
sesuai dengan peraturan Bank Indonesia.  Pada  penelitian  ini,  ROA menggunakan  rumus  laba  sebelum pajak  dibagi  dengan  total  aset  sesuai dengan  peraturan  Bank  Indonesia. Sedangkan  pada  penelitian  Chaibi  & Ftiti  (2015)  menggunakan  rumus  laba setelah pajak dibagi dengan total aset. b. Size berpengaruh  positif  terhadap Non Performing  Loan sehingga  hipotesis kedua  terdukung.  Size  diukur  dengan total  aset,  sehingga  apabila  bank memiliki aset yang besar maka jumlah kredit yang disalurkan juga akan besar yang  menyebabkan  semakin  tinggi tingkat  kemungkinan  terjadinya  kredit bermasalah  (Barus  &  Erick,  2016). Dalam teori too big to fail , bank yang besar cenderung lebih berani mengambil  risiko  yang  berlebihan dalam memberikan kredit. c. Beban Operasional Pendapatan Operasional berpengaruh positif terhadap Non  Performing  Loan sehingga  hipotesis  ketiga  terdukung. Biaya-biaya  yang  timbul  dari  kegiatan operasional  seperti  biaya  cadangan kerugian  dan  pengawasan  kredit  yang semakin  besar  menyebabkan  suku bunga  kredit  mengalami  peningkatan (Pratama  &  Sudaryanto,  2016).  Suku bunga  kredit  yang  meningkat  akan membuat nasabah semakin sulit dalam melunasi  kredit  yang  mengakibatkan kredit bermasalah menjadi meningkat.
d. Solvency Ratio tidak terbukti berpengaruh terhadap Non Performing Loan sehingga hipotesis keempat tidak terdukung.  Peningkatan  modal  pada bank  digunakan  untuk  investasi  atau melakukan  ekspansi  usaha  seperti penyaluran  kredit,  tidak  semuanya dialokasikan  untuk  kredit  maupun menutupi risiko kerugian yang diakibatkan  oleh  kredit.  Hal  tersebut memberikan  dampak  ketika  terjadi kredit  bermasalah  sehingga  tetap  akan menimbulkan kerugian.
e. Loan  to  Deposit  Ratio tidak  terbukti berpengaruh terhadap Non Performing
Loan sehingga  hipotesis  kelima  tidak terdukung.  Ketika  dana  pihak  ketiga yang  dihimpun  berupa  tabungan, simpanan deposito, dan giro meningkat, maka bank akan meningkatkan jumlah kredit  yang  disalurkan  ke  masyarakat sehingga kemungkinan terjadinya kredit  bermasalah  semakin  tinggi.
Namun jika penyaluran kredit dilakukan dengan hati-hati menggunakan  kriteria  penilaian  kredit seperti analisis 6C dan 7P, maka jumlah kredit  yang  besar  akan  berpotensi meningkatkan laba karena risiko kredit bisa  ditekan  sehingga  tidak  timbul kredit bermasalah.

## Keterbatasan
Berikut  beberapa  keterbatasan  yang penulis  temukan  di  penelitian  ini dikarenakan waktu  dan  pengumpulan  data yang terbatas diantaranya adalah:
a. Penelitian  ini  hanya  menggunakan  40 bank  konvensional  yang  terdaftar  di BEI  periode  2013-2017  sebagai  objek penelitian  sehingga  hasil  penelitian hanya  menggambarkan  kondisi  bank konvensional  yang  terdaftar  di  BEI periode 2013-2017.
b. Penelitian  ini  hanya  menggunakan periode  lima  tahun,  yaitu  2013-2017
sehingga hasilnya tidak dapat digeneralisasi untuk tahun-tahun sebelumnya maupun sesudahnya.
c. Penelitian  ini  tidak  menggunakan variabel  kontrol  yang  bertujuan  untuk mengendalikan variabel dependen yang dipengaruhi oleh variabel independen.
d. d.  Penelitian  ini  hanya  menggunakan lima  variabel  independen,  secara empiris  ada  banyak  variabel  lain  yang memiliki  kemungkinan  besar  mampu mempengaruhi Non Performing Loan .
5.1 Implikasi dan Saran Implikasi penelitian ini bagi perusahaan adalah dapat menjadi masukan bagi pihak manajemen agar sebisa mungkin mampu  menurunkan  jumlah  NPL  setelah diketahuinya faktor-faktor yang
mempengaruhi  NPL.  Bagi  investor  atau nasabah,  sebagai  bahan  pertimbangan dalam  memilih  secara  tepat  bank  yang dikategorikan  sehat  berdasarkan  tingkat NPL untuk kegiatan berinvestasi, menyimpan  atau meminjam  dana di bank. Terakhir, untuk penelitian yang berikutnya dapat  memberikan  informasi  tambahan sebagai referensi untuk penelitian selanjutnya.
Berdasarkan  keterbatasan  penelitian yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  maka saran bagi penelitian berikutnya agar dapat melakukan pengembangan dari keterbatasan penelitian ini adalah: a. Memperluas sampel bank konvensional  yang  digunakan  dengan menggunakan keseluruhan bank konvensional di Indonesia.
b. Penelitian  selanjutnya  diharapkan dapat  menambah  rentang  waktu  yang lebih lama agar dapat hasil yang lebih baik.
c. Menambah  variabel  kontrol  untuk mengendalikan  hubungan  variabel- variabel yang diduga mampu mempengaruhi NPL.
d. Menambah variabel independen lainnya seperti suku bunga dan inflasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Adisaputra,  I.  (2012). Analisis  Faktor- Faktor  Yang  Mempengaruhi  Non Performing  Loan  pada  PT  Bank Mandiri Tbk . Universitas Hasanuddin Makassar. Ahmad,  F.,  &  Bashir,  T.  (2013). Explanatory  Power  of  Bank  Specific Variables  as  Determinants  of  Non- Performing  Loans:  Evidence  from Pakistan  Banking  Sector. World Applied  Sciences  Journal , 22 (9), 1220–1231.
https://doi.org/10.5829/idosi.wasj.201
3.22.09.1908
Anjom,  W.,  &  Karim,  A.  M.  (2016). Relationship Between Non- Performing Loans and Macroeconomic  Factors  with  Bank Specific  Factors:  A  Case  Study  on
Loan  Portfolios  –  Saarc  Countries Perspective. ELK  Pacific  Journal  of finance and risk management , 7 (2), 1–
30. https://doi.org/10.16962/EAPJFRM/is sn
Barus,  A.  C.,  &  Erick.  (2016).  Analisis Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Non  Performing  Loan  pada  Bank Umum  Di  Indonesia. Jurnal  Wira Ekonomi  Mikroskil , 6 (2),  113–122. Diambil dari https://www.mikroskil.ac.id/ejurnal/in dex.php/jwem/article/view/325 Berger,  A.  N.,  &  DeYoung,  R.  (1997). Problem Loans and Cost Efficiency in
Commercial  Banks. Journal  of Banking and Finance , 21 . 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.2014.0 6.001 Dendawijaya,  L.  (2003). Manajemen
Perbankan (2  ed.).  Jakarta:  Ghalia Indonesia.
Ekanayake,  N.,  &  Azeez,  A.  A.  (2015). Determinants  of  Non-Performing Loans in Licensed Commercial Banks: Evidence  from  Sri  Lanka. Asian Economic and Financial Review , 5 (6),
868–882. https://doi.org/10.18488/journal.aefr/ 2015.5.6/102.6.868.882 Ganić,  M.  (2014).  Bank  Specific Determinants  of  Credit  Risk  -  An Empirical  Study  on  the  Banking Sector  of  Bosnia  and  Herzegovina. International  Journal  of  Economic Practices  and  Theories , 4 (January). https://doi.org/10.2139/ssrn.2491432 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.2015.08.0 04 Indonesia,  B.  (2011). Surat  Edaran  Bank Indonesia  No.  13/24/DPNP  Tanggal 25  Oktober  2011  Perihal  Penilaian Tingkat  Kesehatan  Bank  Umum .
Jakarta: Bank Indonesia.
Jayanti, K. D., & Haryanto, A. M. (2013). Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Non Performing Loan (Studi pada Bank Umum Konvensional  yang  Go  Public  di Indonesia Periode 2008-2012). Diponegoro  Journal  of  Management , 2 (3). Diambil dari https://ejournal3.undip.ac.id/index.ph p/djom/article/view/3215 Kingu,  P.  S.,  Macha,  S.,  &  Gwahula,  R.
(2017). Bank Specific Determinants of Non-Performing  Loans :  Empirical Evidence from Commercial Banks in
Tanzania. THE  INTERNATIONAL JOURNAL OF BUSINESS & MANAGEMENT , 5 (12), 18–28. 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.201 1.10.012
Pratama,  A. G., & Sudaryanto, B. (2016). Analisis Pengaruh Performance, Size, Inefisiensi,  Capital,  dan  Dana  Pihak
Ketiga  terhadap  Non  Performing Loan. Diponegoro Journal  Of
Management , 5 (3), 1–13.
Pratamawati, H. P. (2018). Analisis Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Non Performing  Loan  pada  Bank  Umum Bumn  Tahun  2012‒2016. Jurnal Pendidikan dan Ekonomi , 7 (6).
Riyadi, S., Iqbal, M., & Lauren, N. (2014). Strategi Pengelolaan Non Performing Loan  Bank  Umum  yang  Go  Public. Jurnal  Dinamika  Manajemen , 6 (1),
84–96. Diambil dari http://jdm.unnes.ac.id Suryanto.  (2015).  Non  Performing  Loans on  Regional  Development  Bank  in Indonesia and Factors That Influence. Mediterranean  Journal  of  Social
Sciences , 6 (4), 280–287. https://doi.org/10.5901/mjss.2015.v6n 4p280 Tarchouna,  A.,  Jarraya,  B.,  &  Bouri,  A.
(2017).  How  to  Explain  Non-
Performing Loans by Many Corporate Governance Variables Simultaneously? A Corporate Governance  Index  is  Built  to  US Commercial  Banks. Research  in International  Business  and  Finance , 42 , 645–657.
https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2017.0 7.008 Widarjono, A. (2007). Ekonometrika Teori dan  Aplikasi  untuk  Ekonomi  dan Bisnis (2 ed.). Yogyakarta: Ekonisia.