## KONSEKUENSI VARIABEL MAKROEKONOMI TERHADAP NON- PERFORMING LOANS PADA BANK PENGKREDITAN RAKYAT DI INDONESIA
Meisitha Ulva Hamdi Email: meisita01as@gmail.com Program Studi Ekonomi/Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Universitas Andalas Payakumbuh, Indonesia
Bintang Rizky AMS* Email: bintangrizky@eb.unand.ac.id Program Studi Ekonomi/Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Universitas Andalas Payakumbuh, Indonesia
Weriantoni Email: weriantoni@eb.unand.ac.id Program Studi Ekonomi/Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Universitas Andalas Payakumbuh, Indonesia
Putri Ayu Email: putriayu@eb.unand.ac.id Program Studi Ekonomi/Fakultas Ekonomi dan Bisnis/Universitas Andalas Payakumbuh, Indonesia

## ABSTRAK
Pemberian kredit merupakan tulang punggung kegiatan perbankan. Oleh karena itu, pendapatan bank yang paling besar ialah bunga atas kredit yang diterima oleh nasabah, sebagian besar dialokasikan untuk kredit. Namun, seiring meningkatkannya pertumbuhan kredit, dapat  juga  menyebabkan  banyaknya  kredit  macet  atau  non-performing  loans (NPL),  dimana  nasabah  tidak  mampu  membayar  kewajibannya  pada  periode  atau  jangka  waktu  yang  telah disepekati. Berdasarkan data dari Otoritas Jasa Keuangan Bank Pengkreditan Rakyat memiliki tingkat NPL 4% <  NPL  <  8%  dari  tahun  2010  hingga  2021.    Berdasarkan  Bank  Indonesia,  tingkat  NPL  yang  dianggap  sehat adalah  di  bawah  5%  dari  total  kredit  yang  diberikan.  Dalam  penelitian  ini  akan  diketahui  apakah  variabel makroekonomi (pengangguran, inflasi, dan pertumbuhan ekonomi) berkolerasi dengan tingkat NPL pada Bank Pengkreditan  Rakyat,  total  observasi  384  dengan  mengambil  sampel  32  provinsi  di  Indonesia,  menggunakan time series dari  tahun 2010 hingga 2021. Metode penelitian  yang dipakai  dalam penelitian ini adalah  metode kuantitatif  menggunakan  data  panel,  dengan  teknik  analisa  Random  Effect  Model  (REM),  pengujian  ini menggunakan  program  Stata  versi  14.0.  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel makroekonomi    memiliki  pengaruh  secara  signifikan  terhadap  NPL  pada  Bank  Pengkreditan  Rakyat.  Artinya bahwa  adanya  peningkatan  variabel  makro  ekonomi  akan  memberikan  pengaruh  pada  peningkatan  NPL  pada Bank Pengkreditan Rakyat.
Kata Kunci: Inflasi, NPL, Pengangguran, Pertumbuhan Ekonomi

## ABSTRACT
Granting  credit  is  banking  operational  system  support.  Therefore,  the  biggest  bank  income  from  interest  on loans received by debtors, most of it’s allocated for credit. Along with increasing credit growth, it can also cause increasing non-performing loans (NPL), in which debtors’re unable to pay their loan in the agreed time frame. Based on data Otoritas Jasa Keuangan (OJK), since 2010 - 2021 years Rural Banks has 4% < NPL < 8% level.
Based  on  Bank  Indonesia,  the  level  of  NPL  that  considered  healthy  is  below  5%  of  total  loans.  This  research aims to determine whether macroeconomic variables (unemployment, inflation, and economic growth) correlate with  the  level  of  NPL  at  Rural  Banks.  The  research  method’s  used  in  this  research  is  a  quantitative  method, using panel data by stata program version 14.0. Total of 384 observations by taking  sample of 32 provinces in Indonesia using time series  period  ranging from  2010  -  2021, with  the Random  Effect  Model  (REM) analysis technique. The results of this research indicate that macroeconomic variables have a significant effect on NPLs at  Rural  Banks.  This  means  that  an  increase  in  macroeconomic  variables  will  impact  on  increasing  NPLs  at Rural Banks.
Key Words: Economic Growth, Inflation,  NPL, Unemployment

## PENDAHULUAN
Undang-undang  Perbankan  nomor  7  tahun  1992,  bank  diperlukan  dalam  suatu  negara yang berperan dalam menghimpun dan menyalurkan dana masyarakat dan mempunyai peran strategis  dalam  mendukung  pelaksanaan  pembangunan  nasional,  dalam  rangka  pemerataan pembangunan,  pertumbuhan  ekonomi,  dan  stabilitas  nasional  menuju  peningkatan  taraf masyarakat.
Salah  satunya  adalah  pemberian  dukungan  finansial  seperti  pemberian  kredit  kepada pelaku  ekonomi  seperti  pengusaha  kecil  dan  menengah,  serta  pembiayaan  proyek infrastruktur.  Dengan  dukungan  finansial  tersebut,  pelaku  ekonomi  dapat  mengembangkan usaha  dan  menciptakan  lapangan  kerja  baru  sehingga  menurunkan  tingkat  pengangguran, yang pada akhirnya dapat mendorong  pertumbuhan ekonomi suatu negara (Todaro, 2004).
Selain menghasilkan profit, perbankan dapat mengalami kerugian seperti kredit macet, dimana  nasabah  tidak  mampu  membayar  sesuai  penjanjian  kontrak  antara  bank  dengan nasabah,  atau  biasa  disebut  dengan non-performing  loans  (NPL).  NPL adalah  rasio  yang menunjukkan  lancar  atau  tidaknya  prosedur  pengembalian  pinjaman  debitur  (Roza  Linda, 2015). Ketika variabel menunjukkan kredit yang buruk atau bermasalah, akan menyababkan naiknya NPL.
Dalam  buku  Mishkin  (2012;268) , pada  tahun  2008 NPL menyebakan  kritis  keuangan global  yang  dipicu  oleh  tingkat NPL yang  tinggi  pada  sektor  properti  AS  ( subprime mortgage ).  Krisis  tersebut  menyebabkan  beberapa  perusahaan  gulung  tikar  seperti  Lehman Brothers. Akibat dari krisis tersebut, pertumbuhan ekonomi global juga menurun dari 5,42% pada tahun 2007 menjadi 2,8% pada tahun 2008.
3,1% 1,6% 3,1% 4% 2,6%
1,7% Brunei Darussalam Malaysia Thailand Filipina Indonesia Kamboja
Grafik 1. Bank NPL to total gross loans 2021 Sumber: data.worldbank.org, 2023(diolah sendiri)
Berdasarkan data dari data.worldbank.org  pada  tahun  2021,  tingkat  NPL  paling  tinggi yaitu  Filipina  sebesar  4%  dibandingkan  dengan  beberapa  negara  di  ASEAN, NPL di Indonesia sebesar 2,6%. Bedasarkan Bank Indonesia NPL yang sehat di bawah jika 5%, agar dapat  memperkuat  struktur  permodalannya  sehingga  meningkatkan  pertumbuhan  kredit, alhasil  lembaga  keuangan  akan  lebih  mudah  untuk  melakukan  ekspansi  kredit,  terutama  ke sektor riil.
Tarmidi (1999) menyatakan krisis ekonomi yang terjadi pada tahun 1997 di Indonesia, telah merugikan hampir setiap aspek ekonomi, serta beberapa variabel makroekonomi utama seperti  kenaikan  inflasi,  melonjaknya  tingkat  pengangguran,  dan  pertumbuhan  ekonomi merosot  tajam.  Banyak  permasalahan  di  sektor  perbankan  Indonesia,  termasuk  yang menyangkut  Bank  Perkreditan  Rakyat  (BPR).  Dampak  dari  situasi  saat  ini  adalah menurunnya  kualitas  kredit  karena  banyak  debitur  yang  tidak  sanggup  membayar  utangnya karena krisis ekonomi. Akibatnya, kualitas kredit menurun dan banyak pinjaman yang macet, sehingga menyebabkan banyak BPR yang bangkrut dan harus ditutup. Menurut (McEachern, 2000), jika keadaan ekonomi dalam keadaan  yang stabil maka konsumsi rumah tangga juga akan  stabil  sehingga  harga  barang  ikut  stabil.  Peningkatan  PDB  mengindikasikan  bahwa pendapatan  rumah  tangga,  pendapatan  individu,  dan  pendapatan  bisnis  meningkat  (Rizal et al .,  2019).  Oleh  karena  itu,  kemampuan  membayar  utang  semakin  meningkat,  berdampak dari NPL yang menurun dan begitu pula sebaliknya.

## Grafik 2. Perkembangan Kredit dan NPL Bank Pengkreditan Rakyat
Sumber: www.Otoritas Jasa Keuangan .go.id (diolah sendiri)
Berdasarkan  data  dari  Otoritas  Jasa  Keuangan , dari  tahun  2010  hingga  2021 penyaluran  kredit  terus  bertambah  pada  Bank  Pengkreditan  Rakyat  (BPR),  begitu  pula dengan  tingkat NPL dengan  rata-rata  tingkat NPL diatas  5%.  Tingkat NPL tertinggi  terjadi pada  tahun  2020  sebanyak  7,22%  yang  melewati batas  dari  pertumbuhan kreditnya,  dimana pada  akhir  tahun  2019  Indonesia  mengalami  kritis  pandemi  yang  sangat  mengganggu aktivitas  sosial  hingga  memberi  dampak  yang  buruk  bagi  perekonomian  masyarakat  di Indonesia. Adanya pembatasan sosial berskala besar, banyak usaha-usaha rakyat mengalami penurunan  profit  karena  tidak  dapat  beroperasi  secara  normal,  sehingga  menyebabkan beberapa  usaha  ada  yang  gulung  tikar,  kemudian  pemberhentian  tenaga  kerja  secara mendadak karena tidak mampu membayar gaji para karyawan. Hal ini memberikan dampak yang  buruk  bagi  lembaga  perbankan,  dimana  nasabah  kesulitan  untuk  membayar  kredit khususnya masyarakat yang terkena dampak pandemi menyebabkan pembayaran kredit tidak sesuai pada kontrak perjanjian yang telah disepakati.
Ketika  kinerja  bank  di  bawah  standar,  kepercayaan  nasabah  terhadap  lembaga perbankan  menurun,  yang  berdampak  negatif  pada  kemampuan  bank  untuk  menjalankan tujuan  operasionalnya.  Tingginya  tingkat  kredit  yang  macet,  maka  berbagai  langkah  yang dapat  dilakukan  untuk  penyelamatannya.  Salah  satu  menjadi  langkah  terakhir  untuk mengatasi kredit macet adalah dengan menyita jaminan atau agunan yang sudah dijaminkan
33.844 41.100 49.818 59.176 68.391 74.807 81.684 89.482 98.220 108.784 110.770 116.580 6,12 5,22 4,76 4,41 4,76 5,37 5,83 6,15 6,37 6,81 7,22 6,72 3,5 4 4,5 5 5,5 6 6,5 7 7,5 5.000 25.000 45.000 65.000 85.000 105.000 125.000 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 % N PL (R P M il y ar) Kredit NPL
oleh para nasabah untuk dilelang, namun jika tidak bisa ditangani bukan hanya menyebabkan kendala  dalam  kegiatan  operasional  bank,  bahkan  dapat  menyebabkan  bank  mengalami likuidasi.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode  kuantitatif  menggunakan  data  sekunder meliputi  data time  series data  panel  terbentang  dari  2010  hingga  2021.  Berdasarkan ketersediaan  data  dan  provinsi  yang  mengalami  pemekaran  pada  tahun  2012,  sampel  yang diambil  sebanyak  32  provinsi  di  Indonesia.  Variabel  Independen  yaitu  pengangguran  (X1), inflasi (X2), dan pertumbuhan ekonomi (X3) data yang diambil dari sumber yang akurat, dari website www.bps.go.id .  Kemudian,  untuk  variabel  dependen  yaitu NPL pada  Bank Pengkreditan  Rakyat  dari www.ojk.go.id .  Metode  penelitian  ini  menggunakan  regresi  data panel. Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM) adalah tiga strategi estimasi utama yang digunakan dalam regresi data panel (REM). Uji Chow , Uji Hausman , dan Uji Lagrange Multiplier dilakukan sebagai bagian dari proses pengujian multi-tahap untuk menetapkan metode yang paling efektif untuk regresi data panel.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1. Common Effect Model NPL Coef. Std. Err. Z P>|z| [95% Conf. Interval] Pengangguran .1237548 .102148 1.21 0.226 -.0770914 .3246009 Inflasi .7614879  .6010129 1.27 0.206 -.4202396 1.943215 Pertumbuhan Ekonomi -.2663833  .0656893  -4.06  0.000 -.3955434  -.1372233 _cons 6.405286  1.111535 5.76 0.000 4.219756 8.590815 Sumber: Data diolah Tabel 2. Fixed Effect Model NPL Coef. Std. Err. Z P>|z| [95% Conf. Interval] Pengangguran .0212913     .128849 0.17  0.869 -.2321269 .2747094 Inflasi .9603264  .3692138 2.60  0.010 .2341623 1.68648 Pertumbuhan Ekonomi -.1191867   .0433283 -2.75  0.006 -.2044041   -.0339693
_cons 5.95532  .8830473 6.74  0.000 4.218556 7.692084
sigma_u        3.6100443 sigma_e        2.5790375 rho          .66208679  (fraction of variance due to u_i)
F test that all u_i=0: F(31, 349) = 22.90                    Prob > F = 0.0000
Sumber: Data diolah
Tabel 3. Random Effects Model
corr(u_i. X)   = 0 (assumed)                                             Prob > chi2       =    0.0007
NPL Coef. Std. Err. Z P>|z| [95% Conf. Interval] Pengangguran .0416926 .1201692 0.35 0.729 -.1938347 .2772199 Inflasi .9443976 .3689464 2.56 0.010 .2212758 1.667519 Pertumbuhan Ekonomi -.1266714 .0431887   -2.93  0.003 -.2113198 -.042023 _cons 5.902639 1.049273 5.63 0.000 3.846102 7.959177 sigma_u 3.4557472 sigma_e 2.5790375 Rho .64227336 (fraction of variance due to u_i) Sumber: Data diolah Table 4. Uji Chow F   (31,349)     22.90 Prob > F 0.0000
Sumber: Data diolah
Berdasarkan  tabel  4 Uji  Chow menunjukkan  nilai  Prob  alpha  <  0.05  yakni  sebesar 0.000, Maka dapat disimpulkan bahwa  model  yang terpilih dalam pengujian chow ialah Fix Effects Model, pada taraf signifikansi 5%.
Tabel 5. Uji Hausman
chi2(3)        = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) =   5.47 Prob>chi2   =   0.1406
Sumber: Data diolah
Berdasarkan  tabel  5 Uji  Hausman yang  menunjukkan  nilai  Prob  alpha  >  0.05  yakni sebesar  0.1406,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  terpilih  dalam  pengujian Hausman adalah Random Effects Mode, pada taraf signifikansi 5%.
Table 6. Uji Lagrange Multiplier Var sd = sqrt(Var) NPL 1.94682 4.412122 E 6.651434 2.579037 U 1.194219 3.455747
Test:   Var(u) = 0
chibar2(01) =   830.51 Prob > chibar2 =   0.0000
Sumber: Data diolah
Tabel  6  menunjukkan  nilai  Prob  alpha  <  0.05  yakni  sebesar  0.0000,  maka  dapat disimpulkan bahwa model  yang terpilih dalam pengujian lagrange multiplier adalah random effects model. Maka tekhnik terbaik yang akan digunakan dalam penelitian ini ialah random effects model , pada taraf signifikansi 5%.
Jadi,  berdasarkan  tabel  3 random  effects  model, menggambarkan  bahwa  variabel makroekonomi memiliki pengaruh yang signifikan terhadap NPL. Pada taraf signifikansi 5%, hal ini dapat dilihat pada Prob>chi2 = 0.0007 yang lebih kecil dari 0.05.
Tabel 7. Linear Regression Number of obs                       = 384 F(34,349)                               = 22.70 Prob >  F                                = 0.0000 R-squared                              = 0.6887
Adj R-squared                       = 0.6583 Root MSE                              = 2.579
Sumber: Data diolah
Berdasarkan  tabel  7,  nilai  Adj  R-squared  sebesar  0.6583,  yang  berarti  pengaruh  yang diberikan oleh variabel makroekonomi sebesar 65.8% terhadap NPL pada Bank Pengkreditan Rakyat dan 34,2% dipengaruhi oleh variabel lain di luar penelitian ini.

## Pembahasan
Pengaruh Pengangguran Terhadap NPL
Berdasarkan hasil  estimasi,  variabel pengangguran  (X1)  memiliki P>|z|  sebesar 0.729. Dalam  penelitian  ini  pengangguran  tidak  memiliki pengaruh  yang  signifikan secara statistik terhadap  nilai NPL ,  karena  nilai  P>|z|  melebihi  dari  ambang  signifikansi  5%.  Namun, pengangguran  memiliki  korelasi  positif  terhadap NPL ,  karena  memiliki  koefisien  .0416926, ketika tingkat pengangguran naik 1%  maka NPL naik 4,17% terhadap NPL . Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Giammanco et al., (2022) dan Staehr &  Uusküla,  (2021)  dimana  pengangguran  berpengaruh  terhadap  kredit  bermasalah. Sedangkan  penelitian  ini  sejalan  dengan  Kuzucu  &  Kuzucu,  (2019),  pengangguran  tidak signifikan terhadap NPL untuk negara berkembang.
Pengaruh Inflasi Terhadap NPL
Berdasarkan  hasil  estimasi,  nilai  P>|z|  sebesar  0.010  untuk  variabel  inflasi  (X2) terhadap NPL .  Secara  signifikan  inflasi  memiliki  pengaruh  terhadap NPL ,  karena  P>|z| kurang  dari  5%,  yang  merupakan  ambang  signifikansi  statistik. NPL berkorelasi  positif karena memiliki nilai koefisien sebesar .9443976, ketika inflasi naik 1%, maka menyebabkan NPL naik  sebesar  94%.  Hasil  Penelitian  tidak  sejalan  dengan  Saputra  et  al.,  (2019)  ,  Setya Wijaya,  (2019),  dan  Tinggi  et  al.,  (2022)  bahwa  inflasi  secara  signifikan  tidak  berpengaruh terhadap nilai NPL . Namun, hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Roza  Linda,  (2015),  Ginting,  (2017),  Staehr  &  Uusküla,  (2021),  &  Vithessonthi,  (2023), dimana  inflasi berpengaruh terhadap kredit bermasalah dan memiliki  hubungan yang positif terhadap tingkat inflasi.

## Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Terhadap NPL
Berdasarkan  hasil  estimasi,  Nilai  P>|z|  sebesar  0.003,  secara  signifikan  pertumbuhan ekonomi berpengaruh terhadap NPL, karena P>|z| kurang dari 5%, yang merupakan ambang
signifikansi  statistik.  serta  memiliki  korelasi  negatif  karena  memiliki  nilai  koefisien  - .1266714,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa,  ketika  pertumbuhan  ekonomi  naik  1% menyebabkan NPL turun 12%. Hasil penelitian ini sejalan dengan Staehr & Uusküla, (2021), & Staehr & Uusküla, (2021).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menemukan  bahwa  meskipun  pengangguran  tidak  mempengaruhi tingkat NPL ,  tetapi  inflasi  dan  pertumbuhan  ekonomi  memiliki  pengaruh  yang  signifikan. Terjadinya  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi,  menyebabkan  rasio  kredit  bermasalah menurun  yang  menandakan  kondisi  makro  ekonomi  membaik.  Di  sisi  lain,  berbanding terbalik  dengan  inflasi  karena  peningkatan  inflasi  menyebabkan  harga  produk  terus meningkat,  yang  berdampak  pada  penurunan  daya  beli  masyarakat  karena  dengan  asumsi tingkat  pendapatan  masyarakat  tetap,  pendapatan  riil  menurun  (Mankiw,  2013).  Hal  ini menyebabkan  masyarakat  terkendala  dalam  membayar  kredit  kepada  bank,  sehingga  rasio NPL meningkat.
Bagi  pemerintah,  penelitian  ini  diharapkan  bisa  menjadi  masukan  bagi  pemerintah dalam  membuat  kebijakan-kebijakan  dalam  pemulihan  perekonomian  guna  menyelamatkan lembaga perbankan yang mengancam stabilitas keuangan  di Indonesia.
Bagi  perusahaan,  penelitian  ini  diharapkan    bermanfaat  sebagai  masukan  atau kontribusi untuk refleksi dalam menilai kinerja bank dan kreditur terkait permasalahan kredit bermasalah pada lembaga Bank Pengkreditan Rakyat
Bagi  Peneliti  Selanjutnya,  Agar  hasil  penelitian  selanjutnya  lebih  tepat  dan  akurat, untuk dapat mencari setidaknya satu variabel baru yang belum digunakan dalam penelitian ini dan juga memperluas periode waktunya.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik.  (2023). Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Menurut  Provinsi  Periode 1987-2022 . https://www.bps.go.id/indicator/6/543/1/tingkat-pengangguran-terbuka- menurut-provinsi.html
Badan Pusat Statistik. (2023). Inflasi (umum) Periode 1979-2022 . https://www.bps.go.id/indicator/3/1/1/inflasi-umum-.html
Badan  Pusat  Statistik.  (2023). Laju  Pertumbuhan  Produk  Domestik  Regional  Bruto  Atas Harga Konstan
2010 Menurut Provinsi Periode 2010-2022 . https://www.bps.go.id/indicator/52/291/1/-seri-2010-laju-pertumbuhan-produk- domestik-regional-bruto-atas-dasar-harga-konstan-2010-menurut-provinsi.html
Bank  Indonesia.  (2023). Peraturan  Bank  Indonesia  No.  6/10/PBI/2004  Tentang  Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank . www.bi.go.id
Giammanco,  M.  D.,  Gitto,  L., & Ofria,  F.  (2022).  Government  failures  and non-performing loans  in Asian  countries. Journal  of  Economic  Studies .  https://doi.org/10.1108/JES-06- 2022-0348
Ginting,  A.  M.  (2017).  Pengaruh  Makroekonomi  Terhadap  Non  Performing  Loan  (Npl)  Di Indonesia:  Studi  Non  Performing  Loan  Perbankan. Jurnal  Ekonomi  Dan  Kebijakan Publik , 7 (2), 159. https://doi.org/10.22212/jekp.v7i2.669
Kuzucu,  N.,  &  Kuzucu,  S.  (2019).  What  Drives  Non-Performing  Loans?  Evidence  from Emerging  and  Advanced  Economies  during  Pre-  and  Post-Global  Financial  Crisis. Emerging
Markets Finance and Trade , 55 (8), 1694–1708. https://doi.org/10.1080/1540496X.2018.1547877
McEachern,  W.  .  (2000). Pengantar  Ekonomi  Mikro :  Pendekatan  Kontemporer .  Salemba Empat.
Mishkin. (2012). The Economics of Money, Banking and Financial Markets,12th Edition by Frederic S. Mishkin. In Antimicrobial Agents and Chemotherapy (Vol. 53, Issue 95).
Otoritas  Jasa  Keuangan.  (2023). Statistik  Perbankan  Indonesia  Januari  2022 . https://www.Otoritas Jasa Keuangan .go.id/id/kanal/perbankan/data-dan- statistik/statistik-perbankan-indonesia/Pages/Statistik-Perbankan-Indonesia---Januari- 2022.aspx , diakses pada 05 Maret 2023.
Otoritas  Jasa  Keuangan.  (2023). Statistik  Perbankan  Indonesia  Desember  2019 . https://www.Otoritas Jasa Keuangan .go.id/id/kanal/perbankan/data-dan- statistik/statistik-perbankan-indonesia/Pages/Statistik-Perbankan-Indonesia---Desember- 2019.aspx
Otoritas  Jasa  Keuangan.  (2023). Statistik  Perbankan  Indonesia  Desember  2013 . https://www.Otoritas Jasa Keuangan .go.id/id/kanal/perbankan/data-dan- statistik/statistik-perbankan-indonesia/Pages/statistik-perbankan-indonesia-desember- 2013.aspx
Otoritas  Jasa  Keuangan.  (2023). Statistik  Perbankan  Indonesia  Desember  2011 . https://www.Otoritas Jasa Keuangan .go.id/id/kanal/perbankan/data-dan- statistik/statistik-perbankan-indonesia/Pages/statistik-perbankan-indonesia-desember- 2011.aspx
Rizal,  A.,  Zulham,  T.,  &  Asmawati,  A.  (2019).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi, Inflasi,  Dan  Suku  Bunga  Terhadap  Kredit  Macet  Di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Dan Kebijakan Publik Indonesia , 6 (1), 1–16. https://doi.org/10.24815/ekapi.v6i1.14255
Roza  Linda,  M.  (2015).  PENGARUH  INFLASI,  KURS  DAN  TINGKAT  SUKU  BUNGA TERHADAP NON PERFORMING LOAN PADA PT. BANK TABUNGAN NEGARA (PERSERO) Tbk CABANG PADANG. Economica , 3 (2), 137–145. https://doi.org/10.22202/economica.2015.v3.i2.251
Saputra, T. S., Isnurhadi, I., & Romli, H. (2019). Pengaruh Inflasi Terhadap Tingkat Piutang Bermasalah (Non Performing Loan) Perusahaan Pembiayaan di Kota Palembang. Jurnal Ilmiah Ekonomi Global Masa Kini , 10 (2), 99. https://doi.org/10.36982/jiegmk.v10i2.845
Setya Wijaya, R. (2019). Pengaruh Faktor Makro Ekonomi terhadap Kredit Bermasalah pada Bank  Umum  di  Indonesia. OECONOMICUS  Journal  of  Economics , 4 (1),  36–48. https://doi.org/10.15642/oje.2019.4.1.36-48
Staehr,  K.,  &  Uusküla,  L.  (2021).  Macroeconomic  and  macro-financial  factors  as  leading indicators  of  non-performing  loans:  Evidence  from  the  EU  countries. Journal  of Economic Studies , 48 (3), 720–740. https://doi.org/10.1108/JES-03-2019-0107
Tarmidi,  L.  T.  (1999).  Krisis  Moneter  Indonesia:  Sebab,  Dampak,  Peran  IMF. Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan , 1 , . No 4, Maret 1999.
Tinggi, S., Ekonomi, I., Maju, M., Indonesia, C., & Indonesia, J. C. (2022). YUME : Journal of  Management  Pengaruh  Kualitas  Layanan  terhadap  Kepercayaan  dimediasi  Tingkat Kepuasan  Konsumen  pada  PT  .  Japfa  Comfeed  Indonesia  ,  TBK  Cabang  Makassar . 5 (2), 385–405. https://doi.org/10.37531/yume.vxix.345
Todaro,  M.  P.  (2004). Pembangunan  Ekonomi  Di  Dunia  Ketiga.  Edisi  Kedua  Terjemahan Haris Munandar. Penerbit Erlangga.
Vithessonthi,  C.  (2023).  The  consequences  of  bank  loan  growth:  Evidence  from  Asia.
International Review of Economics and Finance , 83 (5), 252–270. https://doi.org/10.1016/j.iref.2022.08.025