## ANALISIS VARIABEL MAKRO DAN RASIO KEUANGAN TERHADAP KREDIT BERMASALAH

## Abstract
The  research  aims  to  analyze  the  impact  of  the macro  variables  and  variable  financial  ratios  to  Non Performing  Loan  analysis  method  used  was  Ordinary Least Square ( OLS ) using quarterly data from 2003: 1 to  2014:  4  .  The  results  showed  that  the  variables  of Exchange  Rate  ,the  Gross  Domestic  Product,  and  Loan to  Deposit  Ratio  (LDR)  has  a  negative  impact significantly  on  the  NPLs,  variable  lending  rates  and Capital Adequacy Ratio (CAR) has a significant positive effect,  simultaneously  and  together  variable  Non Performing  Loan  effect  significant.  Variable  credit  rate has a strong influence which led to an increase in NPLs . For  further  research,  it  is  advisable  to  increase  the number  of  variables  that  will  be  studied  in  order  to determine  what  variables  that  influenced  the  Non Performing Loan.

## Muhammad Rahmadi Yusuf
Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Syiah
E-mail: rahmadi.jusuf@gmail.com

## Fakhruddin
Staf Pengajar Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Syiah Kuala E-mail: fakhruddin@unsyiah.ac.id
Keywords: GDP, LDR, CAR, Credit Rate,Exchange Rate, Non Performing Loan, OLS

## PENDAHULUAN
Kredit merupakan aset perbankan yang tidak likuid karena tidak dapat dialihkan menjadi tunai sampai  jatuh  tempo  utangnya  sehingga  kredit  memiliki  resiko  gagal  bayar  yang  tinggi,  kerugian tersebut  akibat  dari  risiko  yang  mungkin  muncul  karena  penyaluran  kredit  harus  ditanggung  oleh bank itu sendiri, dalam hal ini bank tidak melibatkan nasabah dalam menanggung risiko kredit, bank hanya  menerapkan  sistem  bunga  sehingga  membuat  bank  lebih  rentan  terkena  kredit  bermasalah, (Yulita, 2014).
NPL merupakan salah satu indikator dalam menilai kinerja fungsi bank, tingginya tingkat NPL menunjukkan kesehatan bank yang rendah karena banyak terjadi kredit bermasalah di dalam kegiatan bank  tersebut.  NPL  yang  rendah  harus  disikapi  dengan  bijak,  baik  itu  oleh  otoritas  moneter  yang dalam  hal  ini  adalah  Bank  Indonesia  serta  masyarakat,  sehingga  dapat  meminimalisir  resiko  lebih jauh lagi (Dendawijaya,2008).
Pada  pertengahan  tahun  1997  Indonesia  mengalami  krisis  ekonomi  yang  terus  berkelanjutan, kelangkaan    dana    yang    dimiliki    dunia    perbankan    memicu  terjadinya  perang  suku  bunga  antar bank, hal tersebut mengakibatkan tingkat NPL melonjak sangat tajam (Nopirin, 2009:34), NPL pada tahun 1998 mencapai 48,60 persen. Tahun 1999 pemerintah memutuskan untuk melakukan program rekapitalisasi  perbankan,  dengan  bertujuan  agar  bank  memiliki  kecukupan  modal  untuk  beroperasi sebagai  bank  yang  sehat,  hal  tersebut  diikuti  dengan  membaiknya  NPL  menjadi  32,90  persen walaupun  NPL  masih  relatif  tinggi  namun  perbankan  nasional  mulai  membukukan  laba.  Dalam rangka  meningkatkan  fungsi  intermediasi  perbankan,  tingkat  suku  bunga  telah  diarahkan  menurun dengan tetap memperhatikan laju inflasi. Kebijakan Bank Indonesia untuk menurunkan tingkat suku bunga mampu memperbaiki kinerja perbankan yang tercermin pada tahun 2003 NPL menjadi 6.80 persen, (Bank Indonesia, 2003).
Pada tahun 2006 sampai 2015 NPL berada level yang cukup aman yaitu berkisar 5 persen. Hal tersebut  sesuai  dengan  ketentuan  yang  ditetapkan  oleh  Bank  Indonesia  melalui  Surat  Keputusan Direksi  Bank  Indonesia  No.  30/12/KEP/DIR  bahwa  rasio  NPL  Perbankan  yang  disarankan  berada pada posisi 5 persen. Menurut Jayanti (2012). Apabila bank mampu menekan rasio NPL  dibawah  5 persen,  maka  potensi keuntungan yang akan diperoleh akan semakin besar, karena bank-bank akan semakin menghemat uang yang diperlukan untuk  membentuk cadangan kerugian kredit bermasalah atau Penyisihan Penghapusan Aktiva Produktif (PPAP). Untuk selengkapnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

## Tabel 1 Perkembangan
Non Performing Loan 2011-2015 No Tahun Non Performing Loan (dalam Persen) 1 2011 2.14 2 2012 1.77 3 2013 1.69 4 2014 2.07 5 2015 2.32

## Sumber : Statistik Perbankan Indonesia, 2016
Penyaluran kredit yang tidak terkendali dapat menyebabkan malapetaka bagi dunia perbankan, untuk  itu  otoritas  moneter  perlu  mewaspadai  risiko  penyaluran  kredit  yang  belebihan,  (Utari  dkk, 2012). Loan  to  Deposit  Ratio (LDR)  merupakan  rasio  yang  mengukur  kemampuan  bank  untuk memenuhi  kewajiban yang harus dipenuhi yaitu menyalurkan kredit. Sehingga semakin tinggi LDR maka  laba  bank  semakin  meningkat  (dengan  asumsi  bank  tersebut  mampu  menyalurkan  kreditnya dengan efektif), dengan meningkatnya laba bank, maka kinerja bank juga akan meningkat. Dengan demikian  besaran  rasio  LDR  suatu  bank  akan  berpengaruh  terhadap  kinerja  bank  tersebut, (Mada,2015).
Terkait dengan ketentuan LDR yang harus dipenuhi oleh bank Pada bulan Oktober 2010 Bank Indonesia  mengeluarkan  Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  12/19PBI/2010  tentang  Giro  Wajib Minimum  Bank  Umum  pada  Bank  Indonesia  dalam  bentuk  Rupiah  dan  Valas,  dalam  peraturan tersebut ditentukan bahwa GWM primer dan sekunder totalnya sebesar 10,5 persen dari Dana Pihak Ketiga  (DPK)  dengan  tujuan  untuk  menekan  rasio  penyaluran  kredit  atau Loan  to  Deposit  Ratio (LDR).  Berikut ini Tabel perkembangan LDR Bank Umum Tahun 2011-2015.

## Tabel 2
Perkembangan Loan to Deposit Ratio ( LDR ) Tahun 2011-2015 NO Tahun Loan to Deposit Ratio (dalam Persen) 1 2011 78.77 2 2012 83.58 3 2013 89.70 4 2014 89.42 5 2015 88.81

## Sumber : Statistik Perbankan Indonesia, 2016
Pada  tahun  2011  tingkat  LDR  perbankan  berada  pada  posisi  78.77  persen  hal  tersebut dikarenakan  masih  rendanhnya  penyaluran  kredit  yang  dilakukan  perbankan  terhadap  masyarakat dapat  dilihat  bahwa  perbankan  cenderung  selektif  dalam  menyalurkan  kredit  sehingga  tidak  dapat memaksimalkan  penyaluran  kredit,  selain  itu  juga  faktor-faktor  lain  juga  dapat  mendorong perbankan menjadi lebih selektif dalam penyaluran kredit antara lain, resesi ekonomi, fluktuasi nilai tukar serta ketidakstabilan kondisi perekonomian. Kenaikan rasio LDR memberikan indikasi bahwa
perbankan  mampu  melakukan  ekspansi  kredit  dengan  baik  namun  berimplikasi  terhadap  likuiditas perbankan yang semakin menyempit akibat terjadinya peningkatan rasio LDR, (Utari dkk, 2012).
Kegagalan  pada  pengelolaan  risiko  kredit  dapat  mengakibatkan  peningkatan  rasio  kredit bermasalah  yang  berdampak  terhadap  menunrunnya  kepercayaan  nasabah  terhadap  bank.  Untuk melindungi  modal  bank  perlu  dilakukan  langkah  konservatif  demi  menjaga  eksistensi  perbankan dalam hal ini Bank Indonesia menetapkan ketentuan jumlah modal minimum atau yang lazim kita dengar  sebagai  CAR  ( Capital  Adquacy  Ratio ).  Ketidakmampuan  Bank  dalam  menyediakan  modal yang  cukup  akan  berdampak  pada  penurunan  tingkat  kesehatan  Bank  dan  pada  akhirnya  akan dilakukan  langkah-langkah  penyehatan  serta  likuidasi,  Soebagio  (2005).  Mengacu  pada  ketentuan Three pillars of The New Capital Accord 2001 yang dibuat oleh BIS, modal minimum Bank berkisar antara 12 persen sampai dengan 17 persen, Suhardjono (2003).

## Tabel 3
Perkembangan Core Capital Adquacy Ratio (CAR) Tahun 2011-2015 No Tahun Loan to Deposit Ratio (dalam Persen) 1 2011 78.77 2 2012 83.58 3 2013 89.70 4 2014 89.42 5 2015 88.81
Sumber : Statistik Perbankan Indonesia, 2016
Secara umum dapat dilihat bahwa pertumbuhan CAR relatif stabil, pada Pengelolaan likuiditas merupakan  masalah  yang  cukup  kompleks    dalam  kegiatan  operasi  bank,  hal  tersebut  disebabkan karena dana  yang  dikelola  bank sebagian besar adalah dana dari masyarakat yang sifatnya jangka pendek dan dapat ditarik sewaktu-waktu. Likuiditas suatu bank berarti bahwa bank tersebut memiliki sumber dana yang  cukup  tersedia  untuk  memenuhi  semua  kewajiban  (Siamat, 2005).
Dinamika perekonomian global dan domestik menunjukkan adanya keterkaitan yang cukup erat antara  kinerja  di  sektor  keuangan  dan  kondisi  makroekonomi.  Perkembangan  lingkungan  ekonomi global pada satu dekade terakhir, yang disertai dengan perubahan yang cepat pada sistem keuangan, telah menciptakan hubungan timbal balik yang semakin kuat antara stabilitas sistem keuangan dan stabilitas makroekonomi. Hal ini tercermin pada saat terjadi krisis keuangan global pada tahun 2008 lalu.  Ketidakstabilan  di  pasar  keuangan  menimbulkan  dampak  negatif  yang  cukup  signifikan  pada kinerja  makroekonomi.  Walaupun  berbagai  inovasi  produk  keuangan  telah  memperkaya  pilihan investasi maupun mempermudah akses pembiayaan bagi rumah tangga dan korporasi, namun masih adanya  ketidaksempurnaan  pasar  telah  menyebabkan  kuatnya  pengaruh  ketidakstabilan  sistem keuangan  pada  stabilitas  makroekonomi.  Pada  saat  terjadi  krisis,  kelemahan  ini  dapat  menjadi
pemicu  semakin  meluasnya  dampak  krisis  di  sektor  keuangan  pada  kinerja  perekonomian  secara keseluruhan.  Cukup  kuatnya  keterkaitan  antara  stabilitas  sistem  keuangan  dan  stabilitas makroekonomi  menunjukkan  pentingnya  memonitor  berbagai  indikator  di  sektor  keuangan  yang pergerakannya  dapat  memengaruhi  kinerja  berbagai  indikator  makroekonomi, Outlook Stabilitas Perbankan Indonesia (2014).
Skarica  (2013)  meneliti  tentang  faktor  yang  mempengaruhi  NPL  dengan  pendekatan  variabel makro. Variabel yang digunakan dalam penelitian adalah NPL, GDP, Inflasi, unemployment dengan menggunakan  model fixed  effect  model .    Hasil  dari  penelitian  diketahui  bahwa  faktor  utama penyebab NPL adalah perlambatan ekonomi. GDP, pengangguran dan inflasi berpengaruh signifikan terhadap NPL.
Febrianti (2015) meneliti tentang pengaruh pertumbuhan GDP, Inflasi, Suku Bunga Kredit dan nilai  tukar  terhadap  kredit  bermasalah  pada  bank  konvensional  dan  bank  syariah.  Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah GDP, Inflasi, Suku Bunga Kredit, Nilai tukar sedangkan variabel dependent dalam penelitian ini adalah kredit bermasalah (NPL). Metode analisis menggunakan  ECM (Error  Correction  Model). Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa Pertumbuhan GDP, Inflasi (IHK), Suku Bunga Kredit, dan Nilai tukar rupiah terhadap dollar secara bersama-sama    berpengaruh    pada    NPL    bank    konvensional.    Variabel    yang    berpengaruh signifikan  pada  NPL  bank  konvensional  dalam  jangka  panjang  adalah  pertumbuhan  GDP  dan bertanda positif,  Inflasi (IHK), Suku Bunga Kredit , dan nilai tukar rupiah terhadap dollar. Sedangkan dalam jangka pendek hanya nilai tukar yang berpengaruh signifikan terhadap NPL.
Menurut Utrari dkk, (2012) Kerentanan neraca Perbankan, sistem keuangan dan makroekonomi memiliki  yang  erat.  Ketidakseimbangan  kondisi  makro  yang  tercermin  dari  perubahan  mendadak suku bunga dan nilai tukar dapat mempengaruhi kemampuan membayar hutang debitur dan pada saat yang  bersamaan  meningkatkan  kekhawatiran  terhadap  kondisi  kesehatan  sektor  keuangan.  sebagai contoh suden revearsal capital inflow dapat mendorong terjadinya hard landing pada perekonomian dan memaksa otoritas untuk meningkatkan suku bunga. Kondisi ini selanjutnya akan menimbulkan tekanan  pada  sektor  Perbankan  melalui credit  risk yang  berasal  dari  peningkatan  suku  bunga, perlambatan  ekonomi,  dan  penurunan  nilai  kolateral.  di  pihak  lain  ketidakstabilan  kondisi  makro akibat  reaksi  pasar  kinerja  yang  baik  dari  suatu  pasar  keuangan  khususnya  untuk  institusi keuangannya  itu  sendiri  tergantung  pada  lingkungan  dimana  lembaga  tersebut  berada.  Aviliani (2012)  menjelaskan  bahwa  kondisi  makroekonomi  yang  baik  dari  berbagai  indikatornya  akan merangsang dan mendukung perkembangan institusi keuangan menjadi lebih cepat lagi,
Dari  beberapa  penjelasan  diatas,  menarik  untuk  dibahas  di  sini,  bagaimana  pengaruh  variabel makro dan rasio keuangan terhadap kredit bermasalah.

## TINJAUAN TEORITIS
Kuncoro  dan  Suhardjono  (2002)  menjelaskan  bahwa  kredit  bermasalah  terjadi  ketika  debitur sudah tidak mampu melunasi sebagian atau seluruh kewajibannya kepada kreditur seperti perjanjian yang  telah  disepakati  sebelumnya.  Siamat  (2005).  Kredit  bermasalah  merupakan  bagian  dari pengelolaan kredit bank, karena kredit bermasalah itu sendiri merupakan resiko yang dihadapi oleh bisnis  perbankan.  Hampir  semua  perbankan  memiliki  kredit  bermasalah,bahkan  dalam  beberapa kasus,  kredit  bermasalah  di  Indonesia    berakhir  pada  penutupan  beberapa  bank.  Sebagai  lembaga bisnis,  dalam  lingkup  makro  perbankan  harus  meminimalisir  kredit  bermasalah  tersebut  sehingga kepercayaan masyarakat terhadap perbankan akan tetap terjaga.
Capital Adequacy Ratio (CAR) adalah rasio yang memperlihatkan seberapa jauh seluruh aktiva bank  yang  mengandung  risiko  (kredit,  penyertaan,  surat  berharga,  tagihan  pada  bank  lain)  ikut dibiayai dari dana modal sendiri disamping memperoleh dana-dana dari sumber-sumber di luar bank, seperti dana dari masyarakat, pinjaman dan lain-lain (Dendawijaya, 2003).Dari pengertian tersebut berarti bahwa modal sendiri dari bank digunakan untuk membiayai aktiva yang mengandung risiko. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Afanasief  et  al  (2004)  menunjukkan  bahwa  NPL  merupakan  salah satu  faktor  yang  berdampak  pada  pengurangan  modal,  dan  hal  ini  melatarbelakangi  perilaku penurunan CAR, semakin tinggi NPL mengakibatkan semakin tinggi tunggakan bunga kredit yang berpotensi  menurunkan  pendapatan  bunga  dan  mengakibatkan  biaya  pencadangan  untuk  kredit dalam  golongan  NPL  tersebut  bertambah,  yang  berdampak  langsung  menurunkan  modal  bank. Menurut  Dendawijaya  (2003),  ATMR  merupakan  penjumlahan  dari  aktiva  yang  tercantum  dalam neraca dan aktiva yang bersifat administratif. CAR  dapat  dirumuskan  sebagai  berikut  : (SE  BI No    3/30/DPNP    tanggal    14  Desember  2001).  Berikut  ini  adalah  penghitungan  Capital  Adquacy Ratio yang didasarkan pada surat edaran Bank Indonesia.
Menurut  Kasmir  (2005), Loan  to  Deposit  Ratio merupakan  rasio  untuk  mengukur  komposisi jumlah kredit yang diberikan dibandingkan dengan jumlah dana masyarakat dan modal sendiri yang digunakan. Sedangkan menurut (Dendawijaya, 2003), LDR adalah rasio antara seluruh jumlah kredit yang diberikan bank dibandingkan dengan dana yang diterima oleh bank. Rasio  LDR  yang  paling sehat  menurut  Bank  Indonesia  paling  tinggi  adalah  94,75%. Hal  ini  berarti  bahwa  dana  yang terhimpun,    secara    optimal    dapat  disalurkan  ke  perkreditan  yang  merupakan  asset  yang  paling produktif  bagi  bank.  Rasio  LDR  menunjukan  salah  satu  penilaian  likuiditas  bank. Loan  Deposit Ratio didapat dari jumlah kredit yang diberikan dibagi dengan Dana Pihak Ketiga. Dana pihak ketiga terdiri dari simpanan masyarakat yang berupa giro, tabungan dan deposito (Kasmir, 2005). Adapun penghitungan LDR sebagai berikut.
Suku  bunga  bagi  suatu  bank  adalah  harga  dari  komoditi    (uang  atau  dana)  yang    diperjual belikan oleh Bank (Firdaus dan Ariyanti, 2004).  Di  Indonesia, penentuan suku bunga, baik biaya dana (cost  of  fund) maupun  bunga  kredit (lending rate) mengacu pada Suku Bunga Kredit. Suku bunga  bank  dapat  diartikan  sebagai  balas  jasa  yang  diberikan  oleh  bank  berdasarkan  prinsip konvensional  kepada  nasabah  yang  membeli  atau  menjual  pokoknya.  Bunga  juga  dapat  diartikan seabgai harga yang harus dibayarkan kepada nasabah (yang memiliki simpanan) dengan yang harus dibayar oleh nasabah kepada bank (nasabah yang memperoleh pinjaman). Industri perbankan sangat kompetitif,  kebijakan  penentuan  suku  bunga  kredit  pada  bank  merupakan  alat  persaingan  yang strategis.
Kenaikan  Suku  Bunga  Kredit  yang  diikuti  dengan  kenaikan  suku  bunga  kredit  bank  dapat menyebabkan  meningkatnya  kredit  bermasalah  sebab  beban  bunga  yang  harus  ditanggung  debitur akan semakin berat. Tetapi kenaikan Suku Bunga Kredit tidak serta merta direspons oleh perbankan dengan  menaikkan  suku  bunga  kredit  karena  kebijakan  Suku  Bunga  Kredit  merupakan  sistem moneter  sehingga  dampaknya  tidak  secara  langsung  dirasakan  oleh  perbankan  dan  membutuhkan time  lag tertentu.  Penelitian  tersebut  bertolak  belakang  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Dwihandayani  (2013,h.10)  Hubungan Tingkat  Suku  Bunga dengan    NPL  menunjukkan  adanya pengaruh positif sehingga semakin besar Suku Bunga Kredit, maka semakin besar juga risiko kredit atau NPL-nya. Salah satu indikator keuangan dan  makroekonomi  yang  terpengaruh  dari adanya fluktuasi  ekonomi  adalah    nilai    tukar.    Kuncoro    (2002),    menjelaskan    bahwa    dinamika    krisis salah    satunya  adalah  pada  nilai  tukar.  Saat  terjadi  resesi  atau  bahkan  krisis  akan  menyebabkan
keluarnya  modal  asing  akibat  perilaku    spekulatif  para  investor,  akibatnya  nilai  mata  uang    dalam negeri  terdepresiasi.    Terdepresiasinya  kurs  akan  diikuti  dengan  peningkatan  dalam  jumlah  besar untuk  biaya  domestik  untuk  hutang  luar  negeri.    Peningkatan  premi  risiko  dan  kontraksi  moneter yang  terjadi  untuk  menopang  kurs  mengakibatkan  tingkat  suku  bunga  naik  dan  memberatkan masalah pembayaran kembali pinjaman.
Perubahan  dari  nilai  kurs  rentan  terhadap  kredit  eksternal  yang  bermasalah  dan  jatuhnya  nilai tukar  dikarenakan  adanya  kepanikan  pada  kalangan  pelaku    pasar.    Hubungan    antara    kredit bermasalah  dan  nilai  tukar  dapat  berdampak  pada  aktivitas    ekonomi    khususnya    produsen    yang menggunakan  bahan  baku  impor,  sehingga  dengan  terdepresiasinya  nilai  tukar  maka  harga  bahan baku  impor  naik  dan  hal  tersebut  membebani  biaya  produksi,  pada  akhirnya  hal  tersebut akan  berdampak  pada  profit  dan  pendapatan  produsen.  Maka  produsen  sebagai  debitur  akan terpengaruh terhadap pembayaran pinjaman pada bank. Yulita, (2014).
Menurut    Wikutama    (2010),    Penurunan    rupiah    terhadap    valuta    asing  menyebabkan pinjaman    dalam    mata    uang    asing    meningkat  nilainya  secara  relatif  sesuai  dengan    penurunan tersebut.    Peningkatan    jumlah  kewajiban  tersebut  berdampak  pada  kemampuan  membayar kewajiban  yang  semakin  menurun,  bahkan  banyak  kasus  mengakibatkan  ketidakmampuan membayar  dan  meningkatkan  besaran  NPL.  Sehingga  nilai  tukar  berpengaruh  negative  terhadap NPL.
Prasetya dan Khairani (2013) meneliti faktor penentu jumlah penyaluran kredit terhadap resiko kredit. Variabel yang digunakan dalam penelitian tersebut adalah, LDR, CAR, Suku Bunga Kredit, NPL. Model yang digunakan adalah analisis regresi berganda, hasilnya menunjukkan bahwa, LDR dan  Suku  Bunga  Kredit  secara  parsial  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  rasio  kredit  (NPL), CAR secara parsial berpengaruh signifikan negatif terhadap NPL, serta LDR, CAR dan Suku Bunga Kredit secara simultan berpengaruh terhadap rasio NPL pada bank umum go public di Indonesia.
Abid (2014) Meneliti tentang faktor yang menyebabkan NPL rumah tangga pada negara Tunisia. Penelitian ini Menggunakan metode data panel dinamis diperkirakan lebih dari 2003-2012 di sekitar 16  bank  Tunisia,  makalah  ini  mencoba  untuk  meneliti  faktor-faktor  penentu  rumah  tangga non  - performing  loan (  NPL  ).  Tujuan  utamanya  adalah  untuk  mengetahui  pengaruh  potensial  kedua variabel makroekonomi dan bank khusus pada kualitas kredit . Hasil kami menunjukkan sejauh mana NPL  rumah  tangga  dalam  sistem  perbankan  Tunisia  dapat  dijelaskan  terutama  tidak  hanya  oleh variabel  makroekonomi  (  GDP,  inflasi,  suku  bunga  )  ,  tetapi  juga  oleh  kualitas  manajemen  yang buruk.
Kumala  dan  Suryantini  (2015)  meneliti  tentang  pengaruh  CAR,  Bank  Size  dan  Suku  Bunga Kredit terhadap NPL. Variabel yang diteliti dalam penelitian tersebut adalah, CAR, Bank Size, Suku Bunga  Kredit,  dan  NPL  dengan  menggunakan  uji  regresi  linier  berganda.  Hasil  dari  penelitian tersebut  adalah  CAR  berpengaruh  signifikan  terhadap  rasio  kredit.  Sedangkan Bank  Size dan Suku Bunga Kredit adalah dua variabel yang tidak nyata pengaruhnya terhadap NPL.
Halim  (2015)  meneliti  tentang  faktor  internal  dan  eksternal  yang  menyebabkan  kredit bermasalah pada perbankan Jawa Timur. Variabel dependen dalam penelitian ini CAR, LDR, Nilai Tukar,  dan  PDRB  dengan  menggunakan  analisis  regresi  berganda  OLS.  Hasilnya  adalah Capital Adequacy  Ratio (CAR)  berhubungan  negatif  dengan  Non Performing  Loan (NPL),  sedangkan Loan  to  Deposit  Ratio (LDR) dan  Rate  of  Credit berhubungan  positif  dengan Non  Performing.

## METODOLOGI PENELITIAN
Ruang  lingkup  penelitian  ini  adalah  pada  bidang  ekonomi,  khususnya  yang  terkait  dengan ekonomi  moneter,  yaitu  Keterkaitan  antara  sektor  makroekonomi  dengan  Rasio  Keuangan  Bank terhadap  tingkat  Kredit  Bermasalah  di  Indonesia.  Pembatasan  ini  dilakukan  untuk  mengarahkan peneliti pada satu titik tujuan permasalahan agar lebih terarah dan hasil estimasi data lebih maksimal. Permasalahan ini  diangkat berdasarkan fenomena yang sedang terjadi. Sedangkan Lokasi Penelitian ini adalah perbankan Indonesia, stabilitas sistem perbankan merupakan cerminan dari perekonomian yang baik, untuk itu sangat menarik apabila dua hal tersebut untuk diamati.
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa data tahunan dalam runtun  waktu  ( time  series )  dari  periode  2003:1  –  2014:04  yang  bersumber  dari  website  Bank Indonesia,  Badan  Pusat  Statistik,  IMF,  World  Bank  dan  berbagai  situs  lainnya  yang  berhubungan dengan penelitian ini.

## Model Analisis Data
Model analisis data pada penulisan ini menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) atau sering  disebut  Analisis  Regresi  Berganda.  Analisis  ini  merupakan  teknik  statistik  yang  dapat digunakan untuk menganalisis hubungan 1 variabel terikat (variabel dependen = Y) dengan beberapa variabel bebas / independen / prediktor (X1, X2, X3 ....xn).
Analisis  regresi  berganda  digunakan  untuk  menguji  pengaruh  antara  Pertumbuhan  Ekonomi, tingkat bunga kredit, nilai tukar, CAR dan LDR terdapat kredit bermasalah (NPL). Seberapa besar variabel independen mempengaruhi variabel dependen dihitung menggunakan  model permasamaan analisis regresi linier berganda ditransformasikan sebagai berikut :
Keterangan :
NPL = Variabel tergantung atau terikat (nilai yang diproyeksikan) β 0
= Konstanta
β 1 – β 5     = Koefisien Parameter
PDB = Produk Domestik Bruto SBK = Suku Bunga Kredit NT = Nilai Tukar CAR = Capital Adquacy Ratio LDR
= Loan to Deposit Ratio
e = Error term (nilai residual)
Penggunaan  regresi  linier  berganda  sebagai  peralatan  analisis  data  seperti  dijelaskan  di atas  mensyaratkan  adanya  uji  asumsi  klasik.  Uji  asumsi  klasik  yang  digunakan  terdiri  dari  uji normalitas, autokorelasi, multikolinieritas dan heteroskedastisitas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil analysis  of  variance  menjelaskan  Kredit Bermasalah sebagai  fungsi  dari  CAR, LDR, GDP, Suku Bunga Kredit, dan Nilai Tukar (Lihat Tabel 4).  Berdasarkan  hasil-hasil  empiris  dapat dilihat  bahwa  nilai F-statistik 86.83093 maka nilai F-statistik lebih besar dari F-tabel (86.83093 > 2,44)  dan  juga  dengan  nilai  probabilitas  F-statistik  untuk  model  regresi  ialah  sebesar  0.000,  maka dengan  demikian  pada  tingkat  signifikansi α =  0.05  H 0 dapat  ditolak  karena  nilai  probabilitas  F- statistik lebih kecil dari α dan F-statistik lebih besar dari F-tabel yang artinya variabel bebas yang terdiri  dari  CAR,  LDR,  GDP,  Suku  Bunga  Kredit  (SBK)  dan  Nilai  Tukar  secara  bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap aliran masuk rasio NPL.

## Tabel 4 Deskripsi Statistik Variabel Penelitian
Dependent Variable: NPL
Method: Least Squares Date: 06/14/16   Time: 14:03 Sample: 2003Q1 2014Q4 Include Observation: 48
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. CAR 0.232999 0.064521 3.611193 0.0008 LDR -0.027666 0.011094 -2.493808 0.0166 GDP -0.341272 0.123598 -2.761156 0.0084 SBK 0.556477 0.071807 7.749590 0.0000 KURS -0.000390 0.000106 -3.694541 0.0006 C -3.534530 2.954276 -1.996412 0.2382 R 2 = 0.911793
P-Value = 0.0000 Adj-R 2 = 0.897758
F-hit = 86.83093
DW = 1.317814
Sumber : Pengolahan Data Menggunakan Eviews 7.0

## Keterangan:
NPL = Non Performing Loan ( Kredit Bermasalah) CAR = Capital Adquacy Ratio (Rasio Kecukupan Modal) LDR = Loan to Deposit Ratio (Rasio Likuiditas) KURS = Nilai Tukar Int. = Tingkat Suku Bunga Kredit GDP =

## Gross Domestik Bruto
Berdasarkan hasil estimasi regresi Tabel 1 maka dapat dibentuk persamaan sebagai berikut :
NPL= -3.534530 + 0.232999 CAR - 0.027666 LDR - 0.341272 GDP + 0.556477 R - 0.000390 KURS Hasil  pengolahan  menggunakan  Eviews  7.0  (2009)  menunjukkan  nilai  R-squared  sebesar 0.911793,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  independen  (bebas)  secara  bersama-sama berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  rasio  NPL  dan  dapat  menjelaskan  sebesar  91,12  persen Sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Sedangkan nilai adjusted R-squared
sebesar 0.897758, sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel independen dapat menjelaskan varian variabel dependen sebesar 89,77 persen.
Berdasarkan  hasil  estimasi  regresi  antara  CAR  ( Capital  Adquacy  Ratio )  dengan  rasio  kredit bermasalah  ( Non Performing Loan ) diperoleh bahwa nilai probabilitas 0,008 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan  bahwa  CAR  berpengaruh  signifikan  terhadap  rasio  NPL.  Koefisien  estimasi  CAR menunjukkan angka 0.232999 dan bertanda positif berarti apabila terjadi peningkatan CAR sebesar 1 persen  maka  rasio  NPL  akan  meningkat  sebesar  0.23  Persen  dengan  asumsi  variabel  lain  konstan. Hasil  penelitian  ini  berbeda  dengan  hipotesis  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa  CAR berpengaruh  negative  terhadap  NPL.  Peningkatan  Modal  yang  tidak  diikuti  dengan  peningkatan ATMR  (Aktiva  Tertimbang  Menurut  Risiko)  akan  menyebabkan  perbankan  kesulitan  dalam mengantisipasi risiko yang ditimbulkan oleh aktivitas kredit yang menyebabkan peningkatan NPL, Sehingga  ketika  CAR  meningkat  tetapi  tidak  diimbangi  dengan  peningkatan  ATMR  maka  akan terjadi peningkatan resiko kredit yang dapat menyebabkan meningkatnya rasio kredit bermasalah.
Hasil estimasi regresi LDR ( Loan to Deposit Ratio ) dengan NPL diperoleh nilai p-value 0,0166 < 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa LDR berpengaruh signifikan positi terhadap rasio NPL. Koefisien  estimasi  LDR  ( Loan  to  Deposit  Ratio )  menunjukkan  angka  -0.027666  dan  bertanda negative,  dapat  diartikan  jika  terjadi  peningkatan  LDR  sebesar  1  persen  maka  rasio  NPL  akan mengalami  penurunan  sebesar  0.028  persen  dengan  asumsi  variabel  lain  konstan.  Strategi meningkatkan  LDR  tentunya  dengan  mendorong  penyaluran  kredit.  Hal  tersebut  mengindikasikan bahwa  perbankan  telah  memiliki  sistem  pengawasan  yang  cukup  baik  terutama  dalam  penilaian nasabah,  sehingga  meningkatkan  kualitas  kredit  meskipun  cenderung  selektif  namun  hal  tersebut akan mendorong penurunan rasio kredit bermasalah (NPL).
Hasil  estimasi  regresi  GDP  ( Gross  Domestic  Product )  dengan  rasio  kredit  bermasalah  (NPL) diperoleh  nilai  probabilitas  0.0084<  0,05  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  GDP  berpengaruh signifikan  terhadap  rasio  NPL.  Koefisien  estimasi  GDP  ( Gross  Domestic  Product )    menunjukkan angka  -0.341272  dan  bertanda  negative,  dapat  diartikan  jika  terjadi  peningkatan  GDP  sebesar  1 persen maka rasio NPL akan mengalami penurunan sebesar  0.34 Persen dengan asumsi variabel lain konstan. Hal ini sesuai dengan teori secara umum saat tingkat pertumbuhan GDP meningkat maka akan  meningkatkan  aktivitas  ekonomi  (Samuelson,    2001),  sehingga  saat  aktivitas  ekonomi meningkat maka pendapatan masyarakat akan naik yang pada akhirnya  meningkatkan pula kapasitas bagi peminjam dana atau debitur untuk mengembalikan pinjamannya.. Selain itu juga penurunan atau perlambatan  ekonomi  akan  berdampak  terhadap  rasio  kredit  bermasalah  (NPL).  Sehingga  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  pertumbuhan  GDP  dan  rasio  kredit  bermasalah  (NPL)  memiliki
hubungan  yang  berkebalikan  / Inverse  Relationship dan  memiliki  pengaruh  yang  kuat  terhadap tingkat Non performing Loans.
Hasil  estimasi  regresi  Suku  Bunga  Kredit  dengan  rasio  kredit  bermasalah  ( Non  performing Loan )  diperoleh  nilai  probabilitas  0.000  <  0,05  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  Suku  Bunga Kredit  berpengaruh  signifikan  terhadap  rasio  NPL.  Koefisien  estimasi  Suku  Bunga  Kredit menunjukkan  angka  0.556477  dan  bertanda  positif,  dapat  diartikan  jika  terjadi  peningkatan  Suku Bunga  Kredit  sebesar  1  persen  maka  rasio  NPL  akan  mengalami  kenaikan  sebesar  0.55  Persen dengan asumsi variabel lain konstan. Hal ini sesuai dengan teori  yang dijelaskan oleh Dendawidjaya (2008)  Meningkatnya  suku  bunga    akan  mendorong  jumlah  pembayaran  kredit  yang  harus  segera dibayarkan menjadi semakin tinggi.
Hasil  estimasi  regresi  Nilai  Tukar  (KURS)  dengan  rasio  kredit  bermasalah  ( Non  Performing Loan) diperoleh  nilai  probabilitas  0.006  <  0,05  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  Nilai  Tukar berpengaruh  signifikan  terhadap  rasio  NPL.  Koefisien  estimasi  Nilai  Tukar  menunjukkan  angka  - 0.000390 dan bertanda negative, dapat diartikan jika Nilai Tukar terapresiasi sebesar 1 persen maka rasio NPL akan mengalami penurunan sebesar 0.00039 Persen dengan asumsi variabel lain konstan. Hasil penelitian ini berbeda dengan hipotesis sebelumnya, namun hasil penelitian ini didukung oleh penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Febrianti (2015). Diantara variabel bebas yang terdapat dalam  penelitan  variabel  nilai  tukar  memiliki  pengaruh  yang  paling  kecil  dikarenakan  kredit  valas yang  disalurkan  oleh  perbankan  nilainya  rata-rata  berkisar  17  %  dari  total  pembiayaan.  Perbankan berusaha  untuk  memilih  eksposure  pembiayaan  yang  lebih  kecil  demi  meminimalisir  terjadinya kredit bermasalah yang diakibatkan fluktuasi nilai tukar (Febrianti, 2015).

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil uji t, diketahui bahwa variabel Capital Adquacy Ratio (CAR) dan Suku Bunga Kredit, Loan to Deposit Ratio (LDR), GDP dan Nilai Tukar secara signifikan berpengaruh terhadap rasio Non Performing Loan (NPL).
Berdasarkan nilai R-squared pada tingkat keyakinan 95% variabel independen secara bersama- sama berpengaruh terhadap variabel dependen dan memiliki kemampuan sebesar 91,12 persen dalam menjelaskan rasio Non Performing Loan (NPL), Sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
Diantara  Variabel  Independen  variabel  yang  paling  dominan  dalam  mempengaruhi  rasio Non Performing Loan (NPL) adalah tingkat suku bunga kredit. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat suku
bunga  kredit  memiliki  pengaruh  yang  kuat  penyebab  meningkatnya  rasio Non  Performing  Loan (NPL).  Karena  dengan  meningkatnya  tingkat  suku  bunga  kredit  akan  meningkatkan  jumlah pembayaran  yang  harus  segera  dibayarkan  oleh  debitur  kepada  pihak  bank.  Hal  ini  didukung  oleh model  teoritis  yang  dipaparkan  Dendawijaya  (2008)  dan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh Ridwan (2013).

## Saran

## Saran Bagi Otoritas Moneter.
Bagi  Otoritas  Moneter,  sebagai  pemangku  kekuasaan  dan  pembuat  kebijakan  bidang  moneter, penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  tambahan  literatur  untuk  bahan  pertimbangan  dalam merancang  kebijakan  terkait  pengawasan  perbankan,  baik  itu  dari  sisi  internal  perbankan  yang mencakup pengawasan manajemen perbankan yang menjadi proksi dari stabilitas sistem keuangan, dan  juga  untuk  meningkatkan  peran  perbankan  dalam  mendukung  pembangunan  perekonomian nasional.

## Saran Bagi Perbankan
Bagi  perbankan  sebagai  lembaga  yang  menjalankan  fungsi  intermediasi  agar  dapat memperhatikan indikator-indikator rasio keuangan seperti, CAR dan LDR serta mengamati kondisi perekonomian seperti GDP, suku bunga kredit dan fluktuasi nilai tukar. Sehingga perbankan mampu meminimalisir  resiko  yang  ditimbulkan  dalam  penyaluran  kredit.  Disisi  lain  perbankan  diharapkan lebih    agresif  dalam  menyalurkan  kredit  dan  tidak  cenderung  selektif  agar  fungsi  intermediasi perbankan dapat meningkatkan perekonomian nasional.

## DAFTAR PUSTAKA
Adisaputra, I. (2012). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Non Performing Loan Pada PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk (Doctoral Dissertation).
Arthesa, A., & Handiman, E. (2006). Bank Dan Lembaga Keuangan Bukan Bank. Jakarta, PT Indeks Kelompok Gramedia.
Alexandri,  M.  B.,  &  Santoso,  T.  I.  Non  Performing  Loan:  Impact  of  Internal  and  External  Factor (Evidence in Indonesia).
Aviliani, A., Siregar, H., Maulana, T. N. A., & Hasanah, H. (2015). The Impact of Macroeconomic Condition  on  The  Banks  Performance  in  Indonesia.  Buletin  Ekonomi  Moneter  dan Perbankan, 17(4), 379-402
Black, L., Correa, R., Huang, X., & Zhou, H. (2016). The Systemic Risk Of European Banks During The Financial And Sovereign Debt Crises. Journal of Banking & Finance, 63, 107-125.
Dendawijaya, L. (2003). Manajemen Keuangan.._____________________________________
Lukman, D. (2008). Manajemen Perbankan, cetakan pertama. Ghalia Indonesia, Jakarta.____
Halim, M. (2015). Faktor Internal Dan Faktor Eksternal Yang Mempengaruhi Non-Performing Loan Di  Bank  Pemerintah  Dan  Bank  Swasta  Jawa  Timur  Periode  2008-2012.  Calyptra:  Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas Surabaya, 4(2).
Indonesia, B. (1997). Surat Keputusan Direktur Bank Indonesia No. 30/12/KEP/DIR/1997 tentang Tata Cara Penilaian Tingkat  Kesehatan Bank   Umum.
Indonesia, B. (2005). Laporan Perekonomian Indonesia. Berbagai edisi penerbitan dan website www. bi. go. id. Jakarta: Bank Indonesia.
Indonesia, B. (2013). Menjaga Keseimbangan, Mendukung Pembangunan Ekonomi yang Berkelanjutan. Laporan Perekonomian Indonesia.
Lukman, D. (2008). Manajemen Perbankan, cetakan pertama. Ghalia Indonesia, Jakarta.
Mishkin, F. S. (2011) The Economic of Money, Banking, and Financial Markets. Penerbit Salemba Empat (Jakarta)
Muqorrobin,  A.,  &  Padmantyo,  S.  (2011).  Analisis  Variabel  yang  Mempengaruhi  Kredit  Macet Perbankan di Indonesia.
Nopirin, P. D. (1992). Ekonomi Moneter Buku 1 Edisi Keempat.________________________
Nkusu, M. (2011). Nonperforming loans and macrofinancial vulnerabilities in advanced economies. IMF Working Papers, 1-27.
Riyanto, dkk. 2014. Outlook Stabilitas Perbankan Indonesia 2014-2015. LPEM-FEUI_________
Riyadi, S., Iqbal, M., & Lauren, N. (2015). Strategi Pengelolaan Non Performing Loan (Npl) Bank Umum Yang Go Public. Jurnal Dinamika Manajemen, 6(1).
Samuelson,  P.  A.,  Nordhaus,  W.  D.,  Cri ş an,  C.  S.,  Joarz ă ,  L.  N.,  &  Aizic,  D.  (2001).  Economie politica. Teora.
Soebagio,  H.  (2005).  Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Terjadinya  Non  Performing Loan  (NPL)  pada  Bank  Umum  Komersial  (Studi  Empiris  pada  Sektor  Perbankan  din Indonesia) (Doctoral Dissertation, Program Pascasarjana Universitas Diponegoro).
Sukirno, S. (2004). Teori Pengantar Makro Ekonomi. Jakarta: PT raja Grafindo persada.
Siamat, D. (2005). Manajemen Lembaga Keuangan: Kebijakan Moneter & Perbankan-  5/E.
Sintya  Kumala,  P.  A.,  &  Santi  Suryantini,  N.  P.  (2015).  Pengaruh  Capital  Adequacy  Ratio,  Bank Size  Dan  Bi  Rate  Terhadap  Risiko  Kredit  (Npl)  Pada  Perusahaan  Perbankan.  E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana, 4(8).
Utari, G. D., Arimurti, T., & Kurnia, I. N. (2012). Optimal Credit Growth.Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, 15(2), 3-34.