Media Riset Akuntansi, Auditing & Informasi
ISSN : 2442 - 9708 (Online)
Vol. 23  No. 2 September 2023 : 273-290
ISSN : 1411 - 8831 (Print)
Doi:  http://dx.doi.org/10.25105/mraai.v23i2.16968

## IMPLIKASI PENERAPAN IFRS 9 PADA DAYA PREDIKSI CKPN TERHADAP KERUGIAN KREDIT BANK
Elok Heniwati Universitas Tanjungpura *Korespondensi: elok.heniwati@ekonomi.untan.ac.id

## Abstract
Changes  in  accounting  standards  affect  the  formation  of  loan  loss  provisions,  which impacts  bank  reporting  of  actual  credit  losses.  It  is  assumed  that  the  International Financial  Reporting  Standard (IFRS)  9 with a forward-looking approach, produces a higher  predictive  power  for  loan  loss  provisions  than  it  according  to  International Accounting Standard (IAS) 39 with a backward-looking approach. This study compares the  ability  of  loan  loss  provisions  to  predict  bank  actual  credit  losses  between  the periods of  IAS  39 and  IFRS 9. For this purpose, the study observes quarterly data  of 3,022 data originating from a sample of banks in Indonesia (2,461) and Thailand (561) for the period IAS 39 (2018–2019) and IFRS 9 (2020–2021). This study applied some analyses,  including  the  correlation  and  the  general  least  squares  method.  The  study results show that the predictive ability of loan loss provisions for the IFRS 9 period is higher  than  the  IAS  39  period,  which  is  consistent  with  the  forward-looking  model. Furthermore,  related  to  the  interaction  between  standards  and  incentives,  this  study found that the predictive power of loan loss provisions regarding actual credit losses in the  IFRS  9  period  was  higher  for  banks  with  high-income  levels  but  lower  for  large banks.  The  main  limitation  is  that  the  study  is  a  short  period  of  IFRS  9  in  both countries. The impact of implementing IFRS 9 can help regulators and associations of professional accountants in Indonesia and Thailand consider appropriate strategies to promote  the  application  of  IFRS  9.  This  research  empirically  observes  the  marginal impact of implementing IFRS 9 regarding forming loan loss reserves to predict actual credit loss using data from ASEAN countries.

## Keywords: Accounting standards; Credit losses; IFRS 9; LLP

## Abstrak
Perubahan  standar  akuntansi  mempengaruhi  pembentukan  penyisihan  kerugian pinjaman,  yang  berdampak  pada  pelaporan  bank  mengenai  kerugian  kredit  aktual. Diasumsikan  bahwa  International  Financial  Reporting  Standard  (IFRS)  9  dengan pendekatan  forward-looking,  menghasilkan  daya  prediksi  yang  lebih  tinggi  terhadap penyisihan  kerugian  pinjaman  dibandingkan  dengan  International  Accounting Standard (IAS) 39 dengan pendekatan backward-looking. Penelitian ini membandingkan  kemampuan  penyisihan  kerugian  pinjaman  dalam  memprediksi kerugian kredit aktual bank antara periode IAS 39 dan IFRS 9. Untuk tujuan tersebut, penelitian mengamati  data  triwulanan  sebanyak 3.022 data  yang berasal dari sampel bank di Indonesia (2.461) dan Thailand (561) untuk periode IAS 39 (2018–2019) dan IFRS 9  (2020–2021).  Penelitian ini menerapkan  beberapa analisis, termasuk korelasi
dan  metode  kuadrat  terkecil  secara  umum.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa kemampuan  prediksi  penyisihan  kerugian  pinjaman  periode  IFRS  9  lebih  tinggi dibandingkan  IAS  39  periode,  hal  ini  sejalan  dengan  model  forward-looking.  Lebih lanjut  terkait  interaksi  antara  standar  dan  insentif,  penelitian  ini  menemukan  bahwa kekuatan prediksi penyisihan kerugian pinjaman terhadap kerugian kredit aktual pada periode IFRS 9 lebih tinggi pada bank dengan tingkat pendapatan tinggi namun lebih rendah  pada  bank  besar.  Keterbatasan  utamanya  adalah  penelitian  IFRS  9  dalam jangka  waktu  yang  singkat  di  kedua  negara.  Dampak  penerapan  IFRS  9  dapat membantu  regulator  dan  asosiasi  akuntan  profesional  di  Indonesia  dan  Thailand mempertimbangkan strategi yang tepat untuk mendorong penerapan IFRS 9. Penelitian ini  secara  empiris  mengamati  dampak  marginal  penerapan  IFRS  9  terhadap pembentukan  cadangan  kerugian  pinjaman  untuk  memprediksi  kerugian  kredit  aktual menggunakan data dari negara-negara ASEAN.
Kata Kunci: IFRS 9; Kerugian Pinjaman; LLC; Standar Akuntansi;

## JEL Classification: C33, C83, G21, M41
Submission date: June 2023
Accepted date: September 2023

## PENDAHULUAN
Kerugian  kredit  di  industri  keuangan,  khususnya  di  sektor  perbankan,  telah menjadi  fokus  banyak  kebijakan  karena  hubungannya  dengan  stabilitas  keuangan. Mereka  terkait  dengan  modal  regulasi  dan  berdampak  langsung  pada  profitabilitas industri  (Lu  dan  Nikolaev,  2021).  Rasio  kerugian  kredit  adalah  informasi  pribadi tentang  potensi  risiko  kredit  industri  terkait  yang  dapat  ditangkap  dan  ditafsirkan dengan  mudah  oleh  investor  dan  dapat  digunakan  sebagai  instrumen  pensinyalan (Skała, 2021). Marton dan Runesson (2017) menyatakan bahwa studi tentang kerugian kredit  sangat  penting  ketika  mengevaluasi  risiko  dan  stabilitas  bank  karena  sering dikaitkan  dengan  sumber  kegagalan  bank  yang  dapat  mengguncang  stabilitas  suatu negara.  Oleh  karena  itu,  setiap  negara  biasanya  menerapkan  suatu  sistem  dengan mengintegrasikan  beberapa  faktor  yang  relevan  untuk  melindungi  kepentingannya. Misalnya,  penerapan  IFRS  9  yang  melibatkan  tingkat  pertimbangan  berbeda  sering diinteraksikan dengan faktor lain seperti insentif.
Perubahan dari IAS 39 ke IFRS 9 berdampak signifikan terhadap kegiatan utama industri  perbankan  karena  adanya  perbedaan  pengukuran  kerugian  kredit  berdasarkan standar  tersebut.  Menurut  IAS  39,  kerugian  kredit  dapat  diberikan  jika  "peristiwa kerugian"  dapat  diverifikasi  secara  objektif  atau  telah  terjadi.  Sebaliknya,  model pengukuran  kerugian  kredit  menurut  IFRS  9  memungkinkan  bank  untuk mempertimbangkan peristiwa di  masa depan yang berpotensi  mempengaruhi  kerugian kredit  saat  ini,  dan  bank  memiliki lebih  banyak  fleksibilitas  dalam  pertimbangan.  Hal ini  berarti,  pengukuran  menurut  IFRS  9  pada  dasarnya  tidak  pasti  dan  penerapannya lebih subyektif (Deloitte, 2020; Soltanifar, 2017). Dari sudut pandang investor, IFRS 9 dapat meningkatkan transparansi (Gao et al ., 2022; Onali et al ., 2021) dan mengurangi subjektivitas (Gubareva, 2021) dan asimetri informasi (Akgün, 2022).
Adanya  penerapan  IFRS  9  yang  lebih  luas,  banyak  peneliti  yang  mengevaluasi dampaknya  terhadap  kualitas  pelaporan  keuangan  (Dong  dan  Oberson,  2022;  Jin  dan
Wu,  2022),  termasuk  kekuatan  prediksi  dan  ketepatan  waktu  penyajian  cadangan kerugian penurunan nilai  (CKPN). Marton dan Runesson  (2017) mempelajari dampak penerapan  standar  yang  berbeda  (IFRS  dan  GAAP  lokal)  terhadap  CKPN  dan membandingkan  kemampuannya  untuk  memprediksi  kerugian  aktual.  Mereka menganalisis  dengan  menggunakan  data  bank  dari  negara-negara  Eropa  dan menemukan  bahwa  kekuatan  prediksi  CKPN  lebih  tinggi  pada  tahun  GAAP  lokal daripada  tahun  IFRS,  dan  kekuatan  tersebut  lebih  kuat  untuk  bank  besar  dan menguntungkan, tetapi tidak untuk bank kecil. Albrahimi (2020) meneliti dampak dari model  kerugian  kredit  yang  diharapkan  ( expected  credit  losses atau  ECL)  terhadap prediktabilitas  CKPN  dan  potensi  konsekuensinya  terhadap  disiplin  pasar.  Dia menemukan  penurunan  hubungan  antara  CKPN  dengan  determinan  model  kerugian pada  periode  pasca-IFRS  dan  penurunan  sensitivitas leverage terhadap  perubahan risiko  pada  periode  adopsi  IFRS  9  yang  mengindikasikan  lemahnya  disiplin  pasar dalam  penentuan  risiko  bank.  Gebhardt  dan  Novotny-Farkas  (2018)  mengevaluasi apakah  komparabilitas  dan  kekuatan  prediktif  CKPN  bank  di  Eropa  dipengaruhi  oleh perubahan  pendekatan  dari  provisi  menurut  ECL  ke  provisi  kerugian  yang  terjadi ( incurred  credit  losses atau  ICL)  menemukan  bahwa  pendekatan  kedua  lebih komparatif  daripada  pendekatan  pertama  dan  kekuatan  prediksi  sesuai  pendekatan pertama lebih meningkat.
Berbeda  dengan  fokus  sebelumnya,  Groff  dan  Mörec  (2021)  menyelidiki pengaruh  hari  pertama  transisi  IFRS  9  terhadap  tingkat  penurunan  nilai  pinjaman  dan total  ekuitas  bank  di  Slovenia  melalui  analisis  komparatif  bank  yang  mengalihkan portofolio pinjaman yang memburuk ke Aset Bank Negara. Mereka menemukan bahwa bank  tanpa  perbaikan  portofolio  aset  ekstensif  mengakui  peningkatan  penurunan  nilai pinjaman  saat  terjadi  transisi  ke  IFRS  9.  Çollaku et  al .  (2021)  mempelajari  pengaruh hari pertama transisi IFRS 9 pada tingkat saldo aset, penyisihan kerugian pinjaman, dan peraturan  permodalan  untuk  bank  kelas  II  di  Kosovo.  Mereka  menyimpulkan  bahwa fase  transisi  secara  signifikan  mempengaruhi  tambahan  pengakuan  penurunan  nilai pinjaman  meskipun  aset  dan  modal  tidak  berpengaruh  secara  signifikan.  Magdalena dan  Martani  (2019)  juga  melakukan  analisis  serupa  dengan  menggunakan  data perbankan di negara Eropa lainnya. Marzuki et al . (2021) melakukan kajian atas IFRS 9  dengan  menggunakan  pendekatan  kualitatif  melalui  wawancara  mendalam  dengan berbagai pihak yang terkait dengan standar tersebut. Mereka menemukan bahwa IFRS 9  meningkatkan  standar  internasional  sebelumnya  (IAS  39),  terutama  mengenai pelaporan kualitas, pengakuan instrumen keuangan, dan identifikasi model bisnis.
Mengikuti  Marton  dan  Runesson  (2017),  kami  mengevaluasi  kekuatan  prediksi LLP  mengenai  kerugian  kredit  aktual  dengan  sampel  dari  negara-negara  di  kawasan ASEAN,  yaitu  Indonesia  dan  Thailand.  Kami  memilih  kedua  negara  tersebut  karena keduanya  mengadopsi  IFRS  9  untuk  pelaporan  keuangan  yang  berakhir  pada  tahun 2020 (Deloitte, 2020). Sepengetahuan kami, belum  ada penelitian yang berfokus pada aspek ini dengan menggunakan data dari kedua negara tersebut.
Secara  khusus,  penelitian  ini  membandingkan  kemampuan  CKPN  untuk memprediksi kerugian kredit bank yang diukur dengan standar akuntansi yang berbeda, yaitu  IFRS  9  yang  menggunakan  pendekatan forward-looking (atau expected  credit losses /ECL)  dan  IAS  39  yang  menggunakan  pendekatan backward-looking (atau incurred  credit  losses /ICL).  Penelitian  ini  menggunakan  data  triwulanan  (Elnahass et al. ,  2021)  dari  perbankan  di  Indonesia  dan  Thailand  dan  membedakannya  dalam kelompok  sampel  IAS  39  (2018Q1–2019Q4)  dan  IFRS  9  (2020Q1–2021Q4).
Pembedaan ini memungkinkan kajian untuk mengevaluasi pengaruh standar akuntansi secara  terpisah  dari  faktor  lain.  Selain  itu,  penelitian  ini  menguji  efek  interaksi  antara LLP  dan  faktor  insentif.  Mengacu  pada  Marton  dan  Runesson  (2017),  kajian  ini berasumsi bahwa standar akuntansi yang longgar dan/atau memberi peluang yang lebih luas  bagi  manajer  untuk  membuat  pertimbangan  dapat  meningkatkan  kemampuan CKPN  untuk  memprediksi  kerugian  kredit  aktual.  Hal  ini  berarti,  IFRS  9,  dengan tingkat  justifikasi  yang  tinggi,  akan  menghasilkan  daya  prediksi  CKPN  yang  lebih tinggi untuk kerugian aktual dibandingkan periode IAS 39.
Indonesia  dan  Thailand  memberikan  konteks  yang  menarik  untuk  mempelajari penerapan  IFRS  karena  mereka  memiliki  kerangka  ekologi  akuntansi  yang  spesifik dalam  dinamika  sosial,  politik,  dan  ekonomi  masing-masing  (Heniwati,  2014).  Oleh karena  itu,  kami  berharap  hasilnya  dapat  memberikan  informasi  tambahan  kepada pihak yang berkepentingan mengenai penerapan IFRS 9. Kajian ini penting, mengingat implementasi  IFRS  9  berdampak  pada  penentuan  kerugian  kredit  karena  nilai ekonominya mempengaruhi industri perbankan. Perubahan dalam lingkungan informasi ini memerlukan evaluasi empiris atas dinamika yang representatif sehingga pihak yang berkepentingan  dapat  menganalisis  dan  mengambil  keputusan  berdasarkan  faktor- faktor yang relevan.
Bagian  berikut  ulasan  tinjauan  literatur  dan  menyajikan  hipotesis  penelitian. Bagian metode penelitian menjelaskan variabel dan pengukurannya, sampel, dan model statistik  yang  digunakan.  Bagian  hasil  dan  pembahasan  menyajikan  hasil  analisis  dan kajian  yang  relevan  untuk  menjelaskannya.  Bagian  akhir  artikel  menyajikan kesimpulan, keterbatasan, dan saran untuk penelitian selanjutnya.

## REVIU LITERATUR DAN HIPOTESIS

## Standar Akuntansi dan CKPN
Adopsi standar akuntansi baru dalam industri perbankan sering dikaitkan dengan pembentukan  CKPN,  akrual  diskresioner  yang  sering  dikaitkan  dengan  kinerja  bank. Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  mengevaluasi  kemampuan  CKPN  dalam memprediksi  kerugian  kredit  aktual.  Ada  dua  masalah  utama  terkait  ketepatan  waktu pelaporan  CKPN  yaitu  masalah  validitas  dan  ketepatwaktuan  dalam  penyajian. Validitas CKPN merupakan salah satu tujuan dari sistem manajemen risiko bank (Basel II).  Marton  dan  Runesson  (2017)  menyatakan  bahwa  semakin  tinggi  validitas  CKPN, semakin  tinggi  pula  daya  prediksinya.  Sedangkan  ketepatan  waktu  CKPN  terkait dengan  pentingnya  pengakuan  dini  kerugian  kredit.  Penundaan  pengakuan  akan memperburuk  masalah  prosiklikalitas  dalam  sistem  perbankan.  Bouvatier  dan  Lepetit (2012)  menegaskan  klaim  ini  dengan  menunjukkan  bahwa  keterlambatan  pengakuan kerugian kredit memiliki dampak ekonomi memperburuk volatilitas pinjaman.

## IFRS 9 vs. IAS 39 dan Kemampuan Prediksi CKPN
Pengakuan  awal  kerugian  kredit  memerlukan  pertimbangan  yang  cermat.  Saat membuat  penilaian,  agen  atau  manajemen  perlu  menyampaikan  informasi  yang mendasari suatu transaksi. Informasi pribadi perlu disampaikan agar pihak lain seperti investor,  agar  dapat  menangkap  substansi  ekonomi  yang  lebih  baik  (Marton  dan Runesson,  2017).  Model  penilaian  dalam  akuntansi  perbankan  berhubungan  dengan pembentukan CKPN yang membutuhkan prediksi masa depan sampai batas tertentu. Lu dan Nikolaev (2021) menyatakan bahwa tingkat pertimbangan menurut model forward-
looking IFRS 9 lebih  tinggi  dari model backward-looking IAS  39 (Deloitte, 2020;  Lu dan  Nikolaev,  2021).  Selain  itu,  pengakuan  kerugian  kredit  menurut  model  pertama lebih tepat waktu daripada model berikutnya. Temuan ini didukung oleh Gebhardt dan Novotny-Farkas  (2011)  dan  Oberson  (2021).  Meski  masih  diperdebatkan,  perkiraan manajemen  bank  mengenai  ekspektasi  kerugian  kredit  berpotensi  memberikan informasi pribadi yang dapat diandalkan investor. CKPN yang pengakuannya tertunda karena  menunggu  bukti  objektif,  memiliki  prediktabilitas  atas  kerugian  kredit  aktual yang  relatif  rendah.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  kekuatan prediksi  model forward-looking menurut  IFRS  9  lebih  tinggi  daripada  model backward-looking menurut IAS 39. Dengan demikian, hipotesis pertama adalah sebagai berikut:
H 1 : Kemampuan CKPN untuk memprediksi kerugian aktual lebih tinggi pada tahun IFRS 9 dibandingkan pada tahun IAS 39.

## Pendapatan Bank dan Kekuatan Prediksi CKPN
Insentif  adalah  salah  satu  faktor  yang  menjadi  fokus  ketika  memilih  kebijakan akuntansi  (Healy,  1985;  Ingram,  1984;  Pacharn,  2008).  Christensen at  al .  (2015) meneliti  dampak  insentif  pelaporan  keuangan  terhadap  kualitas  akuntansi  seputar adopsi  IFRS  di  Jerman.  Mereka  menemukan  bahwa  pelaporan  insentif  mendominasi penerapan  standar  akuntansi.  Marton  dan  Runesson  (2017)  memasukkan  insentif pelaporan  yang  diwakili  oleh  pendapatan  operasional  dan  ukuran  bank  dalam mengembangkan  modelnya.  Mereka  menemukan  bahwa  bank  cenderung  berperilaku berbeda  relatif  terhadap  pendapatan.  Bank  dengan  pendapatan  tinggi  cenderung menggunakan  akrual  pengurang  pendapatan.  Bank  berpenghasilan  tinggi  memilih untuk meningkatkan CKPN dan mengakui kerugian kredit lebih awal (Liu et al ., 1997). Sebaliknya, bank dengan pendapatan rendah cenderung menggunakan akrual penambah pendapatan.  Laeven  dan  Majnoni  (2003)  mendukung  temuan  tersebut,  menyatakan bahwa  bank  cenderung  memilih  kebijakan  yang  dapat  mengurangi  LLP  dan  menunda pembentukannya.
Bank  memanfaatkan  konsesi  yang  diberikan  oleh  standar  akuntansi  saat membentuk CKPN, sering disebut sebagai perataan laba (Albrahimi, 2020; Ozili, 2021; Skała, 2021). Uji mendalam yang dilakukan oleh Bouvatier et al . (2014) menunjukkan bahwa  dampak  kegiatan  perataan  laba  terutama  terlihat  pada  bank  dengan  tingkat pendapatan  operasional  yang  ekstrim,  yaitu  sangat  tinggi  atau  sangat  rendah. Christensen et al . (2015) dan Marton dan Runesson (2017) berpendapat bahwa dampak insentif lebih tinggi pada standar akuntansi dengan tingkat kelonggaran yang tinggi.
Mengikuti  penjelasan  ini,  penulis  memprediksi  perbedaan  kekuatan  prediksi CKPN antara periode IFRS 9 dan IAS 39. Model kerugian yang ditimbulkan menurut IAS 39 yang kurang longgar akan membatasi pengaruh insentif (Marton dan Runesson, 2017). Sementara itu, kekuatan prediksi CKPN terhadap kerugian aktual menurut IFRS 9 yang memiliki tingkat konsesi lebih tinggi dari IAS 39 akan lebih tinggi untuk bank berpenghasilan  tinggi  (Beck  dan  Narayanamoorthy,  2013).  Oleh  karena  itu,  kajian  ini mengusulkan hipotesis sebagai berikut:
H 2 : Kemampuan  prediksi  CKPN  terkait  kerugian  aktual  lebih  tinggi  di  IFRS  9 daripada di IAS 39, dan lebih meningkat di bank dengan pendapatan operasional tinggi.

## Ukuran Bank dan Kekuatan Prediksi CKPN
Beberapa  peneliti  menyatakan  bahwa  ukuran  perusahaan  merupakan  salah  satu karakteristik yang mempengaruhi penerapan suatu standar (Appiah et al ., 2016; Uyar et al .,  2016).  Menggunakan  hipotesis  biaya  politik,  Watts  dan  Zimmerman  (1990) mengaitkan  ukuran  perusahaan  dengan  biaya  politik.  Biaya  ini  harus  dikurangi, misalnya  dengan  meningkatkan  kredibilitas  laporan  keuangan  dengan  mematuhi peraturan  yang  relevan,  termasuk  standar  akuntansi.  Hal  yang  sama  berlaku  untuk bank-bank  besar,  yang  biasanya  memiliki  biaya  politik  yang  lebih  tinggi  dan  harus diawasi  lebih  ketat  oleh  media  dan  sistem  politik.  Semakin  tinggi  pengawasan  yang diarahkan  pada  bank-bank  besar,  maka  semakin  tinggi  pula  tingkat  kepatuhan  bank terhadap standar (Deli et al ., 2019; Delis et al ., 2020). Selain itu, bank besar biasanya memiliki  sistem  informasi  dan  sumber  daya  manusia  dengan  ahli  yang  mumpuni, sehingga diharapkan lebih baik dalam memperkirakan kerugian kredit.  Hal ini berarti, terdapat  perbedaan  akurasi  CKPN  untuk  memprediksi  kerugian  kredit  antara  bank besar dan kecil. Kajian ini berhipotesis bahwa efeknya lebih jelas ketika lebih banyak penilaian  diizinkan.  Berdasarkan  hal  ini,  penelitian  mengusulkan  hipotesis  sebagai berikut:
H 3 : Kemampuan  prediksi  CKPN  mengenai  kerugian  aktual  lebih  tinggi  di  IFRS  9 daripada di IAS 39, dan lebih meningkat untuk bank besar.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  database  Osiris. Data triwulanan dikategorikan ke dalam kelompok sebelum mengadopsi IFRS 9 (2018– 2019)  dan  setelah  mengadopsi  IFRS  9  (2020–2021).  Penulis  memperoleh  3.218 observasi panel tidak seimbang yang terdiri dari 2.625 observasi dari Indonesia dan 593 dari  Thailand.  Keterbatasan  data  untuk  kuartal  keempat  mengakibatkan,  Penulis mengecualikan  observasi  untuk  kuartal  ini,  dan  jumlah  observasi  akhir  adalah  3.022 (Indonesia=2.461;  Thailand=561).  Tabel  1  menjelaskan  operasionalisasi  dan pengukuran masing-masing variabel penelitian. Tabel 2 menyajikan statistik deskriptif dari data penelitian.

## Analisis Data
Penulis  menggunakan  beberapa  metode  analisis  untuk  mengatasi  asumsi  yang kami kemukakan. Asumsi pertama berkaitan dengan kekuatan prediksi provisi kerugian pinjaman  (PKP)  tentang  kerugian  kredit  yang  sebenarnya.  Oleh  karena  itu,  penulis membangun  model  dasar  (Model  1)  dengan  memodifikasi  model  yang  dikembangkan oleh Marton dan Runesson (2017) sebagai berikut:
(Model 1)
KRG adalah kerugian kredit aktual yang diukur dengan net charge-offs dan PKP adalah  penyisihan  kerugian  kredit  yang  diestimasi  dalam  laporan  keuangan  masing- masing  bank i .  Studi  ini  menggunakan  data  triwulanan  untuk  seluruh  sampel  yang meliputi  Indonesia  dan  Thailand.  Hubungan  positif  antara  kedua  variabel  diharapkan, yang berarti bahwa peningkatan PKP akan menyebabkan peningkatan KRG. Selain itu, hubungan  yang  signifikan  antara  PKP  dan  KRG  juga  membuktikan  kemampuan prediksi  PKP.  Koefisien  yang  mendekati  1  menunjukkan  kemampuan  prediktif  yang tinggi,  sedangkan koefisien yang secara substansial  berbeda dari 1 ditafsirkan sebagai prediktabilitas yang lebih rendah.
Tabel 1 Variabel dan Pengukuran Variabel Definisi Estimasi KRG Kerugian kredit yang dilaporkan oleh bank, yang diskalakan dengan total aset tertinggal dikalikan 100 PKP Beban yang diakui sebagai kerugian kredit, diskalakan dengan total aset tertinggal dikalikan 100 + SD Variabel indikator dengan nilai 1 untuk tahun IFRS 9 (2020- 2021) dan 0 untuk tahun IAS 39 (2018-2019) +/- ITS Log natural dari total aset, proksi profitabilitas bank +/- INI Pendapatan operasional bersih yang diskalakan dengan total aset tertinggal, proksi ukuran bank +/- KL Kredit bermasalah yang diskalakan dengan total aset tertinggal +/- KA Total pinjaman dibandingkan total aset, proksi profil risiko bank +/- e error term.
Sumber: Data Diolah (2023)
Untuk  menguji  hipotesis  pertama,  penulis  mengembangkan  model  yang berinteraksi  PKP  dengan  standar  akuntansi  (SD).  Koefisien  interaksi  ( 3 )  bertanda negatif  (Marton  dan  Runesson,  2017),  menunjukkan  bahwa  interaksi  antara  keduanya akan menurunkan rasio  KRG. Selain itu, kami menyertakan beberapa variabel kontrol yaitu KA dan KL. Berikut adalah model regresi untuk menguji H 1 :
(Model 2) SD  adalah  variabel dummy dengan  nilai  0  untuk  periode  IFRS  9  dan  1  untuk periode  IAS  39.  Variabel  kontrol  (KA  dan  KL)  merupakan  representasi  profil  risiko bank  terkait  PKP.  KL  adalah  kredit  bermasalah  dan  KA  merepresentasikan  total pinjaman bank yang diskalakan dengan total aset dan total aset tertinggal. Kedua faktor tersebut dapat menurunkan atau meningkatkan kemampuan prediksi PKP atas kerugian kredit aktual (KRG).
Untuk  menguji  H 2 dan  H 3 ,  kami  memperluas  model  hipotesis  pertama  dengan memasukkan  interaksi  antara  tiga  variabel:  PKP,  SD,  dan  insentif  (INI  dan  ITS). Koefisien pada suku interaksi ( 5 ) diperkirakan negatif (Marton dan Runesson, 2017), yang  menunjukkan  bahwa  kombinasi  faktor-faktor  tersebut  akan  menurunkan  KRG. Studi ini menggunakan dua ukuran insentif yang berbeda, INI dan ITS, untuk validitas. INI adalah pendapatan operasional bersih yang diskalakan dengan total aset tertinggal dan logaritma ITS dari total aset sebagai proksi ukuran bank. Model ini juga mencakup variabel kontrol dan variasi interaksinya untuk mengatasi masalah yang terkait dengan heterogenitas  yang tidak teramati.  Dalam hal  ini, variabel  kontrol adalah  faktor-faktor yang terkait dengan kerugian kredit aktual dan merupakan proksi yang menggerakkan manajer dalam mengelola PKP.  Terakhir, model ini juga mengontrol  potensi  interaksi antara PKP*INI dan PKP*ITS.
(Model 3)
Definisi  setiap  variabel  dalam  Model  3  sama  dengan  persamaan  sebelumnya. Variabel  INIT  terdiri  dari  dua  insentif  yang  berbeda,  INI  dan  ITS.  Hal  ini
mengakibatkan,  penulis  membagi  model  menjadi  Model  3 A untuk  INI  dan  3 B untuk ITS.
Kajian  juga  mempertimbangkan  dampak  marjinal  dari  setiap  unit  peningkatan PKP  pada  KRG  untuk  berbagai  kombinasi  variabel  moderator  (INI  dan  ITS). Kombinasi  pertama  membandingkan  efek  PKP  menurut  IAS  39  dan  IFRS  9. Kombinasi berikut mengevaluasi PKP ketika nilai INI dan ITS tinggi atau rendah pada periode IAS 39, dan ketika nilai INI dan ITS tinggi atau rendah dalam periode IFRS 9.
Penelitian ini menggunakan model efek tetap karena  penulis menggunakan data panel  tidak  seimbang  triwulanan.  Mengatasi  masalah  heteroskedastisitas,  kajian menggunakan the  estimated  generalized  least  squares  period  weights  regression . Mengingat  penelitian  ini  menggunakan  data  panel  yang  banyak,  kajian  mengabaikan normalitas  data  (Ghasemi  dan  Zahediasl,  2012;  Gujarati,  2003;  Tsagris  dan  Pandis, 2021).  Ghasemi  dan  Zahedias  (2012)  menjelaskan  bahwa  untuk  lebih  dari  30  atau  40 pengamatan, pelanggaran asumsi normalitas tidak menimbulkan masalah yang berarti.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Statistik Deskriptif, Uji-T, dan Korelasi
Tabel  2  menampilkan  statistik  deskriptif  untuk  setiap  variabel  penelitian  yang dikategorikan  dalam  kelompok  sampel  gabungan  Indonesia  dan  Thailand.  Setiap kategori sampel dipisahkan menjadi periode IAS 39 dan IFRS 9. Secara umum (Panel 1),  data  untuk  setiap  variabel  sangat  bervariasi  untuk  IAS  39  dan  IFRS  9.  Misalnya, rata-rata  variabel  KRG  dan  PKP  lebih  rendah  dari  standar  deviasinya.  Hal  ini menunjukkan  distribusi  data  yang  luas  untuk  kedua  variabel.  Sebaliknya,  rata-rata variabel ITS dan KA lebih tinggi dari standar deviasinya, yang menunjukkan kedekatan nilai  kedua  variabel  dengan  nilai  rata-ratanya.  Kecenderungan  yang  sama  juga  terjadi pada  sampel  yang  dikelompokkan  berdasarkan  negara  (Panel  2=Indonesia;  Panel  3= Thailand). Gabungan bank sampel rata-rata memiliki aset (ITS) yang lebih tinggi pada periode  IFRS  9  (USD  6.883)  dibandingkan  pada  periode  IAS  39  (USD  6.581)  dan menghasilkan  rata-rata  tingkat  pengembalian  aset  (INI)  masing-masing  sebesar  USD 5.192 dan 4.893. Angka-angka tersebut mewakili komposisi 4,02% (KRG) dan 4,01% (PKP)  dari  total  aset  pada  periode  IAS  39,  dan  ini  merupakan  tingkat  yang  wajar (Marton dan Runesson, 2017). Tren ini meningkat pada periode IFRS 9, KRG=4.22% dan PKP=4.59%. Kondisi serupa wajar mengingat  terjadi perubahan pengukuran PKP pada  periode  IFRS  9,  yang  juga  berdampak  pada  jumlah  PKP  dan  KRG  yang dilaporkan. Selanjutnya jika dibandingkan dengan total aset, rata-rata porsi kredit (KA) seluruh  bank  sangat  tinggi  yaitu  mencapai  96,96%  (IAS  39)  dan  96,79%  (IFRS  9), dengan rata-rata kredit bermasalah (KL) masing-masing sebesar 4,77% dan 5,26%.

## Tabel 2 Statistik Deskriptif
Varia bel Rata-rata Median Maksimum Minimum Std. Dev. N IAS 39 IFR S 9 IAS 39 IFR S 9 IAS 39 IFR S 9 IAS 39 IFRS 9 IAS 39 IFR S 9 IAS 39 IFR S 9 Panel 1: Seluruh sampel KRG 0.35 0.58 0.23 0.28    6.28    7.92 - 0.36 -2.78 0.58    1.18    198 116 PKP 0.34 0.52 0.29 0.54    2.48    2.93   -1.94 -3.65 0.43 0.79    236 136
SD 1.00    0.00 1.00    0.00 1.00    0.00 1.00 0.00 1.00 0.00    294 294 INI 0.03 0.03 0.03 0.03 0.07 0.07 0.00 -0.00 0.01 0.01    238 139 ITS 6.58    6.88    6.61    7.07    8.03    8.11    4.68 4.87 0.89 0.88    288 209 KA 0.64 0.61 0.65 0.62 0.79 0.80 0.38 0.15 0.08 0.10    288 209 KL 0.02 0.03 0.02 0.03 0.06 0.13 0.00 0.00 0.01 0.02    238 139 Panel 2: Indonesia KRG 0.35 0.64 0.19 0.29    6.28    7.92 - 0.36 -2.78 0.63    1.29    161 95 PKP 0.30 0.48 0.24 0.46    2.48    2.93   -1,94 -3.65 0.44 0.90    197 104 SD 1.00    0.00 1.00    0.00 1.00    0.00 1.00 0.00 1.00 0.00    246 246 INI 0.03 0.03 0.02 0.03 0.07 0.07 0.00 -0.00 0.02 0.02    198 107 ITS 6.37    6.63    6.25    6.78    7.96    8.06    4.68 4.87 0.80 0.82    240 161 KA 0.63 0.60 0.65 0.60 0.79 0.80 0.38 0.15 0.09 0.11    240 161 KL 0.02 0.03 0.02 0.03 0.06 0.13 0.00 0.00 0.01 0.02    198 107 Panel 3: Thailand KRG 0.38 0.29 0.34 0.25    1.06 0.69 0.04 - 3.63E- 05 0.22 0.18 37 21 PKP 0.53 0.64 0.46 0.59    1.69    1.17 0.18 0.22 0.28 0.24 39 32 SD 1.00    0.00 1.00    0.00 1.00    0.00 1.00 0.00 1.00 0.00 48 48 INI 0.03 0.03 0.03 0.02 0.05 0.04 0.01 0.02 0.01 0.01 40 32 ITS 7.66    7.75    7.89    7.96    8.03    8.11    6.94 7.05 0.42 0.39 48 48 KA 0.66 0.64 0.65 0.66 0.77 0.75 0.56 0.47 0.07 0.07 48 48 KL 0.04 0.04 0.04 0.04 0.05 0.06 0.03 0.02 0.01 0.01 40 32
Sumber: Data Diolah (2023)
Terkait  kinerja  perbankan  di  Indonesia  dan  Thailand  (Panel  2  dan  3),  tren masing-masing  indikator  memiliki  pola  umum  yang  sama,  yaitu  beberapa  indikator mengalami peningkatan selama periode IFRS 9. Rata-rata aset bank (ITS) di Thailand (IAS 39=7.655; IFRS 9=7.750) lebih tinggi daripada di Indonesia (IAS 39=6.366; IFRS 9=6.625). Selanjutnya dibandingkan dengan total aset, rata-rata KRG dan PKP di kedua negara meningkat pada periode IFRS 9. Hal ini sejalan dengan peningkatan pendapatan operasional bank pada periode yang sama.
Kajian  ini  melakukan  analisis  tambahan  dengan  membandingkan  rata-rata variabel  antara  IAS  39  dan  IFRS  9  menggunakan  uji Mann-Whitney (lihat  Tabel  3). Semua  prediktor  memiliki  nilai  signifikan  yang  menunjukkan  perbedaan  dalam  dua periode  tahun  standar.  Untuk  memeriksa  kekokohan  hasil,  dilakukan  uji-t,  yang membandingkan  rata-rata  variabel  dalam  dua  periode  dengan  menggunakan  metode
Kolmogorov-Smirnov .  Kecuali  variabel  KRG,  semua  variabel  mendukung  pengujian sebelumnya yang menunjukkan adanya perbedaan kinerja pada dua periode tersebut.
Tabel 3

## Hasil Uji Beda
Variabel N Mann Whitney U Kolmogorov-Smirnov Z Mean rank Sum of ranks t-test Positive  Negative t-test KRG IAS39  198 150.5  29795.0  10094*** 0.139 -0.017 1.191 IFRS9  116 169.5  19660.0 PKP IAS39  236 170.3  40191.0 12225* 0.299 -0.091 2.774* IFRS9  136 215.6  29187.0 INI IAS39  238 179.2  42652.0 14211** 0.156 -0.022  1.465** IFRS9  139 205.8  28601.0 ITS IAS39  288 228.0  65676.0 24060* 0.191 -0.008 2.100* IFRS9  209 277.9  58077.0 KL IAS39  238 162.7  38715.0 10274* 0.332 -0.002 3.107* IFRS9  139 234.1  32538.0 KA IAS39  288 265.4  76443.0 25365* 0.022 -0.171 1.879* IFRS9  209 226.4  47310.0

## Sumber: Data Diolah (2023)
Catatan:*** signifikan pada 1%, ** signifikan pada 5%; signifikan pada 10%
Korelasi  antar  variabel  ditunjukkan  pada  Tabel  4.  Ada  korelasi  positif  yang signifikan antara PKP dan KRG (Panel 1). Hasil ini menunjukkan bahwa model dasar bekerja  seperti  yang  diharapkan.  Uji  korelasi  juga  dilakukan  secara  terpisah  untuk sampel Indonesia (Panel 2) dan Thailand (Panel 3), dan hasilnya sesuai dengan hasil uji korelasi sebelumnya. Tabel 4 juga menunjukkan korelasi variabel insentif yang diukur dengan  pendapatan  operasional  (INI)  dan  aset  bank  (ITS),  dan  variabel  kontrol  yang diukur  dengan  jumlah  kredit  (KA)  dan  kredit  bermasalah  (KL).  Hasil  korelasi menunjukkan  bahwa  semua  variabel,  kecuali  KA  untuk  sampel  gabungan  dan Indonesia, memiliki korelasi yang positif dan signifikan.

## Table 4 Hasil Uji Korelasi
Panel 1: Seluruh sampel KRG PKP SD INI ITS KA KL KRG 1 PKP 0.555* 1 SD 0.106*** 0.214* 1 INI 0.380* 0.499* 0.123** 1 ITS 0.356* 0.485* 0.144** 0.251* 1 KA 0.027 0.017 -0.208* 0.015 0.170* 1 KL 0.344* 0.494* 0.275* 0.039 0.587* -7.15E-05 1 Panel 2: Indonesia KRG 1 PKP 0.536* 1 SD 0.152** 0.206* 1 INI 0.387* 0.535* 0.167* 1
ITS 0.389* 0.459* 0.166* 0.403* 1 KA -0.027 -0.018 -0.232* 0.015 0.168* 1 KL 0.345* 0.462* 0.343* 0.129** 0.459* -0.061 1 Panel 3: Thailand KRG 1 PKP 0.482* 1 SD -0.181 0.183 1 INI 0.576* 0.625* -0.095 1 ITS -0.249** 0.218 0.214 -0.034 1 KA 0.421* 0.145 -0.161 0.159 -0.297** 1 KL -0.151 0.063 -0.130 -0.043 0.394* -0.127 1
Sumber: Data Diolah (2023) Catatan:*** signifikan pada 1%, ** signifikan pada 5%; signifikan pada 10%

## Hasil Regresi
Tabel  5  menyajikan  hasil  persamaan  regresi  dasar.  Variabel  dependen ditugaskan  ke  kelompok  penuh,  Indonesia,  dan  Thailand.  Terdapat  hubungan  positif yang kuat antara KRG dan PKP pada setiap kategori, yang menunjukkan bahwa model menghasilkan  temuan  yang  diharapkan  yaitu  peningkatan  KRG  konsisten  dengan peningkatan  PKP.  Dalam  model  ini,  kami  menyertakan  variabel  kontrol  yang diasumsikan  terkait  dengan  PKP,  variabel  dependen  utama.  Kecuali  untuk  KA Thailand,  semua  variabel  kontrol  tidak  signifikan.  Kami  juga  memasukkan  berbagai variabel  insentif  (INI  dan  ITS)  ke  dalam  persamaan  dasar.  Koefisien  pada  kedua variabel  berlawanan  arah.  Koefisien  pada  variabel  insentif  INI  bertanda  positif  dan signifikan  pada  masing-masing  kategori  sampel.  Namun,  ITS  menghasilkan  koefisien yang bervariasi tetapi hanya signifikan pada sampel Thailand.

## Table 5
Hasil Regresi Model 1 Variabel Prediksi arah  Seluruh sampel  Indonesia  Thailand PKP + 0.235* 0.223* 0.201* KA 0.212 0.079 0.812* KL 1,474 2,088 -0.535 INI 9,053* 8,281* 8,662* ITS -0.004 0.017 -0.081** Konstanta -0.176 -0.212 0.093 R-squared 0.218 0.198 0.631 Adjusted R-squared 0.205 0.182 0.594 F-statistic 1,691* 1,219* 1,742* Sumber: Data Diolah (2023)
Catatan:*** signifikan pada 1%, ** signifikan pada 5%; signifikan pada 10%
Tabel  6,  Panel  1  menampilkan  hasil  Model  1,  yang  dirancang  untuk mengevaluasi  kemampuan  prediksi  PKP  bila  dikaitkan  dengan  standar  akuntansi  atau PKP*SD.  Mengingat  interaksi  ini,  kami  berasumsi  bahwa  membuat  PKP  yang didukung  oleh  standar  yang  lebih  fleksibel  akan  menurunkan  KRG.  Namun  untuk semua  kategori  sampel  hasilnya  positif  dan  signifikan  kecuali  Thailand  (tiudak signifikan). Hasil ini berbeda dengan ekspektasi kami, mengacu pada temuan studi oleh Marton dan Runesson (2017). Penjelasan yang mungkin untuk temuan ini adalah KRG
tidak  mencerminkan  PKP  saat  ini.  Variabel  interaksi  lainnya  tidak  ada  yang berpengaruh  kecuali  PKP*KA  untuk  Thailand  (koefisien=3,018;  p-value=0,007). Kecuali untuk INI, variabel individu hanya signifikan untuk sampel Thailand (PKP dan ITS). Namun, hasil PKP Thailand pada model ini tidak konsisten dengan model dasar (Tabel 5), yaitu positif.
Tabel 6, Panel 2 menjelaskan efek marjinal dari standar akuntansi (IFRS 9 dan IAS  39).  Kemampuan  prediksi  PKP  menurut  IFRS  9  lebih  tinggi  dari  IAS  39  untuk seluruh  sampel  dan  Indonesia.  Pada  seluruh  sampel,  misalnya,  ketika  PKP  diukur menurut  IFRS  9  meningkat  sebesar  1  persen,  KRG  meningkat  sebesar  0,728, sedangkan  peningkatan  KRG  menurut  IAS  39  adalah  0,319  (0,728–0,409).  Hasil  ini sejalan  dengan  ekspektasi  bahwa  IFRS  9  yang  lebih  fleksibel  akan  meningkatkan kemampuan  prediksi  PKP.  Namun,  hasil  dari  sampel  Thailand  berbeda.  Peningkatan PKP  menurut  IAS  39 meningkatkan daya prediksinya sebesar 0,451, dan peningkatan PKP menurut IFRS 9 tidak berdampak pada KRG.
Analisis dilanjutkan pada variabel interaksi dua faktor yang menghasilkan nilai koefisien  yang  beragam.  Sebagai  contoh,  interaksi  antara  SD*INTA  signifikan  di semua  sampel  (koefisien=-1,604)  dan  Indonesia  (koefisien=-2,183),  sementara  tidak ada  interaksi  yang  signifikan  antara  PKP*SD  untuk  semua  kategori  insentif.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  kombinasi  interaksi  yang  melibatkan  kedua  variabel  tersebut harus diperhatikan dalam menghitung tingkat kerugian kredit.
Beralih ke dampak variabel  INTA (INI/ITS) dan variabel  (KA dan KL) secara individual  dalam  model  regresi  3  (3 A untuk  INI;  3 B untuk  ITS)  yang  koefisiennya positif  searah  konsisten  dan  signifikan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  insentif atau  tindakan  yang  dilakukan  oleh  manajer  berdampak  pada  tingkat  kerugian  kredit. Selain itu, kecuali untuk Thailand dalam kategori INI, semua koefisien variabel kontrol secara individual tidak signifikan. Variabel ini tidak menyebabkan perubahan kerugian kredit  di  seluruh  kategori  sampel.  Hasilnya  sesuai  dengan  pernyataan  sebelumnya bahwa variabel tunggal tidak cukup signifikan untuk menyebabkan perubahan variabel dependen, KRG.

## Table 6 Hasil Regresi Model 2
Panel 1: Regresi Variabel Prediksi arah Seluruh sampel Indonesia Thailand PKP -0.227 -0.135 -2.086** SD -0.161*** -0.111 -0.142 PKP*SD - 0.370* 0.388** 0.218 ITS 0.009 0.027 -0.110** INI 8,886* 8,043* 8,893* PKP*KA 0.803 0.675 3,018* PKP*KL -5,267 -6,689 5,711 KA -0.088 -0.146 -0.829 KL 2,334 2,749 -4,095 Konstanta -0.065 -0.129 1,578** R-squared 0.233 0.216 0.607
Adj. R 2 0.210 0.187 0.532 F-statistic 1,015* 7,426* 8,079* Panel 2: Efek marjinal PKP menurut IAS 39 + 0.319* 0.303* 0.451* PKP menurut IFRS 9 + 0.728* 0.718* 0.260
Sumber: Data Diolah (2023)
Catatan:*** signifikan pada 1%, ** signifikan pada 5%; signifikan pada 10%
Tabel 7, Panel 2 menjelaskan dampak marjinal dari berbagai standar pada daya prediksi PKP terhadap KRG. Pada tingkat INI yang tinggi, kekuatan prediksi PKP lebih tinggi  untuk  IFRS  9  (koefisien  semua  sampel=1,217;  Indonesia=0,962)  dibandingkan IAS 39 (koefisien untuk seluruh sampel=0,263; Indonesia=0,168) dalam kategori yang sama.  Sebaliknya,  untuk  bank  besar  (ITS),  kekuatan  prediksi  IAS  39  (Semua sampel=0,533; Indonesia=0,780; Thailand=0,719) lebih tinggi daripada IFRS 9 (Semua sampel=0,466;  Indonesia=0,466;  Thailand=0,487).  Untuk  bank  kecil  (ITS),  kekuatan prediksi PKP untuk periode IFRS 9 lebih tinggi daripada periode IAS 39.
Tabel 7 menyajikan hasil Model 3 yang dimaksudkan untuk menguji H 2 dan H 3 . Kajian  ini  mengembangkan  Model  2  dengan  menambahkan  variabel  utama  berupa interaksi tiga variabel yaitu (PKP*SD*INTA [INI/ITS]) (Marton dan Runesson, 2017). Interaksi  tersebut  diharapkan  dapat  mengurangi  KRG  dan  ia  seharusnya  makin  kuat saat  IFRS  9  diterapkan.  Namun,  temuan  kami  tidak  mendukung  hipotesis.  Penjelasan yang  mungkin  adalah  bahwa,  dalam  konteks  data  kami,  kombinasi  dari  tiga  variabel tidak  cukup  mempengaruhi  kerugian  kredit.  Hasil  ini  juga  tidak  mendukung  temuan Marton dan Runesson (2017).

## Table 7 Hasil Regresi Model 3
Panel 1: Regresi
Variabel Predik si arah Selur uh sampe l Indones ia Thaila nd Seluruh sampel Indones ia Thaila nd INI (Model 3 A ) ITS (Model 3 B ) PKP -0.13 -0.02 -2,29** -0.62* -1,52** -6,60** SD 0.31 0.54** 0.36 2,33* 2,79* -0.91 PKP*SD 0.09 0.20 -0.65 0.16 -0.06 1,01 INTA 9,17* 8,68* 2,14* 7,98* 7,28** 1,55* PKP*SD* INTA - 9,21 8,62 2,67 0.06 0.09 -0.12 PKP* INTA 1,72 2,69 -2,66* 0.26* 0.25** 0.56** * SD* INTA - 1,60** * -2,18** -1,97 -0.36* -0.43* 0.10 PKP*KA 0.53 0.33 4,13* 0.87 0.81 3,82* PKP*KL -4,69 -6.06 1,48 -1,27* -1,36* 3,98 KA -0.12 -0.18 - -0.19 -0.29 -1,34
1,34** * KL 2,02 2,09 -8,29 0.86 1,39 -4,82 Konstanta 0.02 0.06 0.88** * 0.33 0.20 4,14* R-squared 0.25 0.24 0.64 0.28 0.27 0.56 Adj. R 2 0.23 0.20 0.55 0.25 0.24 0.45 F-statistic 9,16* 6,87* 7,26* 1,06* 8,08* 5,16* Panel 2: Efek marjinal IFRS 9 dengan insentif tinggi + 1,22* 0.96* 0.22 0.47* 0.44* 0.49** IFRS 9 dengan insentif rendah + 0.15 0.06 0.16 0.45** 0.49* 0.32 IAS 39 dengan insentif tinggi + 0.26* 0.17*** 0.19 0.53* 0.78* 0.72* IAS 39 dengan insentif rendah + -0.02 0.08 0.34** 0.29* 0.08 0.28*

## Sumber: Data Diolah (2023)
Catatan:*** signifikan pada 1%, ** signifikan pada 5%; signifikan pada 10%

## SIMPULAN, KETERBATASAN DAN SARAN

## Simpulan
Studi  ini  mengevaluasi  dampak  dari  standar  akuntansi  yang  berbeda  (IFRS  9 dan  IAS  39)  terhadap  kemampuan  CKPN  untuk  memprediksi  kerugian  kredit  aktual bank.  Penulis  mengasumsikan  CKPN  yang  dibentuk  berdasarkan  IFRS  9  memiliki kemampuan prediksi yang lebih tinggi untuk kerugian kredit dibandingkan dengan IAS 39. Penulis pertama kali membangun model untuk mengevaluasi hubungan antara PKP dan KRG, dan menemukan hubungan yang kuat dan positif antara kedua faktor tersebut Namun  interaksi  antara  PKP  dengan  faktor  lain  tidak  mendukung  hipotesis  kecuali seluruh  sampel  dan  Indonesia.  Interaksi  antara  standar  dan  PKP  meningkatkan  KRG, dan hasil ini berbeda dengan temuan Marton dan Runesson (2019).
CKPN merupakan akrual bank vital yang dibentuk untuk melindungi bank dari kerugian  yang  timbul  dari  aktivitas  pemberian  pinjaman  (Aristei  dan  Gallo,  2019). Laporan  keuangan  bank  menjadi  media  bagi  bank  untuk  menyampaikan  informasi berharga  tentang  kualitas  portofolio  pinjaman  dan  secara  signifikan  mempengaruhi pendapatan  yang  dilaporkan  dan  permodalan  regulator  (Curcio  dan  Hasan,  2015). Perilaku penyisihan kerugian kredit bank berkaitan erat dengan peraturan kehati-hatian bank,  menekankan  pentingnya  ketentuan  untuk  melindungi  stabilitas  bank  dan menetapkan standar akuntansi yang bertujuan untuk meningkatkan transparansi laporan keuangan  (Balla  dan  Rose,  2015).  IAS  39  menghitung  penyisihan  berdasarkan  model ICL,  memperbolehkan  penyisihan  risiko  kredit  hanya  bila  ada  bukti  obyektif  dari peristiwa  kerugian  sebelum  tanggal  neraca  (Camfferman,  2015).  IFRS  9  menghitung penyisihan  berdasarkan  model  ECL  yang  memungkinkan  risiko  kredit  dihitung  sejak kredit  disalurkan  dengan  mempertimbangkan  informasi forward-looking .  Model  ECL memungkinkan  bank  untuk  menyampaikan  informasi  pribadi  tentang  kerugian  kredit dan  ketepatan  waktu.  Sebaliknya,  model  ICL  lebih  fokus  pada  objektivitas.  Artinya, pengukuran  CKPN  berbasis  ICL  kurang  mencerminkan  kerugian  kredit  pada  periode yang bersangkutan karena disajikan pada saat terjadinya kerugian.
Studi  juga  mengevaluasi  efek  marjinal  dari  dua  standar  yang  berbeda  dan menemukan  bahwa  kemampuan  prediksi  IFRS  lebih  tinggi  dari  IAS  39.  Selanjutnya, IFRS 9 lebih unggul untuk bank dengan pendapatan operasional tinggi dan bank relatif kecil, menunjukkan bank memiliki insentif untuk meningkatkan CKPN dan mengakui kerugian  kredit  awal  yang  tinggi  (Liu et  al .,  1997).  Hasil  ini  bertentangan  dengan temuan  Marton  dan  Runesson  (2017).  Studi  kami  tidak  menemukan  bahwa  IFRS  9 lebih  unggul  untuk  bank  besar,  dan  tidak  mempengaruhi  bank  yang  kurang menguntungkan  untuk  setiap  kategori  sampel.  Mengingat  IFRS  9  diimplementasikan pada  Januari  2020  bersamaan  dengan  terjadinya  krisis  Covid-19,  hal  ini  mungkin mempengaruhi  ketidakmampuan  CKPN  (PKP)  untuk  mencerminkan  kerugian  kredit (KRG) pada saat itu.
Studi  ini  secara  kritis  mengevaluasi  potensi  konsekuensi  IFRS  9  pada  industri perbankan ASEAN. Pertama, kami berkontribusi pada literatur dengan secara eksplisit dan  kuantitatif  memeriksa  model  ECL  IFRS  9,  yang  membantu  kami  memahami ketentuan  ECL  berdasarkan  IFRS  9.  Kedua,  interaksi  CKPN  dengan  insentif  bank sebagai  faktor  yang  mempengaruhi  perbedaan  antara  IAS  39  dan  IFRS  9 memungkinkan studi untuk berkontribusi pada penelitian penyisihan kerugian pinjaman terkait.  Temuan  kajian  signifikan  untuk  pembuat  standar  di  negara  lain  yang  belum menerapkan IFRS 9 dan untuk industri perbankan di kawasan ASEAN karena  penulis memberikan hasil yang mendalam dari wilayah ini.

## Keterbatasan
Penelitian  ini  menggunakan  sampel  yang  terbatas,  mengingat  IFRS  9  baru diterapkan  pada  laporan  keuangan  yang  berakhir  pada  tahun  2020.  Adanya penambahan  pengumpulan  data,  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  kumpulan data  yang  lebih  besar  ini  untuk  menggeneralisasi  hasil  yang  lebih  baik.  Selain  itu, penelitian  ini  hanya  didasarkan  pada  kawasan  ASEAN  yang  sama-sama  menerapkan IFRS 9 pada periode yang sama.

## Saran Untuk Penelitian Selanjutnya
Mengingat  bahwa  setiap  wilayah  memiliki  karakteristik  yang  spesifik, penelitian selanjutnya dapat menggunakan data dari skala global dan mempertimbangkan  karakteristik  tersebut  dalam  model  yang  dibangun.  Akhirnya, temuan  kami  menghasilkan  sedikit  interaksi  antara  variabel  alternatif;  pekerjaan  masa depan  dapat  menguji  kembali  alternatif  tersebut  dengan  data  lain  sebagai  variabel utama dalam menjelaskan perubahan kerugian kredit yang sebenarnya. Hal ini penting untuk menghasilkan temuan yang lebih bervariasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Akgün,  A.  İ.  (2022).  Investigating  the  Relationship  Between  Bank  Performance  and Accounting Standards: Evidence From M&As in European banking. Journal of Capital Market Studies , 6 (1), 106–124. https://doi.org/10.1108/JCMS-10-2021- 0032
Albrahimi, A. (2020). Loan Loss Provisioning and Market Discipline:  Evidence  From
The IFRS 9 Adoption. SSRN Electronic Journal , 1–39.
https://doi.org/10.2139/ssrn.3488058
Aristei, D., & Gallo, M. (2019). Loan Loss Provisioning By Italian Banks: Managerial Discretion,  Relationship  Banking,  Functional  Distance  and  Bank  Risk.
International Review of Economics & Finance , 60 , 238–256. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.iref.2018.10.022
Balla,  E.,  &  Rose,  M.  J.  (2015).  Loan  Loss  Provisions,  Accounting  Constraints,  and Bank  Ownership  Structure. Journal  of  Economics  and  Business , 78 ,  92–117. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jeconbus.2014.12.003
Beck, P. J., & Narayanamoorthy, G. S. (2013). Did the SEC Impact Banks’ Loan Loss Reserve  Policies  and  Their  Informativeness? Journal  of  Accounting  and Economics , 56 , 42–65. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2013.06.002 Bouvatier,  V.,  &  Lepetit,  L.  (2012).  Effects  of  Loan  Loss  Provisions  On  Growth  In Bank Lending: Some International Comparisons. International Economics , 132 , 91–116. https://doi.org/10.1016/S2110-7017(13)60059-1
Bouvatier,  V.,  Lepetit,  L.,  &  Strobel,  F.  (2014).  Bank  Income  Smoothing,  Ownership Concentration  and  The  Regulatory  Environment. Journal  of  Banking  & Finance , 41 , 253–270. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2013.12.001 Camfferman,  K.  (2015).  The  Emergence  of  The  ‘Incurred-Loss’  Model  For  Credit
Losses In IAS 39. Accounting in Europe , 12 (1), 1–35. https://doi.org/10.1080/17449480.2015.1012526 Christensen,  H.  B.,  Lee,  E.,  Walker,  M.,  &  Zeng,  C.  (2015).  Incentives  or  Standards: What  Determines  Accounting  Quality  Changes  Around  IFRS  adoption? European Accounting Review , 24 (1), 31–61.
https://doi.org/10.1080/09638180.2015.1009144
Çollaku,  B.,  Ahameti,  S.,  &  Aliu,  M.  (2021).  IFRS  9  Transition  Effect  on  Financial Stability  of  Kosovo  Commercial  Banks. Prizren  Social  Science  Journal , 5 (1), 1–10. https://doi.org/10.32936/pssj.v5i1.191
Curcio, D., & Hasan, I. (2015). Earnings and Capital Management and Signaling: The Use  of  Loan-Loss  Provisions  By  European  Banks. The  European  Journal  of Finance , 21 (1), 26–50. https://doi.org/10.1080/1351847X.2012.762408
Deli,  Y.  D.,  Delis,  M.  D.,  Hasan,  I.,  &  Liu,  L.  (2019).  Enforcement  of  Banking Regulation and The Cost of Borrowing. Journal of Banking and Finance , 101 , 147–160. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2019.01.016
Delis, M.  D., Iosifidi, M.,  Kokas,  S., Xefteris, D., &  Ongena, S. (2020). Enforcement Actions on Banks and The Structure of Loan Syndicates. Journal of Corporate Finance , 60 , 101527. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2019.101527 Deloitte.  (2020). IFRS  9  in  Asia:  Creating  a  Future-ready,  Optimized  Bank . https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/Financial- Services/InsIFRS/01_IFRS9_Asia.pdf
Dong,  M.,  &  Oberson,  R.  (2022).  Moving  Toward  The  Expected  Credit  Loss  Model
Under  IFRS  9:  Capital  Transitional  Arrangement  and  Bank  Systematic  Risk. Accounting and Business Research , 52 (6), 641–679.
https://doi.org/10.1080/00014788.2021.1952060
Elnahass, M., Trinh, V. Q., & Li, T. (2021). Global Banking Stability In The Shadow of Covid-19 Outbreak. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money , 72 , 101322. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2021.101322
Gao, P., Lim, C. Y., Liu, X., & Zeng, C. C. (2022). Loan  Loss Provisions and Return Predictability: A Dynamic Perspective. China Journal of Accounting Research , In press , 100224. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.cjar.2022.100224
Gebhardt,  G.,  &  Novotny-Farkas,  Z.  (2011).  Mandatory  IFRS  Adoption  and Accounting  Quality  of  European  Banks. Journal  of  Business  Finance  and Accounting , 38 (3–4), 289–333. https://doi.org/10.1111/j.1468-
5957.2011.02242.x
Gebhardt,  G.,  &  Novotny-Farkas,  Z.  (2018). Comparability  and  Predictive  Ability  of Loan  Loss  Allowances  –  The  Role  of  Accounting  Regulation  Versus  Bank Supervision (No. 591; The CFS Working Paper).
https://ssrn.com/abstract=3174016No.591
Ghasemi, A., & Zahediasl, S. (2012). Normality Tests For Statistical Analysis: A Guide For Non-Statisticians. International Journal of Endocrinology and Metabolism , 10 (2), 486–489. https://doi.org/10.5812/ijem.3505
Groff, M. Z., & Mörec, B. (2021). IFRS 9 Transition Effect on Equity in A Post Bank Recovery Environment: The Case of Slovenia. Economic Research-Ekonomska Istrazivanja , 34 (1), 670–686. https://doi.org/10.1080/1331677X.2020.1804425 Gubareva,  M.  (2021).  How  to  Estimate  Expected  Credit  Losses  –  ECL  –  For Provisioning. The Journal of Risk Finance , 22 (2), 169–190. https://doi.org/10.1108/JRF-05-2020-0094
Gujarati,  D.  N.  (2003). Basic  Econometrics (Fourth  Edi).  McGraw  Hill. https://doi.org/10.2307/2230043
Healy, P. M. (1985). The Effect of Bonus Schemes on Accounting Decisions. Journal of  Accounting  and  Economics , 7 (1),  85–107. https://doi.org/10.1016/0165- 4101(85)90029-1
Heniwati,  E.  (2014).  The  Accounting  Environment  in  Indonesia. Studies  in  Business and Accounting , 8 , 43–60.
Ingram,  R.  W.  (1984).  Economic  Incentives  and  The  Choice  of  State  Government Accounting  Practices. Journal  of  Accounting  Research , 22 (1),  126–144. https://doi.org/10.2307/2490704
Jin,  Q.,  &  Wu,  S.  (2022).  Shifting  From  The  Incurred  To  The  Expected  Credit  Loss Model  and  Stock  Price  Crash  Risk. Journal  of  Accounting  and  Public  Policy , 107014. https://doi.org/10.1016/j.jaccpubpol.2022.107014
Kingsley  Opoku  Appiah,  Awunyo-Vitor,  D.,  Mireku,  K.,  &  Ahiagbah,  C.  (2016). Compliance  With  International  Financial  Reporting  Standards:  The  Case  of Listed Firms In Ghana. Journal of Financial Reporting and Accounting , 14 (1), 131–156. https://doi.org/10.1108/JFRA-01-2015-0003
Laeven, L., & Majnoni, G. (2003). Loan Loss Provisioning and Economic Slowdowns: Too  Much,  Too  Late? Journal  of  Financial  Intermediation , 12 (2),  178–197. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S1042-9573(03)00016-0
Liu, C.-C., Ryan, S. G., & Wahlen, J. M. (1997). Differential Valuation Implications of Loan  Loss  Provisions  Across  Banks  and  Fiscal  Quarters. The  Accounting Review , 72 (1), 133–146. Lu, Y., & Nikolaev, V. (2021). Expected Loan Loss Provisioning: An Empirical Model (No. 19–11; Working Paper). https://ssrn.com/abstract=3344657
Madah  Marzuki,  M.,  Abdul  Rahman,  A.  R.,  Marzuki,  A.,  Ramli,  N.  M.,  &  Wan Abdullah, W. A. (2021). Issues and Challenges of IFRS 9 In Malaysian Islamic Financial  Institutions:  Recognition  Criteria  Perspective. Journal  of  Islamic Accounting and Business Research , 12 (2), 239–257. https://doi.org/10.1108/JIABR-04-2020-0100
Magdalena, F. C. S., & Martani, D. (2019). The Effect of IFRS 9 on The Timeliness of Loan  Loss  Recognition. International  Conference  on  Rural  Development  and Enterpreneurship , 5 (1), 705–712.
Marton, J., & Runesson, E. (2017). The Predictive Ability of Loan Loss Provisions In Banks  –  Effects  of  Accounting  Standards,  Enforcement  and  Incentives. The British Accounting Review , 49 (2), 162–180.
https://doi.org/10.1016/j.bar.2016.09.003
Onali,  E.,  Ginesti,  G.,  Cardillo,  G.,  &  Torluccio,  G.  (2021).  Market  Reaction  To  The Expected  Loss  Model  In  Banks. Journal  of  Financial  Stability , In  press , 100884. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jfs.2021.100884
Ozili,  P.  K.  (2021).  Bank  Earnings  Management  Using  Loan  Loss  Provisions: Comparing the UK, France, South Africa and Egypt. Journal of Economic and Administrative Sciences . https://doi.org/10.1108/jeas-02-2021-0024
Pacharn,  P.  (2008).  Accounting  Choice  and  Optimal  Incentive  Contracts:  A  Role  of Financial  Reporting  In  Management  Performance  Evaluation.  In  M.  J.  Epstein &  J.  Y.  Lee  (Eds.), Advances  in  Management  Accounting (Vol.  17,  pp.  289– 316).  Emerald  Group  Publishing  Limited. https://doi.org/10.1016/S1474- 7871(08)17010-1
pwc.  (2017). IFRS  9,  Financial  Instrument-Understanding  the  Basics (pp.  1–41). https://doi.org/10.4324/9781003266532-2
Seitz, B., Dinh, T., & Rathgeber, A. (2018). Understanding Loan Loss Reserves Under IFRS  9:  A  Simulation-Based  Approach. Advances  in  Quantitative  Analysis  of Finance and Accounting , 16 , 311–357. https://doi.org/10.6293/AQAFA.201812 Skała,  D.  (2021).  Loan  Loss  Provisions  and  Income  Smoothing  –  Do  Shareholders Matter? International Review of Financial Analysis , 78 , 101909. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2021.101909
Tsagris,  M.,  &  Pandis,  N.  (2021).  Normality  Test:  Is  It  Really  Necessary? American Journal  of  Orthodontics  and  Dentofacial  Orthopedics , 159 (4),  548–549. https://doi.org/10.1016/j.ajodo.2021.01.003
Uyar,  A.,  Kılıç,  M.,  &  Gökçen,  B.  A.  (2016).  Compliance  with  IAS/IFRS  and  Firm
Characteristics:  Evidence  From  The  Emerging  Capital  Market  of  Turkey. Economic Research-Ekonomska Istrazivanja , 29 (1), 148–161.
https://doi.org/10.1080/1331677X.2016.1163949
Watts,  R.  L.,  &  Zimmerman,  J.  L.  (1990).  Positive  Accounting  Theory:  A  Ten  Year Perspective. The Accounting Review , 65 (1), 131–156.