Haris  Resmawan  (2023)  Pengaruh  Faktor  Eksternal  Terhadap  Kredit  Bermasalah  Serta  Kinerja Keuangan  Pada  Bank  BPD  Tahun  2014-2018,  (8)  2 , http://dx.doi.org/10.36418/syntax- literate.v8i2.11333 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia  p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 8, No. 2, Februari 2023

## PENGARUH  FAKTOR  EKSTERNAL  TERHADAP  KREDIT  BERMASALAH SERTA KINERJA KEUANGAN PADA BANK BPD TAHUN 2014-2018
Haris Resmawan Universitas Pasundan, Indonesia Email: harisresmawan@unpas.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan mengetahui dan memperoleh hasil analisis mengenai faktor eksternal  dan  mengetahui  pengaruhnya  terhadap  kredit  bermasalah  serta implikasinya terhadap kinerja keuangan pada  Bank BPD. Metode  yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metode  deskriptif  dengan  menggunakan  pendekatan kuantitatif.  Sampel  dalam  penelitian  ini  yaitu  Bank  Pembangunan  Daerah  periode 2014 sampai dengan 2018 yang dipilih dengan metode purposive sampling dengan kriteria  laporan  keuangan  bank  BPD  yang  telah  diaudit  dan  terjadi  beberapa fenomena  yang  dapat  memberikan  gambaran  terbaru  mengenai  NPL  dan  kinerja keuangan.  Data  dianalisis  dengan  menggunakan  teknik  analisis  data  panel.  Secara umum penelitian ini menyimpulkan bahwa 1) terdapat pengaruh tingkat suku  bunga terhadap kredit bermasalah dengan arah pengaruh yang positif, 2) terdapat pengaruh kurs  terhadap  kredit  bermasalah  dengan  arah  hubungan  yang  negatif,  3)  terdapat pengaruh Gross Domestic Product terhadap kredit bermasalah dengan arah pengaruh yang positif, serta 4) terdapat pengaruh kredit bermasalah terhadap Return on Assets dengan arah hubungan yang negatif.
Kata kunci : Tingkat Suku  Bunga, Kurs, Gross Domestic Product, Kredit Bermasalah, Return on Assets.

## Abstract
This study aims to determine and obtain the results of the analysis of external factors and  determine  their  effect  on  non-performing  loans  and  their  implications  for financial performance at Bank BPD. The method used in this study is a descriptive method  using  a  quantitative  approach.  The  sample  in  this  study  is  the  Regional Development Bank for the period 2014 to 2018 which was selected by the purposive sampling method with the criteria of the BPD bank financial statements that have been audited and several phenomena occur that can provide the latest picture of NPL and  financial  performance.  The  data  were  analyzed  using  panel  data  analysis techniques. In general, this study concludes that 1) there is an effect of interest rates on non-performing loans in a positive direction, 2) there is an effect of the exchange rate on non-performing loans in a negative direction, 3) there is an influence of Gross Domestic  Product  on  non-performing  loans  with  a  direction  of  influence  that  is negative. positive, and 4) there is  an effect  of  non-performing loans on Return  on Assets with a negative relationship direction.
Keywords: Interest Rate, Exchange Rate, Gross Domestic Product, Non-performing Loans, Return on Assets.

## Pendahuluan
Bank  merupakan  lembaga  yang  bertugas  menghimpun  dana  dari  masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kembali kepada masyarakat dalam bentuk kredit. Fungsi bank yang seperti ini disebut sebagai fungsi intermediasi. Apabila proses intermediasi  tersebut  berjalan  dengan  baik,  maka  semua  pihak  baik  bank,  pihak  yang kelebihan dana, pihak yang kekurangan dana, dan pada gilirannya perekonomian secara keseluruhan akan memperoleh manfaat dari keberadaan suatu bank (Suseno & Abdullah, 2014).
Kredit  perbankan  memiliki  peran  penting  dalam  pembiayaan  perekonomian nasional  dan  merupakan  motor  penggerak  pertumbuhan  ekonomi.  Ketersediaan  kredit memungkinkan  rumah  tangga  untuk  melakukan  konsumsi  yang  lebih  baik  dan memungkinkan perusahaan untuk melakukan investasi yang tidak bisa dilakukan dengan dana sendiri. Selain itu dengan permasalahan moral hazard dan adverse selection  yang umum  terjadi,  bank  memainkan  peran  penting  dalam  mengalokasikan  kapital  dan melakukan  pemantauan  untuk  memastikan  bahwa  dana  masyarakat  disalurkan  pada kegiatan  yang  memberikan  benefit  optimal.  Terlepas  dari  mulai  meningkatnya  peran pembiayaan  melalui  pasar  modal,  pembiayaan  melalui  perusahaan  keuangan  yang meliputi  bank  dan  lembaga  pembiayaan,  kredit  perbankan  masih  mendominasi  total kredit kepada sektor swasta dengan rata-rata sebesar 85% (Buletin Ekonomi Moneter & Perbankan, Oktober 2017).
Berdasarkan  laporan  tahunan  PWC  untuk  perekonomian  Indonesia  tahun  2019, sektor  perbankan  di  Indonesia  masih  menarik,  sebab  memiliki  net  interest  margin tertinggi  dibandingkan  perbankan  di  negara  ASEAN  lainnya,  sehingga  masih  menarik bagi investor asing. Kondisi tersebut dibuktikan dengan semakin tingginya kepemilikan asing pada sektor perbankan Indonesia. Fakta ini juga menunjukkan industri perbankan Indonesia  masih  mampu  bersaing  pada  komunitas  ekonomi  ASEAN.  Salah  satu perusahaan yang kepemilikannya didominasi oleh pemerintah adalah Bank Pembangunan Daerah  (BPD).  BPD  merupakan  perbankan  dengan  kepemilikan  didominasi  oleh pemerintah daerah, bisa pemerintah provinsi ataupun kabupaten. Keberadaan BPD sangat penting dimana BPD didirikan untuk mendorong pembangunan daerah, terutama untuk menopang pembangunan infrastruktur, UMKM, pertanian dan lain-lain kegiatan ekonomi dalam rangka pembangunan daerah (Sunarsip, 2018). Selanjutnya juga dinyatakan bahwa dalam  perkembangannya,  peran  tersebut  makin  berkurang,  yang  terlihat  dari  struktur pendanaan (dana pihak ketiga) dan pembiayaan yang dimiliki oleh BPD. Dari 26 BPD yang  beroperasi  di  Indonesia,  pada  tahun  2018  porsi  kredit  yang  diberikan  oleh  BPD hanya  sebesar  7,76%  dari  total  kredit  perbankan  nasional.  Menurut  catatan  Bank Indonesia,  selama  tahun  2016-2018  pelaksanaan  fungsi  intermediasi  BPD  terus mengalami  peningkatan. Namun  demikian, penyaluran kredit BPD tidak  terfokus pada kredit produktif dan lebih banyak pada kredit konsumtif.
Penempatan BPD dari sisi aset pada Sertifikat Bank Indonesia (SBI) dari tahun ke tahun  meningkat,  yaitu  mencapai  24,35%  dari  total  SBI  perbankan  pada  tahun  2018 (Amir, 2018). Selanjutnya juga dinyatakan bahwa dana pihak ketiga BPD didominasi oleh dana Pemda yang bersifat jangka pendek dan tidak dapat disalurkan dalam bentuk kredit. Sehingga  tidak  salah  apabila    BPD  dianggap  belum  sepenuhnya  menjalankan  fungsi intermediasi dan menjadi penggerak utama bagi pengembangan ekonomi di daerah. Di sisi lain, aset BPD mengalami pertumbuhan dan bahkan ada salah satu BPD, yaitu bank bjb, yang sudah melakukan penawaran umum saham perdana di Bursa Efek Indonesia. Pada tahun 2018, Bank Indonesia mencatat kinerja keuangan BPD dinilai baik.
Menurut  Iqbal  Firdausi  (2016), kinerja bank mempunyai  dua indikator dan dua dimensi penting. Indikator kinerja bank adalah indikator kualitas dan indikator kuantitas. Sedangkan dimensi kinerja bank adalah dimensi profitabilitas dan dimensi risiko. Di sisi lain ukuran profitabilitas bank yang biasa dipergunakan adalah ROA (return on assets) dan  ROE  (return  on  equity).  Sedangkan  ukuran  risiko  bank  yang  biasa  dipergunakan adalah LDR (Loan to Deposit Ratio) dan CAR (capital adequacy ratio) dan NPL (Non- Performing  Loan).  Sedangkan  ukuran  prestasi  manajemen  bank  dapat  dilihat  dan dianalisa  dengan  BOPO  (beban  operasional  dibandingkan  dengan  pendapatan operasional). Saat ini, sebagian besar BPD masuk kategori bank BUKU 2 dan BUKU 3 yang jumlah modal intinya adalah Rp10 triliun sampai Rp30 triliun. Namun, masih ada BPD  yang  memiliki  modal  inti  di  bawah  Rp10  triliun.  Modal  inti  penting  dalam mendorong peningkatan kinerja bank termasuk BPD.
Berdasarkan  hasil  analisis  Biro  Riset  Majalah  Infobank  (2017)  ,  kinerja  BPD tahun  2017  dapat  dilihat  antara  lain,  sebanyak  17  BPD  (65  persen)  berhasil  meraih predikat sangat bagus, sedangkan sisanya sejumlah 9 BPD (35 persen) berkinerja kurang bagus.  Majalah  Infobank  juga  menyimpulkan  bahwa  BPD  Jawa  Tengah  tahun  2017 mencetak skor tertinggi (90,50) di kelompok aset Rp25 triliun ke atas, melampaui BPD lain di kelasnya, yaitu Bank DKI (84,48). BPD pada kelompok aset Rp10 triliun sampai dengan Rp25 triliun, skor tertinggi diduduki BPD Bali (93,39), melampaui BPD lain di kelasnya, diantaranya Bank BPD Kalimantan Selatan (91,05). Sedangkan kelompok aset di  bawah  Rp10  triliun,  skor  tertinggi  diraih  BPD  Nusa  Tenggara  Timur  (92,31)  yang berpredikat sangat bagus.
Beberapa BPD kategori bank BUKU 1 dengan aset Rp5 triliun lebih tahun 2015 yang mencatat skor tertinggi yakni BPD DIY (93,25), mengalahkan BPD lain di kelasnya, diantaranya BPD Lampung (91,56). BPD kategori bank BUKU 1 kelompok aset Rp2,5 triliun  sampai  di  bawah  Rp5  triliun,  skor  tertinggi  diraih  oleh  BPD  Bengkulu  (89,74), yang mengalahkan BPD lain di kelasnya, yaitu BPD Sulawesi Tengah (88,29); dan BPD Kalimantan Tengah (86,69) (Majalah Infobank, 2017).

## Tabel 1.

## Tabel Perbandingan Kinerja Bank BPD dan Umum tahun 2015 – 2018
Sumber: Statistik Perbankan Indonesia, Otoritas Jasa Keuangan, 2018
Potensi yang dimiliki BPD sangat besar untuk menjadi kontributor utama dalam membangun perekonomian daerah masing-masing. Oleh karena itu BPD dianggap perlu bertransformasi  karena  masih  ada  beberapa  masalah  yang  harus  dibenahi  secara struktural.  Karena  selama  ini  kontribusi  BPD  terhadap  pembangunan  di  daerah  masih terbilang rendah, hal ini terlihat dari kecilnya pangsa kredit produktif karena selama ini pangsa kredit di BPD didominasi dengan kredit konsumptif.
BPD seharusnya menjadi motor pembangunan di negeri sendiri karena berfungsi sebagai agent of development, apalagi BPD seharusnya memiliki kontribusi yang besar bagi  pembangunan  daerahnya,  secara  umum  kontribusi  perbankan  RI  terhadap  PDB masih  rendah  jika  dibandingkan  dengan  negara  ASEAN  lainnya.  Menurut  data  BI, kontribusi  perbankan  nasional  terhadap  PDB  baru  di  kiasaran  20%-30%,  sedangkan perbankan di negara ASEAN lainnya sudah rata-rata di atas 50% terhadap kontribusi PDB di negaranya.
Kinerja  BPD  dengan  rasio-rasio  yang  telah  ditampilkan  dan  dijelaskan  secara singkat  terus  mengalami  peningkatan  dan  mampu  bersaing  dengan  Bank  Umum Nasional,    dan  apabila  BPD  seluruh  Indonesia  bersinergi  maka  tentunya  akan  menjadi potensi kekuatan yang solid dalam kancah persaingan industri perbankan nasional serta dapat memberikan kontribusi yang lebih optimal bagi perekonomian nasional, khususnya di daerah masing-masing.
Kajian  mengenai  pengaruh  NPL  terhadap  profitabilitas,  khususnya  ROA,  telah dilakukan oleh Limpaphayom dan Polwitoon (2010), Puspitasari (2009), Anbar dan Alper (2011),  Ahmad,  et  al.  (2012),  serta  Febriyono  (2015).  Anbar  dan  Alper  (2011)  serta Ahmad, et al. (2102) menemukan bahwa NPL berpengaruh negatif terhadap profitabilitas, dan Puspitasari (2009) menemukan bahwa NPL berpengaruh negatif terhadap ROA. Dari temuan  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  peningkatkan  NPL  akan  menurunkan profitabilitas  atau  ROA  bank.  Disisi  lain,  Limpaphayom  dan  Polwitoon  (2010) menemukan  bahwa  NPL  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  profitabilitas, sedangkan  Febriyono  (2015)  menemukan  bahwa  NPL  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap profitabilitas.
Kemampuan  bank  dalam  menyalurkan  kredit  tentu  tidak  terlepas  dari  rasio keuangan bank itu sendiri, seperti yang dikemukakan oleh Christopher dan Bamidele M (2011)  bahwa  rasio  bank  seperti  bank’s  deposit  to  capital  ratio,  loan  to  capital  ratio, natural log of bank’s own assets berpengaruh signifikan terhadap pemberian kredit, selain faktor makro seperti inflasi dan nilai tukar. Temuan yang sama juga ditemukan oleh Jose M. Berrospide and Rochelle M. Edge (2010) yang mengemukakan bahwa rasio keuangan bank (diantaranya loan growth, securities/asset, lending standards) berpengaruh terhadap pemberian  kredit,  selain  variabel  makro  ekonomi  yaitu  GDP.  Sementara  itu,  menurut Keeton (2010) dan Weiss (2011) beberapa faktor yang mempengaruhi penyaluran kredit UMKM,  antara lain:  Inflasi,  tingkat  pertumbuhan ekonomi, dana pihak ketiga, hutang, ekuitas , profit, akses informasi, nilai jaminan.
Hermawan  (2011)  menyatakan  pada  dasarnya,  ada  tiga  faktor  umum  yang menyebabkan terjadinya Non Performing Loan (NPL) pada sektor perbankan yaitu faktor internal debitur, faktor internal bank, dan faktor eksternal non bank dan debitur. Faktor internal  debitur  meliputi  usia,  baik  buruknya  karakter  debitur,  atau  kemunduran  usaha debitur.  Faktor  internal  bank  meliputi  Loan  to  Deposit  Ratio  (LDR),  Kualitas  Aktiva Produktif  (KAP),  Capital  Adequacy  Ratio  (CAR),  tingkat  bunga  pinjaman,  penilaian anggunan, lokasi, petugas bank, dan besaran kredit. Sedangkan faktor eksternal non bank dan debitur meliputi inflasi, kurs, GDP per kapita riil, bencana alam, penurunan kondisi moneter negara, tingkat PDB, usaha, dan peraturan pemerintah.
Secara  umum,  NPL  dipengaruhi  oleh  faktor  eksternal  maupun  internal  bank (Keeton & Morris, 2010). Kondisi ekonomi dan siklus bisnis (Keeton & Morris, 2010; De Lis, Pages, Saurina, 2010; Salas & Saurina, 2012; Jimenez & Saurina, 2011), tingkat pertumbuhan  GDP  (Jimenez  &  Saurina,  2010;  Das  &  Ghosh,  2010),  suku  bunga  riil (Jimenez & Saurina, 2011; Aver, 2008; Fofack, 2010), tingkat inflasi serta real effective exchange  rate  (REER)  (Fofack,  2010)  merupakan  faktor-faktor  eksternal  yang  telah banyak diteliti dan terbukti memiliki pengaruh signifikan terhadap tingkat NPL.
Banyak pula penelitian yang mempelajari pengaruh faktor internal bank terhadap tingkat  NPL.  Data  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  internal  bank  yang  memiliki pengaruh terhadap tingkat NPL antara lain adalah tingkat pertumbuhan kredit (Keeton, 2011),  tingkat  pengambilan  risiko  (Keeton  &  Morris,  2010),  ukuran  (Ranjan  &  Dhal, 2010; Hu, 2010; Das & Ghosh, 2012; Barrel et al., 2010), struktur kepemilikan (Salas & Saurina,  2012;  Micco  et  al.,  2010;  Hu  et  al.,  2011),  dan  tingkat  efisiensi  (Berger  & DeYoung, 2010; Kwan & Eisenbeis, 2012).
Berdasarkan  uraian  tersebut  maka  tujuan  penelitian  adalah  untuk  mengetahui pengaruh faktor eksternal (Irate (Tingkat Suku  Bunga SBI), Kurs (Exchange Rate) dan Gross  Domestic  Product  (GDP)  terhadap  kredit  bermasalah  serta  implikasinya  pada kinerja keuangan di bank BPD.

## Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  deskriptif  dan metode verifikatif. Dengan menggunakan metode penelitian akan diketahui hubungan
yang  signifikan  antara  variabel  yang  diteliti  sehingga  kesimpulan  yang  akan memperjelas  gambaran  mengenai  objek  yang  diteliti.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini meliputi faktor eksternal, kredit bermasalah (NPL) dan profitabilitas yang diperoleh dari laporan keuangan bank BPD, data faktor internal diperoleh dari website Bank Indonesia (www.bi.go.id)
Populasi dalam penelitian ini adalah data laporan laba/rugi  yang diterbitkan dari bank  BPD  dari  tahun  2014  sampai  dengan  2018  yang  meliputi  dua  puluh  enam  (26) bank.  Teknik  penentuan  sampel  dalam  penelitian  adalah  sampling  jenuh  atau  sensus, dimana semua anggota populasi  dijadikan sampel. Metode analisis data  yang peneliti gunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan analisis regresi data panel. Operasi  regresi  data  panel  dalam  penelitian  ini  menggunakan  software  Eviews  7. Menurut Endri (2011), data panel/panel data/pooled data merupakan gabungan antara data runtut waktu (time series) dan data silang (cross section).

## Hasil dan Pembahasan
Berikut  hasil analisis terhadap faktor eksternal (Irate (Tingkat Suku  Bunga SBI), Kurs ( Exchange Rate ) dan Gross Domestic Product ( GDP ), Non Performing Loan (NPL) serta profitabilitas ( Return On Assets ) pada bank BPD.
Tabel 2. Hasil Analisis Faktor Internal, Kredit Bermasalah dan Profitabilitas Pada Bank BPD Variabel Rata – Rata Kriteria Tingkat Suku Bunga SBI 6.30% Tinggi Kurs (Exchange Rate) Rp 13.168 Tinggi Gross Domestic Product (GDP) 5.03% Sedang Kredit Bermasalah (NPL) 2.52% Sehat Return on Assets (ROA) 2.74% Sehat Sumber : Hasil Perhitungan Eviews 7, 2021

## Pengaruh Faktor Eksternal Terhadap Kredit Bermasalah Serta Kinerja Keuangan
Pada Bank BPD
Berikut  adalah  hasil  perhitungan  pengaruh  faktor  eksternal terhadap  kredit bermasalah serta kinerja keuangan pada bank BPD, yaitu sebagai berikut:
Tabel 3.
Hasil Perhitungan Regresi Dengan Pendekatan Common Effect Faktor Eksternal Terhadap Kredit Bermasalah (NPL) Dependent Variable: NPL? Method: GLS (Cross-section weights) Date: 03/17/20   Time: 11:45 Sample: 2014 2018 Periods included: 5 Number of cross-sections used: 26
Total panel (balanced) observations: 130 One-step weighting matrix White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 3.102403 0.020125 3.410201 0.0000 Irate? 0.472235 0.027684 3.245320 0.0012 Kurs? -0.307354 0.052131  -1.513515 0.6500 GDP? 0.508524 0.033644 3.214680 0.0012 Weighted Statistics R-squared 0.435103     Mean dependent var 0.820130 Adjusted R-squared 0.502134     S.D. dependent var 0.978120 S.E. of regression 0.632140     Sum squared resid 44.21036 F-statistic 16.12403     Durbin-Watson stat 2.013030 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.502014     Mean dependent var 0.478210 Adjusted R-squared 0.352320     S.D. dependent var 0.681201 S.E. of regression 0.732013     Sum squared resid 46.01203 Durbin-Watson stat 1.702152 Sumber : Hasil Perhitungan Eviews 7

## Tabel 4 Hasil Perhitungan Regresi Dengan Pendekatan
Common Effect Kredit Bermasalah (NPL)
Terhadap Profitabilitas (ROA)
Dependent Variable: ROA? Method: Pooled Least Squares Date: 03/17/20   Time: 11:45 Sample: 2014 2018 Periods included: 5 Number of cross-sections used: 26
Total panel (balanced) observations: 130 Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. C 86.98763 19.33237 499583 0.0015 NPL? -0.488390 0.094480  -1.169223 0.5206 R-squared 0.812907     Mean dependent var 71.25000 Adjusted R-squared 0.771331     S.D. dependent var 2.701010 S.E. of regression 1.291606     Akaike info criterion  3.561967 Sum squared resid 15.01421     Schwarz criterion 3.683194 Log likelihood 18.37180     F-statistic 19.55222 Durbin-Watson stat 3.16853   Prob(F-statistic) 0.000530 Sumber : Hasil Perhitungan Eviews 7
Berdasarkan hasil perhitungan di atas dapat diketahui pengaruh faktor eksternal terhadap kredit bermasalah serta kinerja keuangan pada bank bpd, yaitu sebagai berikut: 1. Irate (Tingkat Suku  Bunga SBI)
Nilai t-statistik IRATE (Tingkat Suku  Bunga SBI) sebesar 3.245320. Nilai t- tabel pada tingkat signifikansi 5% sebesar 2.147. Perbandingan kedua nilai tersebut adalah    t  statistik  lebih  besar  t  tabel  :  (3.245320  >  2.147).  Hal  ini  berarti  bahwa IRATE (Tingkat Suku  Bunga SBI) berpengaruh terhadap Kredit bermasalah (NPL). Nilai probabilitstik atau p-value sebesar 0.0012 < 0.05 dan arah pengaruhnya positif. Ini berarti terdapat hubungan yang signifikan antara IRATE (Tingkat Suku  Bunga SBI)  dan  Kredit  bermasalah  (NPL).  Kesimpulan  yang  peneliti  peroleh  adalah menolak H 0 yang berarti bahwa secara parsial  IRATE (Tingkat Suku  Bunga SBI) berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  Kredit  bermasalah  (NPL)  pada  bank  BPD dengan arah pengaruh yang positif.
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  teori  yang  dijelaskan  oleh (Dhendawidjaya,  2014) tingkat  suku bunga merupakan sejumlah keuntungan  yang diperoleh bank atau pun nasabah. Bagi bank besarnya tingkat suku bunga kredit tentu akan  sangat  menentukan  laba  yang  diperoleh  oleh  sebuah  bank,  bagi  nasabah semakin  tinggi  tingkat  suku  bunga  bank  umum  tentu  akan  mendorong  besarnya keuntungan yang diperoleh nasabah. Walaupun demikian ketika tingkat suku bunga tinggi risiko kredit bermasalah menjadi meningkat. Meningkatnya suku bunga akan mendorong  jumlah  pembayaran  kredit  yang  harus  segera  dibayarkan  menjadi semakin tinggi.
2. Kurs (Exchange Rate )
Nilai t-statistik Kurs ( Exchange Rate ) sebesar -1.513515. Nilai t-tabel pada tingkat signifikansi 5% sebesar -2.147. Perbandingan kedua nilai tersebut adalah  t statistik  lebih  kecil  t  tabel  :  (-1.513515  <  -2.147).  Hal  ini  berarti  bahwa  Kurs ( Exchange  Rate )  tidak  berpengaruh  terhadap  Kredit  bermasalah  (NPL)  pada  bank BPD. Nilai probabilitstik atau p-value sebesar 0.6500 > 0.05 dan arah pengaruhnya negatif. Ini berarti tidak terdapat hubungan yang signifikan antara Kurs ( Exchange Rate )  dan  Kredit  bermasalah  (NPL).  Kesimpulan  yang  peneliti  peroleh  adalah menerima  H 0 yang  berarti  bahwa  secara  parsial  Kurs  ( Exchange  Rate )  tidak berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  Kredit  bermasalah  (NPL)  pada  bank  BPD dengan arah hubungan yang negatif.
Hasil  yang  diperoleh  tersebut  menunjukan  bahwa  perubahan  kurs  tidak mempengaruhi nilai Non Performing Loan yang dimiliki oleh bank BPD. Hasil yang diperoleh  pada  tahapan  pengujian  hipotesis  tidak  sejalan  dengan  teori  atau  pun hipotesis seperti  yang diungkapkan  (Dhendawidjaya, 2012)  yang menyatakan kurs merupakan  nilai  tukar  mata  uang  sebuah  negara,  jika  terjadi  penurunan  nilai  kurs tentu  nilai  mata  uang  sebuah  negara  akan  mengalami  penurunan  nilai,  ketika  hal tersebut terjadi mengakibatkan nilai hutang yang harus dibayarkan kepada bank bagi debitur  akan  meningkat,  situasi  tersebut  tentu  akan  mendorong  meningkatnya kemungkinan kredit macet yang terlihat NPL yang dimiliki sebuah bank
3. Gross Domestic Product (GDP)
Nilai  t-statistik Gross  Domestic  Product  (GDP) sebesar  3.214680.  Nilai  t- tabel pada tingkat signifikansi 5% sebesar 2.147. Perbandingan kedua nilai tersebut adalah  t statistik lebih besar t tabel : (3.214680 > 2.147). Hal ini berarti bahwa Gross Domestic  Product  (GDP) berpengaruh  terhadap  Kredit  bermasalah  (NPL).  Nilai probabilitstik atau p-value sebesar 0.0312 < 0.05 dan arah pengaruhnya positif. Ini berarti terdapat hubungan yang signifikan antara Gross Domestic Product (GDP) dan Kredit bermasalah (NPL). Kesimpulan yang peneliti peroleh adalah menolak H 0 yang berarti  bahwa  secara  parsial Gross  Domestic  Product  (GDP) berpengaruh  secara
signifikan terhadap Kredit bermasalah (NPL) pada bank BPD dengan arah pengaruh yang positif.
Hasil penelitian ini sejalan dengan dengan penelitian empiris yang dilakukan oleh penelitian sebelumnya oleh (Salas & Saurina, 2010). Salas & Saurina melakukan penelitian  kombinasi  antara  variabel  makroekonomi  dan  mikroekonomi  terhadap perbankan Spanyol untuk periode tahun 1985- 1997. Mereka menemukan pengaruh yang  positif  dan  signifikan  efek  pertumbuhan  GDP  terhadap  NPL,  juga menyimpulkan  bahwa  perkembangan  makroekonomi  yang  positif  memberikan kemampuan  agen-agen  ekonomi  untuk  dapat  melunasi  hutang  –  hutang  mereka. Lebih  lanjut  mengenai  NPL,  berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dengan menggunakan data dari 16 bank dari negara Tunisia periode waktu tahun 2003- 2012 disimpulkan bahwa NPL yang terjadi di perbankan banyak dipengaruhi oleh variabel makroekonomi, variabel makroekonomi tersebut terdiri dari GDP, inflasi, dan tingkat suku bunga (Abid, et al., 2014).
4. Kredit bermasalah (NPL)
Nilai t-statistik Kredit bermasalah (NPL) sebesar  -1.169223. Nilai    t-tabel pada  tingkat  signifikansi  5%  sebesar  -2.147.  Perbandingan  kedua  nilai  tersebut adalah   t  statistik lebih kecil t  tabel  :   (-1.169223 < -2.147). Hal  ini berarti bahwa Kredit bermasalah (NPL) tidak berpengaruh terhadap Return on Assets (ROA) pada bank  BPD.  Nilai  probabilitstik  atau p-value sebesar  0.5206  >  0.05  dan  arah pengaruhnya  negatif.  Ini  berarti  tidak  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara Kredit  bermasalah  (NPL)  dan Return  on  Assets (ROA).  Kesimpulan  yang  peneliti peroleh  adalah  menerima  H 0 yang  berarti  bahwa  secara  parsial  Kredit  bermasalah (NPL) tidak berpengaruh secara  signifikan terhadap Return on Assets (ROA) pada bank BPD dengan arah pengaruh yang negatif.
Hasil  penelitian  yang  menunjukkan  pengaruh  negatif  ini  memiliki  arti, apabila terjadi peningkatan terhadap NPL maka profitabilitasnya (ROA) mengalami penurunan. Hasil penelitian ini sejalan dengan teori yang menyatakan bahwa kredit bermasalah  akan  berakibat  pada  kerugian  bank  karena  tidak  diterimanya  kembali dana  yang  sudah  disalurkan  beserta  pendapatan  bunganya  yang  berakibat  pada penurunan  pendapatan  secara  total  (Ismail,  2014).  Ketika  ada  kegagalan  debitur untuk  membayar, itu akan menurunkan profitabilitas bank  (Kristianti,  2016). Oleh karena itu bank dituntut untuk selalu menjaga kredit tidak dalam posisi NPL  yang tinggi.
Pada hasil estimasi, diperoleh besaran R-squared  sebesar 0.435103. Hal ini menunjukkan bahwa pengaruh  faktor eksternal yang meliputi IRATE (Tingkat Suku Bunga  SBI),  Kurs  ( Exchange  Rate )  dan Gross  Domestic  Product  (GDP) terhadap kredit  bermasalah  (NPL)  sebesar  43,51%  sedangkan  sisanya  sebesar  56,49% dijelaskan  faktor-faktor  lain  yang  tidak  termasuk  dalam  model.  Faktor-faktor  lain yang  tidak  termasuk  dalam  model,  yang  turut  mempengaruhi  kredit  bermasalah (NPL)  yaitu  Beban  Operasional  Pendapatan  Operasional  (BOPO), Equity  to  Asset Ratio (EAR) dan inflasi.

## Kesimpulan
Faktor  eksternal pada bank BPD yang diukur dengan rasio IRATE (Tingkat Suku Bunga  SBI),  Kurs  ( Exchange  Rate )  dan Gross  Domestic  Product  (GDP) menunjukan hasil sebagai berikut : a) Tingkat  suku bunga SBI selama 5 tahun 2014 – 2018 bervariasi dengan nilai terendah sebesar 4.56 % tahun 2017 dan nilai tertinggi sebesar 7.54 % di tahun
2014. Mengacu pada tabel kriteria tingkat suku bunga rata-rata persentase tingkat suku bunga selama 5 tahun sebesar 6.30% dan masuk pada kriteria tinggi. b) Kurs ( exchange rate ) selama 5 tahun 2014 – 2018 bervariasi dengan nilai terendah sebesar 11.878 tahun 2014 dan nilai tertinggi sebesar 13.882 di tahun 2018. Mengacu pada tabel kriteria kurs ( exchange rate ) rata-rata persentase kurs ( exchange rate ) selama 5 tahun sebesar 13.168 dan masuk pada kriteria tinggi. c) Gross Domestic Product (GDP) selama 5 tahun 2014 –  2018  bervariasi  dengan  nilai  terendah  sebesar  5.01%  tahun  2014  dan  nilai  tertinggi sebesar  5.17%  di  tahun  2018.  Mengacu  pada  tabel  kriteria Gross  Domestic  Product (GDP) rata-rata persentase Gross Domestic Product (GDP) selama 5 tahun sebesar 5.03 dan masuk pada kriteria sedang.
Kredit bermasalah (NPL) pada bank BPD selama kurun waktu tahun 2014 sampai dengan tahun 2018 sebanyak 26 BPD memiliki nilai rata-rata kredit bermasalah (NPL) sebesar  2.52.  Hal  ini  berarti  kemampuan  manajemen  bank  dalam  mengelolah  kredit bermasalah pada bank BPD rata-rata berkisar 2.52 yaitu sehat. NPL tertinggi diperoleh pada Bank Papua untuk tahun 2016 sebesar 15.03 yang berarti kemampuan manajemen bank  tersebut  dalam  mengelolah  kredit  bermasalah  yang  terjadi  dibank  tersebut  buruk atau tidak baik, karena semakin besar nilai rasio kredit bermasalah (NPL) yang dimiliki suatu  bank  maka  bank  tersebut  memiliki  potensi  berbahaya  dalam  kelangsungan usahanya.
Kinerja  keuangan  pada  bank  BPD yang  diukur  dengan  rasio Return  on  Assets (ROA)  selama  kurun  waktu  tahun  2014  sampai  dengan  tahun  2018  sebanyak  26  BPD memiliki nilai rata-rata Return on Assets (ROA) sebesar 2.74. Hal ini berarti kemampuan perusahaan  dalam  menghasilkan  laba  dengan  menggunakan  total  aset  pada  bank  BPD rata-rata berkisar 2.74 yaitu sehat.
Besarnya pengaruh faktor internal  yang meliputi IRATE (Tingkat Suku  Bunga SBI),  Kurs  ( Exchange  Rate )  dan Gross  Domestic  Product  (GDP) terhadap  kredit bermasalah pada bank BPD sebesar 43,51%. Sedangkan sisanya sebesar 56,49%. Kredit bermasalah (NPL) berpengaruh terhadap Return on Assets (ROA) pada bank BPD sebesar 71.04% dengan arah hubungan yang negatif. Hasil penelitian yang menunjukkan hubungan  negatif  ini  memiliki  arti,  apabila  terjadi  peningkatan  terhadap  NPL  maka profitabilitasnya  (ROA)  mengalami  penurunan.  Untuk  itu  semakin  tinggi  rasio  CAR maka akan semakin tinggi kemampuan permodalan bank.
Haris  Resmawan  (2023)  Pengaruh  Faktor  Eksternal  Terhadap  Kredit  Bermasalah  Serta  Kinerja Keuangan  Pada  Bank  BPD  Tahun  2014-2018,  (8)  2 , http://dx.doi.org/10.36418/syntax- literate.v8i2.11333 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute

## BIBLIOGRAFI
Abdullah,  Faisal.  2012.  Manajemen  Perbankan.  Edisi  Revisi.  Malang  :  Universitas Muhammadiyah Malang.
Ahmad,  F.  and  Bashir,  T.  2013.  Explanatory  Power  of  Bank  Specific  Variables  as Determinants  of  Non-performing  Loans:  Evidence  from  Pakistan  Banking  Sector, World Applied Sciences Journal, 22(9): 1220-1231.
Arens, Alvin A., dan James K.Loebbecke. 2010. Auditing an Integrated Approach, 8th edition. Prentice Hall. New Jersey : Englewood.
Bhaduri,  S.N.  2012.  Determinants  of  Corporate  Borrowing:  Some  Evidence  from  the Indian Corporate Structure. Journal of Economics and Finance. Vol. 26. No.2. hal 200-215
Baltagi, B.H 2011. Econometric Analysis of Panel Data. England: John Wiley and Sons Ltd.
Beatty,  Anne,  dan  Anne  Gron.  2011,  Capital,  Portfolio,  and  Growth:  Bank  Behavior Under Risk-Based Capital Guidelines. Journal of Financial Services Research, Vol. 20, No. 1, pp. 5-31.
Berger, A. N. and DeYoung, R. 2010. Problem Loans and Cost Efficiency in Commercial Banks, Journal of Banking and Finance, 21: 849-870.
Berger,  A.  N.;  Demirguc-Kunt,  A.;  Levine,  R.  and  Haubrich,  J.  G.  2012.  Bank Concentration  and  Competition:  An  Evolution  in  The  Making,  Journal  of  Money, Credit and Banking, 36(3): 433-451.
Berrospide,  Jose  M.,  dan  Edge,  Rochelle  M.  2010.  The  Effects  of  Bank  Capital  on Lending:  What  Do  We  Know,  and  What  Does  It  Mean?.Journal  of  Economic Literature.
Brigham  &  Ehrhardt,  2015.  Financial  management  :  Theory  And  Practice,  Eleventh Edition, Thomson South-Western Ohio, United States Of America
Carlson, Mark, Hui Shan, dan Missaka Warusawitharana. 2010. Capital Ratios and Bank Lending: A Matched Bank Approach. Journal of Economic Literature.
Christianto,  Mario  dan  Parengkuan,  Tommy  dan  Saerang,  Ivonne.  2014.  Analisa Terhadap  Rasio-Rasio  Keuangan  Untuk  Mengukur  Profitabilitas  Pada  Bank-Bank Swasta  Yang  Go  Public  Di  Bursa  Efek  Indonesia.  Jurnal  EMBA  Vol.2  No.4.  hal. 817-830
Clair, Robert T. 2012. Loan Growth and Loan Quality: Some Preliminary Evidence from Texas Banks, Federal Reserve Bank of Dallas Economic Review, QIII: 9-22.
Das, A., & Ghosh, S. 2012. Determinants of Credit Risk in Indian State-Owned Banks:
An Empirical Investigation. Economic Issues Vol. 12 Issue 2.
Dash, M.K, & Kabra, G. 2010. The Determinants of Non-Performing Assets in  Indian Commercial Bank: An Econometric Study. Middle Eastern Finance and Economics Issue 7.
Davis,  E. Philip  and Karim, D. 2013. Comparing  Early Warning Systems for Banking Crises, Journal of Financial Stability, 4(2): 89-120.
Demirgüç-Kunt,  Asli  &  Maksimovic,  Vojislav.  2011.  Financial  Constraints,  Uses  of Funds, and Firm Growth: An International Comparison. World Bank mimeo.
Dietrich,  A  &  Wanzenried,  G.  2011.  Determinants  of  Bank  Profitability  Before  and During  the  Crisis:  Evidence  from  Switzerland.  Journal  of  International  Financial Markets, Institution & Money. Vol. 21. hal 307-327.
Demirguc-Kunt,  A.  &    Huizinga,  H.  2014.  Determinants  of  commercial  bank  interest margins and profitability: Some international evidence. The World Bank Economic Review, 13(2), 379-408.
Djiogap, F.&  Ngomsi, A. 2012. : Determinants of bank long-term lending behavior in the  Central  African  Economic  and  Monetary  Community  (CEMAC).    Review  of Economics & Finance; 1923-7529-2012-02-107-08,
ECB.  2010.  Beyond  ROE:  How  to  Measure  Bank  Performance,  Germany:  European Central Bank.
Ekanayake,  E.M.N.N  &  Azeez, A.A. 2015.  Determinants of non-performing loans in licensed commercial banks: evidence from Sri Lanka.  Asian Economic and Financial Review, 5(6):868-882. Retrieve from http://www.aessweb.om/journals/5002.
Festic, Mejra and Kavkler, A. 2012. The Roots of The Banking Crisis in The New EU Member  States:  A  Panel  Regression  Approach,  Romanian  Journal  of  Economic Forecasting, 1: 20-40.
Ferreira, C. 2012. The Banking Sector, Economic Growth, and EU Integration, Journal of Economic Studies, 35(6): 512-527.
Firdausy  C.  2015.  Roles,  Problems  and  Policies  of  the  Indonesian  Small  and  Medium Enterprises in Globalization. In Globalization and World Economic Policies: Effect and Policies Responses of Nations and their Grouping. Editor Tisdell C. 249–272. Serial Publication, New Delhi.
Fofack, Hippolyte 2015. Non-performing loans in sub-Saharan Africa: Causal Analysis and Macroeconomic Implications. World Bank Policy Research Working Paper No. 3769.
Fiordelisi,  F.;  Marques,  D.  and  Molyneux,  P.  2013.  Efficiency  and  Risk  Taking  in European Banking, Bangor Business School Working Paper, 09/004.
Hu, Jin-Li; Li, Yang and Chiu, Yung-ho 2014. Ownership and Non-performing Loans: Evidence from Taiwan’s Banks, The Developing Economies, 42(3): 405-420.
Inekwe & Murumba, 2013, “The Relationship between Real GDP and Non-performing Loans:  Evidence  from  Nigeria  (1995  –  2009)”,  International  Journal  of  Capacity Building  in  Education  and  Management  (IJCBEM),  ISSN:  2350-2312  (Online) ISSN: 23467231 (Print),Vol. 2, No 1.
Jimenez, G., Lopez, J.A., & Saurina, J. 2013. How Does Competition Impact Bank Risk- Taking?. Federal Reserve Bank of San Francisco Working Paper No. 23.
Jimenez,  G.,  Saurina,  J.  2013.  Credit  Cycles,  Credit  Risk  and  Prudential  Regulation.
International Journal of Central Banking.
Kasmir. 2010. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Jakarta : PT Raja Grafindo.
Kasmir.  2012.  Bank  dan  Lembaga  Keuangan  Lainnya.  Jakarta  :  Edisi  keenam.Raja Grafindo Persada.
Kasmir. 2016. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. Jakarta : PT Raja Grafindo Persada
Kuncoro,  Mudrajad.  2012.  Manajemen  Perbankan,  Teori  dan  Aplikasi.  Jakarta  :  PT Penerbit Erlangga.
Keeton, W. R. 2011. Does Faster Loan Growth Lead to Higher Loan Losses?, Federal Reserve Bank of Kansas City: Economic Review, Q2: 57-75.
Khemraj,  T.  and  Pasha,  S.  2013.  The  Determinants  of  Non-Performing  Loans:  An Econometric  Case  Study  of  Guyana.  Paper  presented  to  the  Caribbean  Centre  for Banking and Finance Bi-annual Conference on Banking and Finance, St. Augustine, Trinidad.
Klein,  N.  2013.  Non-Performing  Loans  in  CESEE:  Determinants  and  Impact  on Macroeconomic Performance, International Monetary Fund Working Paper, 13/72.
Kornai, J. 2010. The Soft Budget Constraint, Kyklos, 39(1): 3-30.
Kornai, J.; Maskin, E. and Roland, G. 2013. Understanding The Soft Budget Constraint,
Journal of Economic Literature, 41(4): 1095-1136.
Louzis,  Dimitrios  P.;  Vouldis,  Angelos  T.  and  Metaxas,  Vasilios  L.  2010. Macroeconomic  and  Bank-specific  Determinants  of  Non-performing  Loans  in Greece: A Comparative Study of Mortgage, Business and Consumer Loan Portfolios, Bank of Greece Working Paper, 10/118.
Linsley, PM. dan P.J. Shrives. 2015. Examining Risk Reporting in UK Public Companies. The Journal of Risk Finance, Vol 6, No. 4 pp 292 – 305
Macroeconomic  Dashboard  UGM.  2012.  Indonesian  Economic  Review  and  Outlook, Yogyakarta: Universitas Gajah Mada.
Marcucci,  J.  and  Quagliariello,  M.  2013.  Is  Bank  Portfolio  Riskiness  Procyclical?: Evidence  From  Italy  Using  a  Vector  Autoregression,  Journal  of  International Financial Markets, Institutions and Money, 18(1): 46-63.
Mishkin, Frederic S. 2011. How Big a Problem is Too Big to Fail? A Review of Gary Stern and Ron Feldman’s Too Big to Fail: The Hazards of Bank Bailouts, Journal of Economic Literature, 44(4): 988-1004.
Ozurumba, B. A. 2016. Impact of non-performing loans on the performance of selected commercial  banks  in  Nigeria.  Research  Journal  of  Finance  and  Accounting  7(16), 95-109. www.iiste.org. ISSN 2222-1697 (Paper) ISSN 2222-2847 (Online).
Podpiera,  J.  and  Weill,  L.  2013.  Bad  Luck  or  Bad  Management?  Emerging  Banking Market Experience, Czech National Bank Working Papers, 07/5.
Rajan, R. G. 2014. Why Bank Credit Policies Fluctuate: A Theory and Some Evidence, The Quarterly Journal of Economics, 109(2): 399-441.
Ranjan, R. and Dhal, S. C. 2013. Non-Performing Loans and Terms of Credit of Public Sector Banks in India: An Empirical Assessment, Reserve Bank of India Occasional Papers, 24(3): 81-121.
Raphael, G. 2013. Bank-specific, industryspecific and Macroeconomic Determinants of Bank Efficiency in Tanzania : A Two Stage Analysis. European Journal of Business and Management.
Rinaldy, E. 2010. Membaca Neraca Bank, Jakarta: Indonesia Legal Center Publishing.
Rose, Peter S. and Hudgins, Sylvia C. 2013. Bank Management and Financial Services,
Singapore: McGraw Hill.
Salas,  Vincente  and  Jesus  Saurina  2012.  Credit  Risk  in  Two  Institutional  Regimes: Spanish Commercial and Savings Banks. Journal of Financial Services Research.
Shingjergji,  A.  2013.  The  Impact  of  Bank  Specific  Variables  on  the  Non  Performing Loans  Ratio  in  the  Albanian  Banking  System,  Research  Journal  of  Finance  and Accounting, 4(7): 148-152.

## Copyright holder:
Haris Resmawan (2023)

## First publication right:

## Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: