ISSN 2442 - 9732 (Online) ISSN 0216 – 3780 (Print)
Jurnal Manajemen dan Pemasaran Jasa Vol. 9 No. 2 September 2016  : 187-200 Doi : http://dx.doi.org/10.25105/jmpj.v9i2.2042

## APLIKASI TEORI PERILAKU MANAJEMEN PADA BANK MILIK PEMERINTAH DI INDONESIA
Chaerani Nisa Universitas Pancasila chaerani.nisa@univpancasila.ac.id

## Abstract
This  paper  analyzed  the  behavior  management  in  state  owned  bank  in  Indonesia.  The  behavior management, which is divided into four hypothesis which are, bad management, bad luck, skimping and moral hazard. This hypothesis  is tested using four variables, which are efficiency,  non-performing loan and capital adequacy ratio. Meanwhile, the Granger Causality test is using to find out which behavior management  is  happened.  This  concept  then  applied  in  ordinary  least  square  model.  As  modification, this research use VAR (Vector Autoregressive). Since VAR also using granger causality basic concept. The result show that bad luck hypothesis happened. This is similar with the condition in India, Nordic, Central and Eastern Europe.
Keywords: state  owned  bank;  management  behavior;  VAR;  and  DEA  (Data  Envelopment Analysis)

## PENDAHULUAN
Industri  perbankan  merupakan  industri  yang  seringkali  digunakan  sebagai  indikator terhadap  kondisi  perekonomian  suatu  negara.  Jika  kondisi  perbankan  disuatu  negara mengalami  penurunan,  untuk  mencegah  terjadinya  risiko  sistematik,  pihak  berwenang  akan mengambil langkah cepat untuk segera mengatasi gangguan tersebut. Karena itu, kondisi yang menyebabkan  suatu  bank  mengalami  penurunan  menjadi  perhatian  utama  banyak  pihak. Berbagai  pendapat  terkait  kondisi  yang  menyebabkan  terpuruknya  bank  seringkali  menjadi bahasan para peneliti. Dua kondisi utama yang menjadi perhatian adalah non-performing loan (NPL) dan rendahnya efisiensi (Berger & DeYoung, 1997).
Beberapa  penelitian  melihat  tingginya  pinjaman  bermasalah  meningkatkan kemungkinan suatu bank mengalami kegagalan (Demirgüc-Kunt, 1989). Karena tingginya NPL dapat  menyebabkan  memburuknya  stabilitas  keuangan.  Memburuknya  kondisi  keuangan menyebabkan  pihak  manajemen  bank  semakin  agresif  dalam memberikan  pinjaman  dengan
188   Jurnal Manajemen dan Pemasaran Jasa                                      Vol. 9 No. 2 September 2016
menurunkan  kualitas  penyaluran  kredit.  Perilaku  ini  dapat  mengakibatkan  kondisi  bank semakin  menurun  (Zhang et  al .,  2016).  Sedangkan  tingkat  efisiensi  mengukur  perilaku manajemen  dalam  mengelola  bank  dan  merupakan  salah  satu  indikator  penting  dalam penilaian  tingkat  kesehatan  bank  (Achsani  &  Saptono,  2016).  Pengukuran  tingkat  efisiensi bank  pada  umumnya  menggunakan  metode  DEA  (Muharam  &  Pusvitasari,  2007;  Putri  & Lukviarman,  2008)  dan Stochastic  Frontier  Analysis (Agnesty  &  Prasetyo,  2013;  Hartono, 2009).
Penelitian  dengan  menggabungkan  analisa  mengenai  NPL  dan  tingkat  efisiensi  di Indonesia  pada  umumnya dilakukan  untuk  melihat  kebangkrutan  bank  ataupun  mengetahui potensi bank bermasalah. Sebagai alat analisis, Model logit dan Multiple Discriminat Analysis seringkali  digunakan  sebagai  alat  analisa.  Hasil  yang  diberikan  beraneka  ragam.  Almilia  & Herdinigtyas  (2005)  menemukan  NPL  dan  Belanja  Operasional  terhadap  Pendapatan Operasional (BOPO) berpengaruh secara signifikan dalam memprediksi kebangkrutan, dengan tanda  sesuai  yang  diharapkan.  Sementara  Aryati  &  Balafif    (2007)  mendapatkan  hasil  hanya NPL  yang  berpengaruh  secara  signifikan.  Sedangkan  Nugroho  (2012)  melihat  kedua  variabel tidak  berpengaruh  secara  signifikan  dalam  menentukan  tingkat  kebangkrutan.  Walaupun demikian, faktor perbedaan periode analisis dan metode yang digunakan  juga memengaruhi hasil yang didapatkan.
Penelitian dengan menggunakan NPL dan efisiensi untuk melihat perilaku  manajemen belum  pernah  dilakukan  di  Indonesia.  Kajian  mengenai  perilaku  manajemen  dengan menggunakan NPL dan tingkat efisiensi pertama kali dicetuskan oleh Berger & DeYoung (1997) dengan mengobservasi bank umum di Amerika Serikat pada tahun 1985 hingga 1994. Setelah penelitian  tersebut,  beberapa  penelitian  terkait  perilaku  manajemen  dilakukan  dengan meneliti bank-bank di suatu negara ataupun di suatu kawasan tertentu. Reddy (2011) meneliti bank umum di India, sedangkan Podpiera & Weill (2008) melakukan pengujian pada bank di Republik  Ceko.  Quadt  &  Nguyen  (2016)  mengkaji  perilaku  manajemen  bank  di  kawasan Skandinavia (Denmark, Finlandia, Norwegia, Swedia dan Islandia).
Pada  penelitiannya,  Berger  &  DeYoung  (1997)  membagi  hubungan  antara  NPL  dan efisiensi serta hubungannya dengan modal menjadi empat hipotesis, yaitu hipotesis bad luck, bad  management,  skimping dan moral  hazard. Untuk  menguji  ketiga  hipotesis  tersebut, mereka  memanfaatkan  pola  pada  tes granger  causality. Dimana  variabel  dependen diregresikan pada lag dari variabel dependen dan lag dari variabel eksogen. Granger causality dapat membedakan hubungan yang terjadi di antara faktor tersebut dimana hal tersebut tidak dapat dilakukan pada metode estimasi biasa. Hal ini dikarenakan pada metode estimasi biasa cenderung memberikan prediksi yang sama pada hubungan yang berlangsung bersama-sama. Sementara  pada granger  causality karena  menggunakan  hubungan  antar  waktu  dapat memberikan  prediksi  yang  berbeda.  Meskipun  demikian,  harus  dipahami  bahwa  hubungan yang terjadi tidak  selalu menggambarkan ada hubungan  sebab akibat akan tetapi hubungan yang terjadi dapat mengindikasikan mana di antara hipotesis tersebut yang konsisten dengan data yang ada (Berger & DeYoung, 1997).
Pada  penelitian  ini,  modifikasi  dilakukan  pada  metode  ekonometri  yang  digunakan. Pemilihan  metode  VAR  dalam  penelitian  ini  didasarkan  pada  konsep  yang  dibangun  oleh penelitian-penelitian sebelumnya, dimana terjadi hubungan kausalitas yang saling bergantian
antara variabel bebas dan variabel terikat. Selain itu, hipotesis yang dibangun oleh model yang ada didasarkan  pada hubungan antara variabel terikat dan lag dari variabel terikat serta lag dari variabel-variabel bebas. Hal ini kurang lebih serupa dengan konsep dari VAR. Pada VAR, terdapat hubungan yang simultan antar variabel yang diamati, variabel-variabel tersebut perlu diperlakukan sama, sehingga tidak ada lagi variabel endogen dan eksogen (Usman, 2006).
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  disampaikan,  maka  permasalahan  yang  akan dikaji  pada  penelitian  ini  adalah  bagaimana  perilaku  manajemen  pada  bank-bank  milik pemerintah di Indonesia. Perilaku  manajemen didasarkan pada hipotesis yang diajukan oleh Berger  &  DeYoung (1997). Apakah  perilaku  manajemen bank milik pemerintah di Indonesia ada  pada  hipotesis bad  luck,  bad  management,  skimping ataupun moral  hazard .  Meskipun demikian,  harus  dicatat  bahwa  hipotesis  tersebut  tidak  bersifat  eksklusif,  dengan  demikian perilaku  manajemen  bank  pemerintah  di  Indonesia  bisa  mengandung  satu  atau  lebih  dari hipotesis tersebut.
Tujuan  dari  penelitian  ini  pertama  menganalisis  dan  mengevaluasi  perilaku manajemen  bank  berdasarkan  tingkat  efisiensi  dan  pinjaman  bermasalah.  Karena  kedua  hal tersebut  berperan  dalam  menentukan  tingkat  kesehatan  bank.  Bank  yang  mengalami pinjaman  bermasalah  cukup  tinggi,  pada  awalnya  didahului  dengan  tingkat  efisiensi  yang rendah. Selain itu terdapat hubungan yang signifikan antara tingkat efisiensi dengan pinjaman bermasalah  (Karim et  al .,  2010).  Tujuan  kedua  memberikan  saran  pada  pemerintah  terkait kondisi yang terjadi pada bank pemerintah.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Teori Perilaku  Manajemen
Pengukuran  perilaku  manajemen  pada  penelitian  ini  mengacu  pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  Berger  &  DeYoung  (1997).  Pada  penelitiannya,  mereka  membagi  hubungan antara  pinjaman  bermasalah  dengan  tingkat  efisiensi  menjadi  tiga  hipotesis.  Dua  hipotesis didasarkan  pada  hubungan  negatif  antara  dua  variabel  dimana  perbedaan  didasarkan  pada hubungan  kausalitas  yang  terjadi.  Sementara  satu  hipotesis  berdasarkan  hubungan  positif antara  kedua  variabel.  Sebagai  tambahan,  hipotesis  keempat  terkait  hubungan  antara pinjaman bermasalah dengan modal. Harus diingat bahwa hipotesis yang terjadi tidak bersifat mutually  exclusive ,  karena  hubungan  yang  terjadi  bisa  bersifat  dua  arah  (Podpiera  &  Weill, 2008).
Williams  (2004)  melakukan  penelitian  pada  bank-bank  tabungan  di  Eropa  antara tahun 1990 hingga 1998. Pada pemilihan variabel, beberapa variabel dilakukan modifikasi dari apa  yang  digunakan  oleh  Berger  &  DeYoung  (1997).  Pada  penelitiannya,  Williams menggunakan loan  loss  provision untuk  menggantikan  rasio  pinjaman  bermasalah  dan  rasio pinjaman  terhadap  total  aset  untuk  menggantikan  rasio  aset  tertimbang  menurut  risiko terhadap  total  aset.  Hasil  penelitiannya  menunjukkan  bank  di  kawasan  Eropa  memiliki perilaku bad management. Hasil serupa juga didapatkan pada penelitian yang dilakukan oleh Podpiera & Weill (2008) dan  Karim et al., (2010) masing-masing untuk negara-negara transisi di kawasan Eropa serta Malaysia dan Singapura.

## Pengembangan Hipotesis

## Bad Luck Hypothesis
Hipotesis  ini  menggambarkan  hubungan  antara  pinjaman  bermasalah  dan  efisiensi. Adanya  peristiwa  tak  terduga  diluar  bank,  mengakibatkan  meningkatnya  pinjaman bermasalah. Menghadapi hal  ini,  bank  mengeluarkan  sejumlah  dana  untuk  untuk  mengatasi hal  tersebut,  yang  pada  akhirnya  bisa  mengurangi  efisiensi  perusahaan  (Podpiera  &  Weill, 2008).  Dana  tersebut  diantaranya  digunakan  untuk  memonitor  kepatuhan  peminjam  dan kebenaran  dari  nilai  agunan  yang  diserahkan,  menganalisa  dan  menegosiasikan  jalan  keluar yang  memuaskan  bagi  kedua  belah  pihak,  pencadangan,  dan  juga  mengalihkan  perhatian manajemen dari permasalahan yang terjadi pada operasional bank. Berdasarkan hal tersebut maka  naiknya  pinjaman  bermasalah  menyebabkan memburuknya  efisiensi  bank  atau  terjadi hubungan negatif antara pinjaman bermasalah dengan tingkat efisiensi.

## Bad Management Hypothesis
Pada  hipotesis  ini,  rendahnya  efisiensi  menyebabkan  meningkatnya  pinjaman bermasalah. Rendahnya efisiensi merupakan sinyal dari manajemen yang buruk. Karena pada manajemen  yang  buruk  tidak  terdapat  pengawasan  yang  cukup  terhadap  pengeluarannya, yang  mengakibatkan  pemborosan.  Disisi  lain  manajemen  yang  buruk  tidak  dapat memanfaatkan sumber daya secara optimal sehingga pencapaian output tidak sesuai dengan yang  diharapkan.  Dampak  lainnya  adalah  kesalahan  pemilihan  manajer  mengakibatkan kurangnya  proses  monitoring  pada  kredit  yang  disalurkan  karena  lemahnya  analisa  yang dilakukan.  Hal  ini  selanjutnya  mengakibatkan  naiknya  pinjaman  bermasalah.  Mengacu  pada hal  tersebut,  hipotesis bad  management menyimpulkan  terjadi  hubungan  negatif  antara tingkat efisiensi bank dengan pinjaman bermasalah.

## Skimping Hypothesis
Pada skimping  hypothesis, manajer  seolah-olah  telah  melakukan  penghematan  yang menyebabkan  tingkat  efisiensi  tinggi.  Namun  demikian,  pada  kenyataannya  efisiensi  yang dilakukan dalam jangka pendek mengorbankan kondisi bank di dalam jangka panjang. Efisiensi dalam bentuk ini dilakukan dengan cara manajer memilih sumber daya manusia yang murah namun tidak berkualitas sehingga tidak melakukan penilaian permohonan kredit dengan baik, tidak  melakukan  monitoring  pada  pinjaman  yang  telah  diberikan  dan  juga  tidak  menilai agunan dengan tepat. Kondisi ini pada jangka pendek memang memberikan keuntungan pada bank, namun dalam jangka panjang berpotensi meningkatkan pinjaman bermasalah.
Pada  hipotesis  ini , efisiensi  biaya  dan  pinjaman  bermasalah  mempunyai  hubungan yang sama dengan hipotesis bad management , akan tetapi memiliki tanda yang berlawanan. Kedua  variabel  memiliki  hubungan  positif.  Hal  ini  dapat  dijelaskan  bahwa  tingginya  nilai efisiensi mengakibatkan meningkatkan pinjaman bermasalah.

## Moral Hazard
Hipotesis  yang  keempat  adalah  adanya moral  hazard yang  terjadi  pada  manajemen suatu bank, khususnya bank dengan modal yang kecil. Pada hipotesis ini, bank dengan modal rendah  cenderung  lebih  berani  dalam  mengambil  risiko  dengan  cara  menyetujui  pinjaman dengan  nilai  agunan  kecil  ataupun  pinjaman  bagi  nasabah  pemula.  Karena  pada  pinjaman berisiko  tersebut,  keuntungan  yang  diharapkan  untuk  didapatkan  biasanya  lebih  besar. Ekspektasi  keuntungan  tersebut  mengalahkan  ketakutan  berkurangnya  modal.  Dengan demikian  hubungan  yang  diharapkan  dari  kedua  variabel  ini  berupa  hubungan  negatif. Penjelasannya adalah semakin rendah modal yang dimiliki maka bank semakin agresif dalam menyalurkan pinjaman dan berpotensi meningkatkan pinjaman bermasalah.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian-penelitian  sebelumnya  untuk  mengetahui  hipotesis  mana  yang terjadi, tiga persamaan digunakan. Persamaan yang digunakan dalam penelitian ini mengacu pada Berger & DeYoung (1997); Reddy  (2011); Williams (2004):
( ) ( ) ( ) ( )
Di mana penjelasan dari masing-masing variabel adalah sebagai berikut:
NPL = non-performing loan / rasio pinjaman bermasalah terhadap total pinjaman
XEFF = tingkat efisiensi perbankan yang diukur berdasarkan nilai skor efisiensi
CAP = rasio modal tier 1 terhadap total aset
RWA   = rasio aset tertimbang menurut risiko terhadap total aset
Variabel  tersebut merupakan penafsiran dari variabel yang digunakan oleh  Berger & DeYoung (1997). Dimana i adalah variabel untuk perusahaan i sedangkan lag adalah jeda dari variabel dependen. Dengan demikian data yang digunakan adalah data panel, karena bersifat rentang  perusahaan  dan  rentang  waktu.  Persamaan  (1)  –  (4)  mengadopsi  pada granger causality  test. Di  mana  pada  tes  tersebut  suatu  variabel  dilihat  apakah  memiliki  hubungan dengan variabel lainnya melalui lag dari variabel itu sendiri dan lag dari variabel lainnya.
Persamaan  pertama  menguji bad  management,  skimping dan moral  hazard hypothesis. Perbedaan  pada bad  management dan skimping  hypothesis adalah  pada  tanda dari koefisien XEFF. Pada bad management hypothesis, tanda yang diharapkan adalah negatif sementara  pada skimping  hypothesis tanda  yang  diharapkan  adalah  positif.  Penelitian sebelumnya, analisis data menggunakan metode panel least square (Berger & DeYoung, 1997; Reddy, 2011; Williams, 2004) dan metode General Method Moment (Podpiera & Weill, 2008).
192   Jurnal Manajemen dan Pemasaran Jasa                                      Vol. 9 No. 2 September 2016
Dengan  pemilihan  variabel  disesuaikan  dengan  ketersediaan  data  pada  wilayah  penelitian. Williams  (2004)  mengganti  variabel  NPL  dengan loan  loss  provision untuk  bank  di  kawasan Eropa.  Sementara  Reddy  (2011)  menggunakan  variabel  pinjaman  terhadap  total  aset  untuk menggantikan variabel aset tertimbang menurut risiko terhadap total aset untuk bank-bank di India.
Pada  penelitian  ini,  alat  analisis  data  yang  digunakan  adalah Vector  Auto  Regressive (VAR).  VAR  adalah  suatu  metode  dimana  tidak  diperlukan  adanya  model  strukural sebelumnya,  sehingga  semua  variabel  dalam  penelitian  diperlakukan  sebagai  variabel endogen.  Keputusan  untuk  menggunakan  variabel  VAR  didasarkan  atas  dua  hal.  Pertama, adanya  kesamaan  konsep  antara  VAR  dengan  metode granger  causality .  Kedua,  sebagai konsekuensi dari penggunaan VAR maka semua variabel dianggap sebagai variabel endogen. Dengan  demikian,  persamaan  (4)  muncul  pada  penelitian  ini.  Persamaan  matematis  dari model VAR adalah:
Dimana y t adalah vektor k dari variabel endogen, dan x t adalah vektor d dari variabel eksogen. Sedangkan A 1 , A p dan B adalah koefisien yang akan diestimasi, dan variabel ε t adalah vektor yang mungkin secara bersama-sama berkorelasi tapi tidak berkorelasi dengan lag -nya sendiri  dan  tidak  berkorelasi  dengan  variabel  disisi  sebelah  kanan.  Persamaan  (5) menunjukkan  adanya  persamaan  konsep  dengan  persamaan  (1)  -  (4).  Berdasarkan  hal tersebut,  penelitian  ini  menggunakan  model  VAR  untuk  menguji  hipotesis  perilaku manajemen pada perbankan milik pemerintah di Indonesia.
Untuk  pengukuran  efisiensi  adalah  suatu  konsep  yang  mengukur  kemampuan  suatu perusahaan  dalam  menghasilkan output maksimal  dengan input yang  ada,  ataupun  dengan input minimum perusahaan  bisa  menghasilkan output dengan  tingkat  tertentu.  Efisiensi merupakan  salah  satu  alat  ukur  yang  digunakan  dalam  menentukan  kinerja  perusahaan (Abidin & Endri, 2009).
Pengukuran  efisiensi  dapat  dilakukan  dengan  tiga  cara.  Pertama,  pendekatan  rasio, yaitu  pendekatan  pengukuran  efisiensi  dengan  konsep  tradisional  dimana  nilai  efisiensi dihitung  dengan  membagi output yang  dihasilkan  dengan input yang  digunakan.  Kedua, pendekatan  regresi,  yaitu  efisiensi  diukur  dengan  menggunakan  sebuah  model.  Ketiga, pendekatan frontier dengan mengukur bagaimana  perilaku optimal  suatu perusahaan dalam memaksimalkan output dan meminimalkan input . Pada pendekatan frontier, terbagi menjadi dua  metode  pengukuran,  yaitu  metode  parametrik  dan  metode  non-parametrik.  Teknik pengukuran parametrik adalah teknik Stochastic Frontier Analysis (SFA) dan Distribution Free Analysis (DFA).  Sedangkan  teknik  pengukuran  non-parametrik  diantaranya  adalah Data Envelopment Analysis (Hartono, 2009; Nugroho, 2012).
Dalam mengukur efisiensi, penentuan input dan output yang akan digunakan  sangat penting.  Diperlukan  pemahaman  mengenai  proses  kerja  dalam  bisnis  perbankan.  Tiga pendekatan yang digunakan dalam penentuan input dan output adalah pendekatan produksi, pendekatan  intermediasi  dan  pendekatan  aset.  Pada  pendekatan  produksi,  bank  berfungsi sebagai  pencipta  pinjaman  dan  juga  simpanan,  sehingga  memberlakukan  kedua  variabel tersebut  sebagai output .  Pendekatan  kedua  adalah  pendekatan  intermediasi,  pada
pendekatan  ini  bank  dianggap  berfungsi  maksimal  dalam  perannya  sebagai  intermediasi keuangan, output yang umumnya digunakan pada penelitian ini adalah pinjaman dan investasi keuangan.  Sedangkan  pendekatan  asset,  bank  berperan  optimal  dalam  kaitannya  untuk menghasilkan  pinjaman, output yang  digunakan  adalah  pinjaman  dan  variabel  yang  terkait dengan pinjaman (Prasetyo, 2013).
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  pengukuran Data  Envelopment  Analysis (DEA). Pengukuran input dan output menggunakan  pendekatan  aset  dimana  bank  berfungsi maksimal  sebagai  pencipta  pinjaman.  Sedangkan  asumsi  yang  digunakan  adalah  asumsi Constant  Return  to  Scale (CRS).  Penelitian  menggunakan software  Efficient  Measurement System versi 3.1. Variabel input dan output yang digunakan dijelaskan pada bagan di bawah ini.

## Gambar 1
Input dan ouput pengukuran efisiensi
Penelitian menggunakan sampel empat bank BUMN, yaitu Bank Mandiri, Bank Rakyat Indonesia,  Bank  Negara  Indonesia,  dan  Bank  Tabungan  Negara.  Data  yang  digunakan  mulai dari tahun 2010 hingga tahun 2015, dimana data yang digunakan adalah data triwulanan dari masing-masing  bank.  Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  laporan  publikasi  dari  masing- masing bank yang terdapat pada situs www.ojk.go.id.
Data yang digunakan berasal dari laporan neraca untuk data total pinjaman, total aset dan  data  tabungan,  giro  serta  deposito.  Laporan  laba  rugi  terkait  dengan  data  pendapatan bunga,  biaya  bunga  dan  biaya  tenaga  kerja  selama  periode  tersebut.  Perhitungan  rasio keuangan  digunakan  untuk  mengukur  rasio  NPL.  Sementara  laporan  perhitungan  kewajiban penyediaan  modal minimum untuk  melihat  jumlah  modal  Tier  1  dan  aktiva  tertimbang menurut risiko kredit.
Input:
Biaya personalia Biaya dana Simpanan Output: Pendapatan bunga Kredit yang diberikan Hasil scoring efisiensi Pengukuran efisiensi dengan
menggunakan Data Envelopment
Analysis

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  pengumpulan  data  diperoleh  total  96  observasi.  Dimana  data  tersebut berasal  dari  4  bank  dan  16  periode  waktu.  Dari  data  tersebut,  diperoleh  statistik  deskriptif sebagai berikut:
Tabel 1 Statistik Deskriptif No Variabel Definisi Mean Med Std. Deviasi Min Max 1 CAP Modal Tier 1/ Total aset 0,09 0,10 0,02 0,05 0,13 2 NPL Pinjaman bermasalah/ Total pinjaman 0,03 0,02 0,01 0,02 0,05 3 EFF Nilai scoring efisiensi 0,94 0,94 0,09 0,74 1,37 4 RWA Aktiva Tertimbang Menurut  Risiko Kredit/ Total aset 0,56 0,57 0,08 0,41 0,71
Sumber: Hasil pengolahan data
Nilai minimal dan maksimal modal tier 1 terhadap total aset berada pada kisaran 5% dan 13%. Nilai tersebut tergolong aman, karena pembagi masih merupakan total aset. Karena pada  perhitungan Capital  Adequacy  Ratio (CAR)  pembagi  adalah  aset  tertimbang  menurut risiko.  Walaupun  beberapa  diantaranya  relatif  cukup  berani  dalam  mengambil  risiko.  Hal  ini juga bisa dilihat dari nilai rasio aset tertimbang menurut risiko dibagi dengan total aset. Nilai Aktiva  Tertimbang  Menurut  Risiko  (ATMR)  maksimum  mencapai  71%  yang  artinya  aset ditempatkan pada aset yang relatif berisiko. Walaupun jika dilihat dari rata-rata variabel RWA, nilainya menunjukkan rata-rata aset berisiko sebesar 56% dari total aset.
NPL berkisar antara minimal 2% dan 5% dengan rata-rata sebesar 3%. Nilai NPL sebesar itu menunjukkan rasio pinjaman bermasalah masih dalam kategori wajar yang menunjukkan keempat  bank  tersebut  mampu  menjaga  kualitas  aktiva  produktif  dengan  baik.  Sementara pada nilai scoring efisiensi, nilai kisaran dari efisiensi antara 74% hingga 137%. Semakin tinggi nilai  skor  maka  bank  secara  optimal  mampu  memanfaatkan input yang  ada  untuk menghasilkan output .  Kisaran  nilai  efisiensi  berada  di  atas  94%,  yang  artinya  bank-bank tersebut mampu beroperasi secara efisien.
Menurut Nachrowi & Usman (2006) semua variabel yang diuji menggunakan model VAR harus  stasioner,  jika  tidak  maka  data  harus  ditransformasi  terlebih  dahulu.  Berdasarkan pengujian unit  root yang  dilakukan,  kesemua  variabel  tidak  stasioner  pada  level  pertama.
Untuk  itu  dilakukan difference pada  level  pertama.  Setelah  dilakukan  transformasi  tersebut, pengujian unit root kembali dilakukan. Pengujian yang dilakukan menunjukkan data stasioner. Selanjutnya  pengujian  dilakukan  untuk  melihat  apakah  terjadi  multikoliniearitas  pada keempat  variabel.  Dari  hasil  pengujian  dengan  melihat  korelasi  dari  kesemua  variabel menunjukkan adanya korelasi yang cukup tinggi antara variabel RWA dan NPL. Salah satu cara untuk  mengatasi  hal  ini  adalah  dengan  menghilangkan  variabel  yang  borkorelasi  tinggi tersebut.  Mengingat  bahwa  variabel  NPL  merupakan  variabel  utama  dalam  penelitian  ini, maka variabel yag dihilangkan adalah variabel RWA.
Sedangkan pengujian serial korelasi dengan menggunakan LM Test menunjukkan pada residual  tidak  terjadi  serial  korelasi.  Pengujian  heteroskedastitas  juga  menunjukkan  bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada persamaan.
Tabel 2 Hasil Uji Regresi No Variabel DNPL DEFF DCAP 1 DNPL(-1) -0,13 -3,71 -0,32 (0,12) (1,80) (0,23) [-1,10] [-2,6]** [-1,37]*** 2 DNPL(-2) -0,12 -0,42 -0,035 (0,12) (1,72) (0,22) [-1,05] [-0,24] [-0,16] 3 DNPL(-3) -0,06 0,78 0,09 (0,12) (1,75) (0,22) [-0,52] [ 0,44] [ 0,41] 4 DNPL(-4) 0,34 1,36 -0,26 (0,12) (1,78) (0,23) [ 2,88]* [ 0,76] [-1,13] 5 DEFF(-1) 0,00 -0,39 -0,02 (0,01) (0,11) (0,01) [ 0,29] [-3,53]* [-1,34] 6 DEFF(-2) 0,01 -0,26 -0,01 (0,01) (0,11) (0,01) [ 0,84] [-2,34]* [-0,40] 7 DEFF(-3) -0,00 -0,05 -0,01 (0,01) (0,11) (0,01) [-0,32] [-0,42] [-0,59] 8 DEFF(-4) -0,01 0,23 -0,01 (0,01) (0,09) (0,12) [-1,16] [ 2,55]* [-0,80] 9 DCAP(-1) -0,03 -0,18 -0,26 (0,05) (0,77) (0,10) [-0,64] [-0,23] [-2,66]* 10 DCAP(-2) -0,02 -0,27 -0,08 (0,04) (0,63) (0,08) [-0,45] [-0,43] [-0,94]
No Variabel DNPL DEFF DCAP 11 DCAP(-3) -0,05 -1,22 -0,31 (0,04) (0,63) (0,08) [-1,09] [-1,94]** [-3,85]* 12 DCAP(-4) -0,01 0,92 0,18 (0,05) (0,67) (0,09) [-0,31] [ 1,37]*** [ 2,06]** 13 R-squared 0,32 0,47 0,47 Adj. R-squared 0,20 0,38 0,38 *Signifikan pada 1%
**Signifikan pada 5% ***Signifikan pada 10%
Pada metode VAR pemilihan lag yang digunakan menjadi salah satu tahapan krusial. Pemilihan lag yang tepat menentukan model mana yang digunakan sebagai hasil penelitian. Sebagai  dasar  pemilihan lag ,  dilihat  dari  banyaknya  variabel  yang  signifikan.  Selain  itu landasan  lainnya  adalah  nilai  R 2 yang  dihasilkan  dari  masing-masing  model.  Acuan  lainnya adalah  nilai Akaike  Information  Criterion (AIC)  dan Schwartz  Information  Criterion (SIC) (Nachrowi D. & Usman, 2006). Berdasarkan keempat faktor tersebut, model yang paling baik adalah model dengan lag 4.
Hasil  regresi  dengan  menggunakan  metode  VAR  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Tabel tersebut menunjukkan adanya hipotesis moral hazard. Hal ini menunjukkan semakin rendah total modal tier 1 yang dimiliki oleh bank pemerintah, maka bank cenderung semakin agresif dalam  menyalurkan  kredit.  Diantaranya  dengan  menyalurkan  pinjaman  pada  debitur  yang relatif berisiko. Hal ini selanjutnya menyebabkan kenaikan pinjaman bermasalah. Sementara pada  hipotesis  yang  melihat  hubungan  antara  efisiensi  dan  NPL  menunjukkan  tanda  yang berbeda.  Pada lag kesatu  dan  kedua,  hipotesis skimping terjadi.  Sedangkan  pada lag ketiga dan keempat, hipotesis bad management terjadi. Kondisi ini menunjukkan pada jangka yang relatif lebih panjang, ketidakefisienan bank menyebabkan kenaikan NPL. Namun dalam jangka pendek, manajemen lebih senang menjalankan metode hipotesis skimping. Namun demikian nilai t-stat yang ada menunjukkan hubungan tersebut tidaklah signifikan. Hubungan signifikan terjadi  pada  NPL  dengan lag 4,  yang  artinya  adalah  NPL  dengan  periode  empat  triwulan sebelum variabel dependen berpengaruh secara signifikan.
Persamaan berikutnya menunjukkan adanya hipotesis bad luck yang terjadi pada lag 1 antara variabel NPL dengan EFF. Hubungan yang terjadi antara variabel NPL dengan efisiensi signifikan  pada  level  5%  dan  koefisien  sebesar  -3,71.  Naiknya  NPL  secara  tiba-tiba menyebabkan turunnya efisiensi. Kondisi ini terutama terjadi pada jangka pendek, yaitu pada lag kesatu  dan kedua.  Namun  demikian  pada lag yang  lebih  panjang  hubungan  yang  terjadi adalah  positif.  Pada  hipotesis bad  luck ,  terjadi  kenaikan  pinjaman  bermasalah  yang  lebih disebabkan  karena  adanya  faktor  eksternal.  Akibat  kenaikan  NPL,  maka  bank  melakukan tambahan  pencadangan,  mempekerjakan  orang  lebih  banyak  untuk  memonitor  kredit  agar tidak  jatuh  lebih  dalam  lagi,  dan  yang  terutama  adalah  bank  mengalami  penurunan pendapatan bunga karena jumlah nasabah yang tidak membayar membengkak dan bank juga
menjadi  lebih  berhati-hati  dalam  menyalurkan  kredit  sehingga  kredit  yang  disalurkan  oleh perbankan mengalami penurunan.
Sebagai konsekuensi dari penggunaan model VAR pada penelitian, maka persamaan (3) muncul  pada  penelitian  ini.  Sedangkan  Reddy (2011)  menggunakan  persamaan  ketiga  untuk melihat apakah ada perbedaan efek pada modal jika dibandingkan antara bank dengan tingkat modal  diatas  rata-rata  dan  bank  dengan  modal  dibawah  rata.  Pada  penelitian  ini,  karena sampel  yang  digunakan  hanya  empat  bank,  maka  pembagian  tersebut  tidak  dilakukan. Berdasarkan  persamaan  (3),  kenaikan  pinjaman  bermasalah  menyebabkan  penurunan  rasio modal  terhadap  aset  dengan  level  signifikansi  10%  dan  koefisien  sebesar  -0,32.  Hasil  ini menunjukkan,  adanya  pinjaman  bermasalah  menyebabkan  penurunan  pada  modal  karena adanya  penurunan  laba  yang  diperoleh  dari  pinjaman  hingga  selanjutnya  menyebabkan jumlah modal mengalami penurunan.
Penelitian ini menguji empat hipotesis yang diajukan oleh Berger & DeYoung (1997). Keempat  hipotesis  tersebut  adalah bad  luck,  bad management,  skimping dan moral  hazard. Keempat hipotesis tersebut tidak bersifat mutually exclusive yang artinya objek penelitian bisa memiliki  keempat  kondisi  tersebut. Berger  &  DeYoung  (1997)  mengadopsi  konsep  dari granger causality untuk menguji keempat hipotesis tersebut. Granger causality adalah suatu alat  untuk  melihat  hubungan  antara  satu  variabel  dengan  variabel  lainnya  dengan menggunakan lag dari salah satu variabel lainnya tersebut.
Modifikasi  dilakukan  pada  penelitian  ini  dengan  menggunakan  model  VAR  untuk menguji  keempat  hipotesis.  Pemilihan  model  VAR  karena  menggunakan lag dari  masing- masing  variabel  dalam  menganalisis  hasil  yang  diperoleh.  Sebagai sample, digunakan  empat bank  milik  pemerintah,  yaitu  Bank  Mandiri,  Bank  Rakyat  Indonesia,  Bank  Negara  Indonesia dan  Bank  Tabungan  Negara.  Periode  yang  digunakan  adalah  enam  tahun  mulai  dari  tahun 2010 hingga tahun 2015.

## SIMPULAN
Hasil penelitian menunjukkan, moral hazard secara konsisten terjadi pada persamaan NPL.  Sedangkan bad  management dan skimping ,  terjadi  secara  bergantian.  Sedangkan bad luck ,  secara  signifikan  terbukti  terjadi  pada  penelitian  ini  (Quadt  &  Nguyen,  2016;  Reddy, 2011;  Rossi et  al., 2005).  Kondisi  ini  menunjukkan  adanya  kenaikan  pinjaman  bermasalah secara  tiba-tiba  yang  disebabkan  oleh  faktor  eksternal  menyebabkan  menurunnya  efisiensi bank.

## IMPLIKASI
Implikasi teoritis yang dapat diungkapkan adalah moral hazard yang diukur dari rasio aset  tertimbang  menurut  risiko  terhadap  total  aset  menunjukkan  pengaruh  yang  signifikan terhadap NPL dengan kata lain moral hazard menjadi faktor determinan untuk menilai risiko bisnis  perbankan.  Berikutnya  adalah  implikasi  manajerial  yang  harus  menjadi  perhatian manajer  perbankan  adalah  aspek  prudensial  dan tata  kelola  perbankan  dalam  hubungannya dengan moral hazard menjadi tolak ukur dalam menilai kriteria kelayakan calon nasabah.

## KETERBATASAN DAN SARAN
Keterbatasan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan  objek  empat  perbankan pemerintah  saja  dan  tidak  melakukan  pemilahan  NPL  dari  sisi  konsumtif,  produktif  dan investasi.
Terkait  dengan  kondisi  tersebut,  adanya  perubahan  di  luar  jangkauan  manajemen secara  signifikan  dapat  menyebabkan  menurunnya  kualitas  bank.  Karena  itu,  untuk mengantisipasi hal tersebut pihak regulator fokus untuk mengurangi exposure bank terhadap hal  tersebut.  Diantaranya  dengan  melakukan  diversifikasi  pinjaman.  Hal  lainnya  yang  bisa dilakukan  adalah  dengan  mengurangi  jumlah  asset  berisiko,  karena  dari  data  yang  ada jumlahnya relative tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin,  Z.,  &  Endri.  (2009).  Kinerja  Efisiensi  Teknis  Bank  Pembangunan  Daerah:  Pendekatan Data Envelopment Analysis  (DEA). Jurnal Akuntansi Dan Keuangan , 11 , 21–29. Retrieved from http://puslit2.petra.ac.id/ejournal/index.php/aku/article/view/17863
Achsani, N. A., & Saptono, I. T. (2016). The Islamic Banking and The Economic Integration in Asean. Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan , 19 (1).
Agnesty  Z,  Thivany;Prasetyo,  B.  (2013). Efisiensi  Biaya  dan  Efisiensi  Profit  pada  Unit  Usaha Syariah (UUS) Dengan Metode Stochastic Frontier Analysis (SFA) Tahun 2007 - 2011 .
Almilia,  S.  L.,  &  Herdinigtyas,  W.  (2005).  Analisis  Rasio  Camel  Terhadap  Prediksi  Kondisi Bermasalah  Pada  Lembaga  Perbankan  Perioda  2000-2002. Jurnal  Akuntansi  Dan
Keuangan , 7 (2), 131–147. Retrieved from
http://puslit2.petra.ac.id/ejournal/index.php/aku/article/view/16448
Aryati,  T.,  &  Balafif,  S.  (2007).  Analisis  Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat  Kesehatan  Bank dengan Regresis Logit. Journal Binus , 8 , 111–125.
Berger, A. N., & DeYoung, R. (1997). Problem Loans and Cost Efficiency in Commercial Banks.
Journal  of  Banking  &  Finance , 21 (6),  849–870.  http://doi.org/10.1016/S0378- 4266(97)00003-4
Demirgüc-Kunt,  A.  (1989).  Deposit-Institution  Failures:  A  Review  of  Empirical  Literature. Federal Reserve Bank of Cleveland Economic Review , 25 (4), 2–18.
Hartono,  E.  (2009). Analisis  Efisiensi  Biaya  Industri  Perbankan  Indonesia  Dengan  Stochastic Frontier Analysis (Studi Pada Perbankan yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2004 -2007) .
Karim, M, Z, A., Chan, S, G., & Hassan, S. (2010). Bank Efficiency and Non-Performing Loans: Evidence  from  Malaysia  and  Singapore. Prague  Economic  Papers , 19 (2),  118–132. http://doi.org/10.18267/j.pep.367
Muharam,  H.,  &  Pusvitasari,  R.  (2007).  Analisis  Perbandingan  Efisiensi  Bank  Syariah  di Indonesia  Dengan  Metode  Data  Envelopment  Analysis  (periode  Tahun  2005). Jurnal Ekonomi Dan Bisnis Islam , II (3), 80–116.
Nachrowi,  D.,  &  Usman,  H.  (2006). Pendekatan  Populer  dan  Praktis  Ekonometrika  untuk Analisis Ekonomi dan Keuangan . Jakarta: Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Nugroho,  V.  (2012).  Pengaruh  CAMEL  Dalam  Memprediksi  Kebangkrutan  Bank. Jurnal Akuntansi , XVI (1), 145–161.
Podpiera,  J.,  &  Weill,  L.  (2008).  Bad  Luck  or  Bad  Management?  Emerging  Banking  Market Experience. Journal of Financial Stability , 4 (2), 135–148.
Putri, V. R., & Lukviarman, N. (2008). Pengukuran Kinerja Bank Komersial Dengan Pendekatan Efisiesiensi: Studi Terhadap Perbankan Go Publik di Indonesia. Jaai , 12 (1), 37–52.
Quadt,  V., &  Nguyen, T. (2016). The Relation Between Efficiency, Non-Performing Loans  And Capitalization in The Nordic Banking Sector . Lund University . Lund University.
Reddy, K. S. (2011). Management Behaviour in Indian Commercial Banks. International Review of Accounting, Banking and Finance , 3 (3), 70–92.
Rossi,  S.  P.  S.,  Schwaiger,  M.,  &  Winkler,  G.  (2005). Managerial  Behavior  and  Cost/Profit Efficiency  in  The  Banking  Sectors  of  Central  and  Eastern  European  Countries (No.  96). Working Paper 96 .
Williams,  J.  (2004).  Determining  Management  Behaviour  in  European  Banking. Journal  of Banking and Finance , 28 (10), 2427–2460. http://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2003.09.010
Zhang, D., Cai, J., Dickinson, D. G., & Kutan, A. M. (2016). Non-performing loans, moral hazard and  regulation  of  the  Chinese  commercial  banking  system. Journal  of  Banking  and Finance , 63 , 48–60. http://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2015.11.010
200   Jurnal Manajemen dan Pemasaran Jasa                                      Vol. 9 No. 2 September 2016