## PENGARUH PANDEMIC COVID 19 TERHADAP NPL BANK PERKREDITAN RAKYAT DI INDONESIA
Maria Indriyani Hewe Tiwu Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Nusa Cendana indrianitiwu@staf.undana.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  pandemic covid 19  terhadap  NPL  Bank Perkreditan Rakyat di Indonesia yang terdaftar di Otoritas Jasa Keuangan selama periode penelitian dari bulan  Januari  2017  sampai  dengan  bulan  Juli  2020.  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  regresi berganda dengan pandemic covid 19 sebagai variabel dummy sebelum dan selama pandemic covid 19. Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan  bahwa    pandemic covid 19  mempunyai  pengaruh  signifikan  dan hubungan  positif  terhadap  NPL  Bank  Perkreditan  Rakyat  di  Indonesia.  Pandemic covid 19  merupakan kejadian  luar  biasa  yang  menyebabkan  perekonomian  di  seluruh  dunia  termasuk  Indonesia  mengalami penurunan yang tajam. Akibatnya para pengusaha, tenaga kerja serta sektor ekonomi lainnya kehilangan pendapatan dan keuntungan, hal tersebut menimbulkan ketidakmampuan para peminjam yang terdiri dari pengusaha untuk mengembalikan dana kepada BPR di Indonesia.

## Kata kunci :  NPL, Pandemic Covid 19, BPR

## ABSTRACT
This study aims to analyze the effect of the Covid 19 pandemic on the NPL of  BPR in Indonesia registered  with  the  Financial  Services  Authority  during  the  study  period  from  January  2017  to July  2020.  The  analytical  method  used  is  multiple  regression  with  the  Covid  19  pandemic  as  a dummy variable before and during the Covid 19 pandemic. The results of this study indicate that the Covid 19 pandemic has a significant and positive effect on the NPL of BPR in Indonesia. The Covid  19  pandemic  is  an  extraordinary  event  that  has  caused  economies  around  the  world, including  Indonesia,  to  experience  a  sharp  decline.  As  a  result,  entrepreneurs,  labor  and  other sectors  of  the  economy  lose  income  and  profits,  this  has  resulted  in  the  inability  of  borrowers consisting of entrepreneurs to return funds to BPR in Indonesia.
Keywords : NPL, Pandemic Covid 19, BPR.

## PENDAHULUAN
Pandemic Covid 19  telah  memberikan dampak buruk bagi perkembangan perekonomian seluruh  dunia.  Indonesia  yang  pada  awalnya beranggapan  bahwa  virus covid 19  tersebut  tidak akan  bertahan  di  Indonesia  karena  iklim  yang panas  mampu  membunuh  virus  tersebut  harus menerima  kenyataan  pahit.  Berdasarkam  sumber covid 19.go.id milik pemerintah, pada bulan Maret tahun 2020 Indonesia mendapatkan kasus pertama covid 19  dan  setelah  7  bulan  berjalan  virus tersebut  masih  bertahan  dan  terjadi  penambahan kasus Covid 19  dan  hingga  tanggal  5  Oktober 2020 sebanyak 307.120 jiwa positif covid , dengan korban  jiwa  yang  meninggal  11.253  jiwa  dan sembuh 232.593 jiwa.
Perekonomian Indonesia mengalami dampak buruk  dari  pandemic covid 19,  dan  untuk mengatasi pandemic tersebut pemerintah menerapkan protokol kesehatan yakni Pembatasan Sosial  Berskala  Besar  (PSBB)  dan social distancing yang  diharapkan  dapat  mengatasi pandemic covid 19.  Namun  dampak  dari pandemic  ini  terus  menular  dan  memberikan pengaruh terhadap Indonesia baik dalam sektor riil dan  sektor  moneter,  akibatnya  perekonomian Indonesia mengalami perlambatan bahkan pertumbuhan  ekonomi  mencapai  -5.32%  pada kuartal ke 2 (sumber BPS.go.id).
Industri pariwisata, pertambangan, konstruksi, otomotif, transportasi, UMKM mengalami  penurunan  akibat covid 19.  Sektor keuangan  khususnya  perbankan  juga  mengalami ancaman  ketidakmampuan  dunia  usaha  untuk
membayar  pinjaman.  Pada  tahun  2019  dan  2020 penyaluran  kredit  melalui  Bank  Perkreditan Rakyat mengalami peningkatan penyaluran kredit selama bulan Juli 2019 hingga April 2020 namun pada  bulan  Mei  2020  mengalami  penurunan dalam penyaluran kredit seperti pada gambar 1 di bawah ini.
Sumber: (SPI, Diolah) Grafik 1 . Perkembangan penyaluran Kredit BPR
Peningkatan terhadap penyaluran dana kredit baik  kredit  usaha  ataupun  konsumsi  oleh  BPR pada  masa  pandemic  saat  ini  mempunyai  resiko yang cukup tinggi. Hal ini dikarenakan pandemic covid 19  memberikan  pengaruh  pada  dunia  kerja dimana  kurang  lebih  2,8  juta  pekerja  terkena dampak  dari covid 19,  berikut  gambar  diagram yang  menunjukan  penyebaran  pekerja  yang terkena dampak covid 19.
Sumber: (Katadata, Diolah) Grafik 2. Pekerja yang terkena dampak Covid 19
Implikasi  dari  tidak  bekerjanya  para  pekerja formal ataupun pekerja informal adalah kehilangan pendapatan dan keuntungan, sehingga berdampak  pada  sektor  usaha  atau  UMKM  yang dijalankan  oleh  para  pengusaha.  Hal  ini  akan mendorong  terjadinya  ketidakmampuan  debitur atau  peminjam  untuk  mengembalikan  dana  yang dipinjam. Berikut adalah grafik yang menunjukan perkembangan  kredit  macet  selama  bulan  Juli
2019  sampai  dengan  bulan  Juli  2020,  dimana trend  dari  grafik  kredit  macet  tersebut  terus meningkat.
Sumber: (SPI, Diolah) Grafik 4 . Perkembangan kredit macet pada BPR
Perkembangan  kredit  macet  yang  terus meningkat  selama  periode  tersebut  tentu  saja memberi pengaruh terhadap rasio  risiko  usaha bank  yang  menunjukkan  besarnya  risiko kredit  bermasalah  (NPL)  yang  ada  pada BPR
Sumber: (SPI, Diolah) Grafik 5 . Net Performing Loan BPR
Pada  grafik  5  di  atas  dapat  kita  ketahui bahwa  NPL  pada  tahun  2020  dimana  masa pandemic covid 19  masih  berlangsung  dan  terus meningkat, menyebabkan penurunan kinerja BPR dan menjadi tidak efisien.
Pemerintah Indonesia melalui Bank Indonesia  telah  melakukan  berbagai  upaya kebijakan  untuk  merestrukturisasi  kredit  atau pembiayaan,  salah  satu  caranya  adalah  kebijakan menurunkan  suku  bunga  BI7DRR  menjadi  4% serta  melakukan  koordinasi  dengan  kementerian keuangan dan Otoritas Jasa Keuangan (OJK).
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  rumusan masalah  yang  ingin  dianalisis  adalah  apakah
pandemic covid 19,  suku  bunga  BI7DRR  dan inflasi   berpengaruh terhadap meningkatnya rasio NPL  BPR  selama  periode  Januari  2017  sampai dengan periode Juli 2020.

## KAJIAN TEORI
BPR Bank Perkreditan Rakyat (BPR)
merupakan  lembaga  keuangan  bank  yang menghimpun  dana  dari  masyarkat  hanya dalam  bentuk  deposito  berjangka,  tabungan, dan bentuk lainnya yang dipersamakan dengan itu,  serta  menyalurkan  kembali  dana  tersebut kemasyarakat  berupa  pinjaman  kredit.  Usaha BPR  meliputi  usaha  untuk  menghimpun  dan menyalurkan  kembali  dana  tersebut  dengan harapan  memperoleh  keuntungan,  keuntungan BPR didapat dari spread effect dan pendapatan bunga.  Usaha-usaha  yang  dapat  dilakukan BPR  antara  lain,  menghimpun  dana  dalam bentuk  simpanan  berupa  deposito  berjangka, tabungan,  dan  atau  bentuk  lainnya  yang disamakan  dengan  itu,  memberikan  kredit, menyediakan  pembiayaan  kepada  nasabah dengan prinsip bagi hasil, menyimpan dananya pada Sertifikat Bank Indonesia (SBI), deposito berjangka,  sertifikat  deposito,  dan  atau tabungan  pada  bank  lain  (Triandaru  dan Budisantoso, dalam Agus (2013:286)).

## NPL
Non  Performing  Loan  (NPL)  adalah perbandingan  antara  kredit  bermasalah  dengan jumlah kredit yang disalurkan kepada masyarakat secara  keseluruhan.  Rasio  NPL  atau  rasio  kredit bermasalah  merupakan  rasio  yang  menunjukkan kemampuan  manajemen  bank  dalam  mengelolah kredit  bermasalah  yang  diberikan  oleh  bank. Semakin  tinggi  NPL,  maka  semakin  buruk kualitas  kredit  bank  yang  menyebabkan  jumlah kredit  bermasalah  semakin  besar,  sehingga  suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin besar.
Berdasarkan  Kodifikasi  Peraturan  BI,  Non Performing  Loan  (NPL)  adalah  rasio  yang mengukur perbandingan jumlah kredit bermasalah dengan total kredit dimana:
1) Kredit  merupakan  kredit  yang  diberikan kepada pihak keiga (tidak termasuk kredit kepada bank lain
2) Kredit  bermasalah  adalah  kredit  dengan kualitas  kurang  lancar,  diragukan  dan macet
3) Kredit bermasalah dihitung secara gross
4) Angka  diperhitungkan  per  posisi  (tidak disetahunkan
Kredit  bermasalah  adalah  suatu  keadaan  dimana nasabah sudah tidak bisa membayar sebagian atau seluruh  angsurannya  beserta  bunga  kepada  bank seperti  yang  telah  diperjanjikannya.  Kredit bermasalah  menurut  ketentuan  Bank  Indonesia merupakan  kredit  yang  digolongkan  ke  dalam kolektibilitas Kurang Lacar (KL), Diragukan (D), dan Macet (M)
Menurut  Djiwandono  dalam  Pratamawati (2018:30),  penyebab  kredit  macet  terdiri  dari faktor internal dan eksternal
1) Faktor Eksternal
a) Lingkungan usaha debitur
b) Musibah  (missal:  bencana  alam, kejadian luar biasa) atau kegagalan usaha
c) Persaingan  antar  bank  yang  tidak sehat
2) Faktor Internal
a) Kebijakan perkreditan yang kurang menunjang
b) Kelemahan  system  dan  prosedur penilaian kredit
c) Pemberian  dan  pengawasn  kredit yang menyimpang dari prosedur
d) Itikad  yang  kurang  baik  dari pemilik,  pengurus  dan  pegawai bank Faktor  eksternal  seperti  musibah  yang berskala  nasional  dapat  berpengaruh  terhadap Rasio NPL yang menunjukan kinerja perbankan.  Pandemic covid 19  merupakan salah satu faktor eksternal. Pandemic covid 19 adalah  suatu  penyakit  yang  disebabkan  oleh virus SARS  CoV-2 dan  memiliki  gejala  yang mirip  dengan  flu  biasa,  yang  dapat  berlanjut pada sakit parah dan radang paru ( Pneumonia ),sehingga menyebabkan kesulitan bernafas.Virus Corona menyebabkan penyakit flu  biasa  sampai  penyakit  yang  lebih  parah seperti  Sindrom  Pernafasan  Timur  Tengah ( MERS-CoV )  dan  Sindrom  Pernafasan  Akut Parah  ( SARS-CoV ).  Virus  ini  menular  dengan cepat dan telah menyebar ke beberapa negara, termasuk Indonesia.
Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO), sebagai sumber acuan dunia dalam menghadapi  Covid-19,  telah  merilis  beberapa langkah-langkah  perlindungan  dasar  individu
dalam  menghadapi  Pandemi  ini.  Beberapa diantaranya  yaitu  menjaga  kebersihan  tangan melalui rajin cuci tangan dengan sabun dan air mengalir  atau  dengan  cairan  berbasis  alkohol, menjaga  jarak  sosial  ( Social  distancing ) dengan cara menjaga jarak setidaknya 1 meter dengan  orang  lain  atau  siapa  saja  yang  batuk atau  bersin,  hindari  menyentuh  mata,  hidung dan  mulut,  karena  ketiganya  merupakan  jalan masuknya  virus  ke  dalam  tubuh,  menjaga kebersihan  pernafasan  dengan  cara  menutup mulut  dan  hidung  dengan  tisu  atau  dengan siku  pada  saat  batuk  dan  bersin,  jika mengalami  demam,  batuk  dan  kesulitan bernafas,  cari  perawatan  medis  sesegera mungkin,  serta  tetap  mencari  informasi  dan mengikuti saran yang diberikan oleh penyedia layanan kesehatan setempat.
Covid -19  berdampak  besar  hampir  di semua  aspek  kehidupan    termasuk  ekonomi. Untuk  mengatasi  badai  ini,  berbagai  Negara berjuang  keras  untuk  mengatasi  dampak wabah Covid -19  selain  koordinasi,  tindakan penting untuk membatasi penyebaran pandemi Covid -19  dan    mengatasi  konsekuensi  sosial- ekonomi  adalah  langkah-langkah  seperti: penting  memperhatikan  rantai  nilai  produksi dan  distribusi  untuk  memastikan  kepastian pasokan  yang  diperlukan;  memastikan  bahwa pendapatan dan peluang kerja tidak terpengaruh  oleh  pandemi;  dukungan  pada perusahaan terdampak khususnya Usaha Kecil dan  Menengah  (UKM),  koperasi,  dan  usaha sektor  informal;  terjaminnya  supply  dan ketersediaan stok pangan. Kita harus merespon bersama  untuk  memperlambat  penularan, memperkuat ketahanan sistem layanan kesehatan  agar  wabah Covid -19  dapat  diatasi dengan cepat.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  oleh Barus  dkk  (2016:113)  suku  bunga  BI7DRR dan  inflasi  berpengaruh  terhadap  NPL.  Suku bunga  Bank  Indonesia  (BI7DRR)  dan  inflasi merupakan faktor internal yang dapat mempengaruhi  rasio  NPL.  Suku  bunga  SBI atau  BI7DRR  merupakan  indikator  kebijakan moneter  di  Indonesia  selain  itu,  SBI merupakan  salah  satu  instrument  kebijakan operasi  pasar  yang  mempengaruhi  peredaran uang.  Suku  bunga  SBI  yang  naik  dapat mengakibatkan  perbankan  akan  menaikkan pula  suku  bunga  depositonya.  Meningkatnya suku  bunga  deposito  maka  biaya  yang
dikeluarkan  perbankan  untuk  menghimpun dana  pihak  ketiga  tersebut  juga  meningkat, sehingga biaya dana perbankan akan meningkat.  Jika  ini  terjadi  maka  suku  bunga pinjaman  perbankan  juga  akan  meningkat sehingga kemungkinan terjadinya kredit bermasalah semakin besar
Inflasi  adalah  peningkatan  harga  secara keseluruhan yang dapat mengakibatkan terganggunya  kesimbangan  antara  arus  uang dan  barang.  Inflasi  terjadi  karena  adanya inflasi  di  luar  negeri  yang  mengakibatkan naiknya  harga  barang  di  dalam  negeri.  Inflasi yang  tinggi  akan  menyebabkan  menurunnya pendapatan  riil  masyarakat  sehingga  standar hidup  masyarakat  juga  turun,  sehingga kemungkinan debitur tidak mampu membayar

## METODE PENELITIAN

## Pendekatan Penelitian
Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan statistik inferensi.

## Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  dari  penelitian  ini  adalah  data kuantitatif  dengan  menggunakan  sumber  data sekunder  berbentuk time  series 43  bulan  dari Januari 2107 sampai dengan Juli 2020

## Variabel dan Definisi Operasional
Variabel  dependen  adalah  variabel  NPL, sedangkan  variabel  inflasi,  suku  bunga  BI7DRR dan  dummy  pandemic covid 19  dimana  variabel inflasi dan variabel suku bunga BI7DRR menjadi variabel control terhadap dummy pandemic covid 19.  Definisi  operasional  dari  variabel  ekonomim dalam persamaan regresi berganda adalah sebagai berikut:
a) NPL (Y) Perbandingan  antara  kredit bermasalah dengan jumlah kredit yang disalurkan kepada masyarakat secara keseluruhan (%).
b) Inflasi(X1) Peningkatan harga barang dan jasa secara keseluruhan  dan  terus  menerus  yang dapat mengakibatkan terganggunya keseimbangan  antara  arus  uang  dan barang (%)
c) Suku Bunga BI7DDR(X2)
Kebijakan  nilai  suku  bunga  yang  ditetapkan oleh  Bank  Indonesia  yang  bersangkutan dengan kebijakan moneter (%)
d) Pandemic Covid 19 (Dummy Variabel)
Keadaan  sebelum  dan  selama  terjadi pandemic Covid 19

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan penelitian  ini  adalah  dokumentasi  dari  instansi Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  berupa  data  NPL, Bank Indonesia data tingkat suku bunga BI7DRR, Badan Pusat Statistik (BPS) data tingkat inflasi.

## Teknik Analisis Data
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  analisis  regresi  berganda dengan model sebagai berikut :
dalam analisi regresi berganda dilanjutkan dengan melakukan uji berikut:
a) Asumsi  klasik  agar  hasil  estimasi  dapat bersifat  BLUE  ( Best,  Linear,  Unbias Estimator ) yang meliputi uji multikolinearitas menggunakan  metode varience  inflation factors ,  uji  heteroskedastisitas  menggunakan metode  uji  white  dan  uji  autokorelasi menggunakan metode uji Durbin Watson.
b) Uji hipotesis meliputi
1) Uji parsial
(1) Variabel X 1 (Inflasi) Ho:  β 1 <  0  :  variabel  inflasi  tidak berpengaruh signifikan terhadap NPL Ha:  β 1 > 0: variabel inflasi berpengaruh signifikan terhadap NPL
(2) Variabel X 2 (Suku BI7DRR) Ho:  β 2 <  0  :  variabel  suku  bunga BI7DRR tidak berpengaruh signifikan terhadap NPL Ha:  β 2 >  0:  variabel  suku  bunga BI7DRR berpengaruh signifikan terhadap NPL
(3) Variabel X 3 (dummy pandemic Covid 19) Ho: β 3 <  0  :  variabel  pandemic Covid
19  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap NPL Ha:  β 3 >  0:  variabel  pandemic Covid 19  berpengaruh  signifikan  terhadap NPL
2) Uji simultan Ho: β 1 ; β 2 ; β 3 < 0 : variabel inflasi, suku bunga  BI7DRR,  dan  pandemic covid 19 tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap NPL
Ha: β 1 > 0: β 1 ; β 2 ; β 3 < 0 : variabel inflasi, suku  bunga  BI7DRR,  dan  pandemic covid 19  berpengaruh signifikan terhadap NPL
c) Uji koefisien determinasi dimaksudkan untuk menganalisis  bagaimana  pengaruh  variabel X1,  X2  dan  X3  dalam  model  persamaan regresi  berganda  terhadap  variasi  perubahan variabel Y.
Metode  analisis  regresi  berganda  dalam penelitian  ini  menggunakan  aplikasi  Eviews  9 sebagai alat analisis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Penelitian
Analisis Regresi Linear Berganda
Berdasarkan data NPL, suku bunga BI7DRR, inflasi dan pandemic covid 19 diperoleh hasil estimasi regresi berganda sebgai berikut:
Tabel 1 Hasil Regresi Berganda Variabel Koefisien X1 (Inflasi) 4.5905 X2 (Suku Bunga BI7DRR 0.1303 Dummy Pandemic Covid 19 1.321

## Sumber: data diolah,2020
Pada  tabel  1  di  atas  diperoleh  persamaan  regresi linear berganda sebagai berikut:
Y = 6.303 + 4.5905X1 + 0.1303X2 +1.321DPC+ε
Hasil Uji Asumsi Klasik

## a) Uji Multikolinearitas
Hasil  dari  uji  multikolineritas  dengan menggunakan  metode varience  inflation factors sebagai berikut:
Tabel 2 Hasil Uji Multikolinearitas Variabel Centered VIF X1 (Inflasi) 1.1719 X2 (Suku Bunga BI7DRR 1.1591 Dummy Pandemic Covid 19 1.3376
Sumber: data diolah,2020
Berdasarkan  tabel  2,  nilai centered VIF  dari variabel  independen  inflasi,  suku  bunga BI7DRR  dan  dummy  pandemic covid 19 lebih  kecil  dari  10  maka  dapat  dikatakan bahwa  hasil  output  dari  estimator  yang
digunakan bebas dari penyakit multikolenieritas. b) Uji Heteroskedastisitas Hasil  dari  uji  heteroskedastisitas  dengan menggunakan metode uji white heteroskedasticity sebagai berikut: Tabel 3 Hasil Uji Heteroskedastisitas Prob. Chi-Square obs*R-square 0.4878 Sumber: data diolah,2020 1) Hipotesis
Ho : σ 2 = σ 2 (Varians adalah sama atau tidak terjadi heteroskedastisitas) Ha : σ 2 ≠ σ 2 (Varians adalah tidak sama atau terjadi heteroskedastisitas) 2) Kriteria uji Tidak menolak Ho : Prob. Chi-square obs*R- square > α (0,05) Menolak Ho : Prob. Chi-square obs*R- square < α (0,05)
3) Kesimpulan
Berdasarkan tabel 3, nilai Prob. Chi-Square obs*R- square sebesaar  0.4875 > α (0,05), maka dapat diambil kesimpulan bahwa hasil  output  dari  estimator  yang  digunakan bebas dari penyakit heteroskedastisitas.
c) Uji Autokorelasi Hasil dari uji autokrelasi dengan menggunakan  metode  uji  Durbin  Watson sebagai berikut: Tabel 4 Hasil Uji Autokorelasi Durbin Watson hitung 1.123390 dU tabel 1.66319 dL tabel 1.36629 Sumber: data diolah,2020 1) Kriteria uji
Jika (4-d) < dL maka terdapat autokorelasi
Jika  (4-d)  >  dU  maka  tidak  terdapat autokorelasi Jika  dL  <  (4-d)  <  dU  maka  pengujian  tidak menyakinkan atau tidak dapat disimpulkan
2) Kesimpulan
Nilai  Durbin  Watson  hitung  sebesar  1.1233, 4-1.1233 sama dengan 2.8767 > dari nilai dU 1.66319 sehingga dapat disimpulkan bahwa
hasil  output  dari  estimator  yang  digunakan bebas dari penyakit autokorelasi.
Hasil Uji Statistik a) Uji Parsial (uji t) Tabel 5 Hasil Uji Parsial Variabel t-hitung Prob. t- hitung X1 (Inflasi) 0.3510 0.7275 X2 (Suku Bunga BI7DRR 1.8044 0.0789 Dummy Pandemic Covid 19 9.2005 0.000

## Sumber: data diolah,2020
1) Uji t variabel inflasi Dari tabel 5 di atas dapat diperoleh nilai t hitung  dari  variabel  inflasi  adalah  sebesar 0.3510  dengan  nilai  t  tabel  dengan  taraf signifikan  5%  adalah  sebesar  1.684. Berdasarkan  kriteria  pengujian  jika  nilai  t hitung lebih kecil (0.3510) < t tabel (1.684) artinya  variabel  inflasi  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  NPL.  Jika diuji dengan menggunakan nilai probabilitas  t  hitung  variabel  inflasi sebesar  0.7275  >  taraf  signifikan  0,05 artinya  variabel  inflasi  tidak  berpengaruh terhadap NPL. Berdasarkan hasil pengujian  dengan  menggunakan  nilai  t hitung dan nilai probabilitas t hitung maka dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  inflasi tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap rasio NPL pada BPR di Indonesia selama periode penelitian
2) Uji t variabel suku bunga BI7DRR Dari tabel 5 di atas dapat diperoleh nilai t hitung  dari  variabel  suku  bunga  BI7DRR adalah sebesar 1.8044 dengan nilai  t tabel dengan taraf signifikan 5% adalah sebesar 1.684.  Berdasarkan  kriteria  pengujian  jika nilai t hitung lebih besar (1.8044) > t tabel (1.684)  artinya  variabel  suku  bunga BI7DRR  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel NPL. Jika diuji dengan menggunakan  nilai  probabilitas  t  hitung variabel  suku  bunga  BI7DRR  sebesar 0.0789  <  taraf  signifikan  0,01  artinya variabel suku bunga BI7DRR berpengaruh terhadap  NPL.    Berdasarkan  hasil pengujian  dengan  menggunakan  nilai  t hitung dan nilai probabilitas t hitung maka dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  suku
bunga  BI7DRR  berpengaruh  signifikan terhadap rasio NPL pada BPR di Indonesia selama periode penelitian 3) Uji t dummy pandemic covid 19 Dari tabel 5 di atas dapat diperoleh nilai t hitung  dari  variabel  Dummy  Pandemic Covid 19  adalah  sebesar  9.2005  dengan nilai  t  tabel  dengan  taraf  signifikan  5% adalah sebesar 1.684. Berdasarkan kriteria pengujian  jika  nilai  t  hitung  lebih  besar (9.2005)  >  t  tabel  (1.671)  artinya  variabel dummy  pandemic covid 19  berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  NPL.  Jika diuji dengan menggunakan nilai probabilitas  t  hitung  variabel  dummy pandemic covid 19  sebesar  0.000  <  taraf signifikan  0,05  artinya  variabel  dummy pandemic covid 19  berpengaruh  terhadap NPL.  Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan  nilai  t  hitung  dan  nilai probabilitas t hitung maka dapat disimpulkan  bahwa  variabel  dummy pandemic covid 19 berpengaruh signifikan terhadap rasio NPL pada BPR di Indonesia selama periode penelitian
b) Uji Simultan (uji f) Tabel 6 Hasil Uji Simultan Variabel f-hitung Prob. f- hitung X1 (Inflasi), X2 (Suku bunga BI7DRR), X3 (dummy pandemic covid 19) 34.9238 0.000 Sumber: data diolah,2020
Dari  tabel  6  di  atas  dapat  diperoleh  nilai  f hitung  dari  variabel  X1  (Inflasi),  X2  (Suku bunga  BI7DRR),  X3  (dummy  pandemic covid 19) adalah sebesar 34.9238 dengan nilai t  tabel  dengan  taraf  signifikan  5%  adalah sebesar  1.69.  Berdasarkan  kriteria  pengujian jika  nilaif  hitung  lebih  besar  (34.9238)  >  t tabel  (1.69)  artinya  variabel  X1  (Inflasi),  X2 (Suku  bunga  BI7DRR),  X3  (dummy pandemic covid 19)  berpengaruh  signifikan secara  simultan  terhadap  variabel  NPL.  Jika diuji dengan menggunakan nilai probabilitas f hitung  variabel  dummy  pandemic covid 19 sebesar  0.000  <  taraf  signifikan  0,05  artinya variabel  X1  (Inflasi),  X2  (Suku  bunga
BI7DRR),  X3  (dummy  pandemic covid 19) berpengaruh  signifikan  secara  simultan terhadap  NPL.    Berdasarkan  hasil  pengujian dengan  menggunakan  nilai  t  hitung  dan  nilai probabilitas f hitung maka dapat disimpulkan bahwa variabel X1 (Inflasi), X2 (Suku bunga BI7DRR),  X3  (dummy  pandemic covid 19) berpengaruh  signifikan  secara  simultan berpengaruh  signifikan  terhadap  rasio  NPL pada  BPR  di  Indonesia  selama  periode penelitian.
c) Koefisien Determinasi (R 2 )
Berdasarkan  hasil  estimasi  diperoleh  nilai  R 2 adalah sebesar 0.7287, hal ini berarti variabel inflasi,  suku  bunga  BI7DRR  dan  pandemic covid  19  mampu  menjelaskan  variasi perubahan  pada  variabel  NPL  sebesar  72,8 persen  sedangkan sisanya sebesar 27.2 persen dijelaskan  oleh  variabel  ekonomi  dil  luar model persamaan regresi.

## Pembahasan
Hasil  output  estimasi  dari  analisis  regresi berganda  menunjukan  bahwa  secara  parsial terdapat  dua  variabel  yang  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  rasio  NPL  BPR  di  Indonesia selama  periode  penelitian  yakni  variabel  dummy pandemic covid 19 dan suku bunga BI7DRR.
Variabel  suku  bunga  BI7DRR  sebagai variabel  kontrol  terhadap  variabel  dummy pandemic covid 19  mempunyai  pengaruh  yang signifikan  terhadap  NPL  BPR  di  Indonesia.  Dan dari hasil regresi berganda diketahui nilai koefisien suku  bunga  BI7DRR  sebesar  0.1303  dan mempunyai  hubungan  yang  positif.  Ketika pemerintah  melalui  Bank  Indonesia  menaikan suku bunga BI7DRR sebesar 1% maka rasio NPL BPR di Indonesia akan naik sebesar 13%. Hal ini sesuai dengan kajian pustaka dimana Djiwandono dalam Putri
Pratamawati (2018:30)
menyatakan  bahwa  penyebab  kredit  macet terdiri dari faktor internal salah satunya adalah kebijakan perkreditan yang kurang menunjang,  sehingga  ketika  suku  bunga  yang ditetapkan  oleh  Bank  Indonesia  sebagai  suku bunga  acuan  ditetapkan  terlalu  tinggi  maka akan menyebabkan suku bunga pinjaman pada BPR  akan  ikut  meningkat  dan  apabila  tidak diikuti  dengan  kenaikan  pendapatan  maka akan  menyebabkan  peminjam  mengalami penurunan  kemampuan  dalam  membayar pinjaman kepada BPR.
Berdasarkan hasil estimasi regresi berganda  variabel  pandemic covid 19  secara parsial mempengaruhi rasio NPL pada BPR di Indonesia  selama  periode  penelitian,  dan diketahui nilai koefisien dari variabel pandemic covid 19  sebesar  1.321  dan mempunyai  hubungan  yang  positif.  Artinya ketika  kejadian  pandemic covid 19  meningkat 1 % maka rasio akan meningkat 132%. Hal ini sesuai  dengan  kajian  pustaka  dimana  menurut Djiwandono dalam Putri Pratamawati
(2018:30), penyebab kredit macet terdiri dari faktor  eksternal  yakni  lingkungan  usaha debitur  yang  tidak  mendukung  dan  musibah misal: bencana alam, kejadian luar biasa yang dapat menyebabkan kegagalan usaha. Pandemic covid 19  yang  merupakan  virus Corona yang  menyebabkan penyakit  flu biasa menjadi  penyakit  yang  lebih  parah  seperti Sindrom  Pernafasan  Timur  Tengah  ( MERS- CoV )  dan  Sindrom  Pernafasan  Akut  Parah ( SARS-CoV ).  Virus  ini  menular  dengan  cepat dan  telah  menyebar  ke  beberapa  negara  dan Indonesia.  Akibatnya  kondisi  perekonomian secara  global  mengalami  penurunan  secara tajam  dimana  negara-negara  seperti  Amerika Serikat, Jerman, Prancis, Italia telah menyatakan resesi ekonomi karena pertumbuhan  ekonomi  yang  minus  selama kuartal  1  dan  kuartal  ke  dua  di  tahun  2020. Dan  Negara  Indonesia  turut  mengalami pertumbuhan  ekonomi  yang  lambat  bahkan minus dimana pada kuartal pertama pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  sebesar 2.97%  dan  pada  kuartal  ke  dua  pertumbuhan ekonomi  mengalami  kontraksi  sebesar  5,32%
(sumber BPS.go.id). Pada latar belakang telah dijelaskan  bahwa  pada  masa  pandemic covid 19  yang  jumlah  kasus  positif covid 19 meningkat  tajam    sebesar  307.120  jiwa,  hal  ini tentunya  berdampak  pada  produktivitas  dari tenaga  kerja  yang  berada  di  berbagai  sektor ekonomi sehingga sebanyak 2,8 juta  tenaga kerja mengalami  dampak  dari  wabah covid 19 diantaranya  dirumahkan  dan  diphk.  Sektor  usaha seperti  UMKM  menjadi  kehilangan  keuntungan karena  daya  beli  masyarakat  turun  akibat  tidak adanya pendapatan bagi rumah tangga konsumen, sehingga  mengakibatkan  perusahaan  atau  sektor usaha membuat lebih sedikit penjualan dan output ekonomi  negara  secara  keseluruhan  menurun.
Akibatnya  para  debitur  yang  mempunyai pinjaman  pada  BPR  tidak  mampu  untuk memenuhi  kewajiban  pembayaran  pinjaman.  Hal tersebut  akan  menimbulakn  atau  menyebabkan terjadinya  kredit  macet  dan  rasio  NPL  BPR  di Indonesia akan meningkat. Rasio NPL yang terus meningkat  akan  membuat  perbankan  pada umumnya dan BPR khususnya akan menjadi tidak efektif  dan  mengalami  kerugian  karena  tidak  ada pengembalian dana dari debitur kepada BPR.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pandemic covid 19  merupakan  kejadian  luar biasa yang menyebabkan perekonomian di seluruh dunia  termasuk  Indonesia  mengalami  penurunan yang  tajam.  Sektor  usaha  mengalami  penurunan pendapatan  dan  keuntungan,  lapangan  pekerjaan berkurang karena banyak isndutri atau perusahaan yang  memilih  untuk  menutup  usaha  untuk menghindari  kerugian  yang  lebih  besar.  Hal tersebut  mendorong  terjadinya  peningkatan terhadap  tingkat  pengangguran.  Akibatnya  para pengusaha,  tenaga  kerja  serta  sektor  ekonomi lainnya  kehilangan  pendapatan  dan  keuntungan, hal  tersebut  menimbulkan  ketidakmampuan  para peminjam  yang  terdiri  dari  pengusaha  untuk mengembalikan dana kepada BPR di Indonesia.
Saran  untuk  penelitian  berikutnya  adalah menganalisis bagaimana kinerja keuangan perbankan umum, syariah dan BPR selama masa pandemic c ovid 19.

## DAFTAR PUSTAKA
Agus,  Gede  dan  Ni  Nyoman  Yuliarni.2013.  ” Faktor- faktor  Yang  Mempengaruhi  Penyaluran  Kredit BPR  Di  Provinsi  Bali ”E-Jurnal  Ekonomi Pembangunan.Vol.2,No.6.Juni2013.Universitas Udayana. Bali Barus,  Caroline,  dan  Erick.  2016.  “ Analisis Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Non Performing  Loan  Pada  Bank  Umum  di Indonesia .” Jurnal Wira Ekonomi Mikroskil  Volume  6,  Nomor  02,  Oktober 2016. STIE Mikrosil, Medan. BPS.go.id Bank Indonesia.go.id Gujarati, Damodar. 2011. “ Dasar-dasar
Ekonometrika ”.  Buku  1,  Edisi  5.  Jakarta:
Salemba Empat
Hasan, Iqbal. 2016. “ Pokok-pokok Materi Statistik 2  (Statistik  Inferensi)”. Jakarta:  Bumi Aksara
“Statistik Perbankan Indonesia”.web.OJK.go.id. Pratamawati,  Putri.  2018.  “ Analisis  Faktor-faktor yang  Mempengaruhi  Non  Performing Loan  Pada  Bank  Umum  BUMN  Tahun 2012-2016” .  Skripsi.  Universitas  Negeri Yogyakarta.
Putro.Sukirno.2017. “ Faktor-faktor Yang Mempengaruhi  Penyaluran  Kredit  Pada Bank  Perkreditan  Rakyat  (BPR)  Di Provinsi  Riau  Tahun  2006-2015 ”  Jurnal JOM  Fekon,  Vol.4  No.1.  Februari
2017.Universitas Riau, Pekanbaru. Winarno,  Wahyu.2015.  “ Analisis  Ekonometrika dan Statistikadengan
Eviews” .
Yogyakarta: UPP STIM YKPN