## PENGARUH PENGENDALIAN KUALITAS KREDIT TERHADAP DISFUNGSIONAL PERILAKU PETUGAS KREDIT DAN IMPLIKASINYA TERHADAP KINERJA KREDIT
Tigor Sitorus (sitorus_tigor@yahoo.com) Institut Bisnis Nusantara Jakarta

## ABSTRACT
This study aims to develop a model of theoretical and empirical models of the Quality Credit Control Based on Asset Information to improve performance, and empirically to test the direct and indirect effects: First, the Quality Credit Control, Forensic Credit Credit and Dysfunctional Behavior of Credit Officer, second, dysfunctional behavior of Credit officer  to Credit Performance. This study uses A Structural Equation Modeling and Path Analysis using Amos software 16.00, and the results of data analysis showed a high goodness of fit, which simultaneously test and individual test proved significant with coefficient of < 0.05, and a variation of the dependent variable can be explained by the independent variables with coefficients adjusted R Square > 0.60 and Loading a high factor of each indicator that is> 0.5, while the model proves Full Fit test all parameters meet the criteria Fit model (Cut of value). This study recommends that  national bank must build a adequate credit controls based on Asset information with strict procedures, and implement a forensic of credit on debtor behavior through the processing and filtering the last 12 months datas and pay attention and the track record of financial or non-financial behavior. Beside Credit Procedures, national bank must manage the system index point for credit officers credit in order to maintain the perception that organizational justice for decreasing dysfunctional behaviors credit officers.
Keywords:  asset information, contingency theory, dysfunctional behavior, organizational learning, performance credit, quality credit control

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model teoritis dan model empiris dari Kualitas Pengendalian Kredit berdasarkan Kekayaan Informasi untuk meningkatkan kinerja, dan untuk menguji pengaruh langsung dan tidak langsung: Pertama, Kualitas Pengendalian Kredit, Kredit Forensik terhadap kinerja kredit, kedua, perilaku disfungsional Kredit Officer terhadap Kinerja Kredit. Penelitian ini menggunakan Structural Equation Modeling dan Analisis Jalur dengan menggunakan software Amos 16.00, dan hasil analisis data menunjukkan bahwa model penelitian adalah fit, yang secara bersamaan dan uji individu terbukti signifikan dengan koefisien <0,05, dan variasi variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen dengan koefisien (adjusted) R Square> 0,60 dan Loading faktor tinggi dari masing-masing indikator yaitu >0,5, sedangkan model terbukti Fit karena semua parameter memenuhi kriteria Fit model. Penelitian ini merekomendasikan agar bank-bank nasional harus membangun pengendalian kredit yang memadai berdasarkan Kekayaan informasi dengan prosedur yang ketat, dan menerapkan forensik kredit terhadap perilaku debitur melalui pengolahan dan penyaringan data 12 bulan terakhir dan memperhatikan rekam jejak perilaku keuangan dan non-keuangan. Selain prosedur kredit, bank nasional
harus membangun sistem indeks penilaian petugas untuk menjaga persepsi yang baik tentang keadilan organisasi yang dapat mengurangi perilaku disfungsional petugas kredit.
Kata kunci: kekayaan informasi, kinerja kredit,kualitas pengendalian kredit, pembelajaran organisasi, perilaku disfungsional, teori kontijensi
Indonesia sebagai salah satu negara yang terkena ekses globalisasi, terus berupaya melakukan pembenahan pada kebijakan ekonomi, keuangan dan perbankan serta membangun perangkat hukum maupun berbagai regulasi untuk melindungi kepentingan ekonomi nasional yang pernah mengalami krisis perbankan yang berkepanjangan sejak medio 1997 hingga 2007, dan berlanjut pada awal 2008. Hal di atas senada dengan pernyataan Miyasto (1997) dalam pidato pengukuhan guru besar Universitas Diponegoro yang mengemukakan bagi negara Indonesia, persaingan global telah menimbulkan kekhawatiran akan menjadi berada pada posisi inferior mengingat adanya kelemahan-kelemahan struktural yang dihadapi dalam sistem perekonomian nasional, oleh karena itu tidak ada pilihan lain selain memperkuat posisi internal agar dapat akses dalam kompetisi global.
Sesungguhnya krisis sektor keuangan pada tahun 2008 yang dialami oleh negara Indonesia, berawal dari permasalahan kegagalan pembayaran kredit perumahan (subprime mortgage default) di Amerika Serikat (AS), dimana Lehman Brothers mengumumkan kerugian bertahap sebelum akhirnya bangkrut dan berujung pada pengumuman kepailitannya pada 15 September 2008. Keguncangan serupa juga hampir bersamaan dialami oleh Merryl Linch, Citigroup, AIG dan berbagai lembaga keuangan besar lain. Krisis keuangan di AS kemudian merusak sistem perbankan bukan hanya di AS namun meluas hingga ke Eropa lalu ke Asia terutama negara-negara seperti Jepang, Korea, China, Singapura, Hongkong, Malaysia, Thailand dan Indonesia. (Stephanus, 2008).
Efek dari krisis keuangan Internasional pada tahun 2008 bagi negara Indonesia adalah ; sektor keuangan di Indonesia mengalami goncangan (turbulensi). Goncangan ditandai oleh penutupan sementara Bursa Efek Indonesia (BEI) menyusul hasil keputusan Pemerintah yang menyetujui penutupan Pasar Bursa Saham Indonesia yang dipicu oleh terus menurunnya harga saham gabungan di pasar saham Indonesia sebagai ekses penarikan modal secara besar-besaran oleh investor asing.
Pasang surut investasi perbankan di Indonesia telah beberapa kali terjadi, seperti pada awal reformasi (1997), dimana dunia perbankan mengalami kondisi yang sangat memprihatinkan seperti terdapat beberapa bank swasta mengalami colapsed sementara beberapa bank milik pemerintah dimerjer guna meningkatkan  kinerjanya yang sempat buruk. Dari sekitar 200 bank pada waktu sebelum krisis moneter terjadi, namun saat ini jumlahnya menjadi 122 bank, hal ini merupakan indikasi betapa lemahnya pengelolaan perbankan nasional dan rendahnya kualitas pengendalian internal. (Supriyanto, 2007).
Rendahnya kualitas pengendalian internal bank masih tetap menyelimuti sistem perbankan nasional,  dimana “krisis perbankan lanjutan” kembali terjadi, sehingga selama kurun waktu 2004- 2008, Bank Indonesia sudah menutup 13 bank karena tidak hati-hati dalam mengelola bank yang berakibat kepada Non Performing Loan yang tinggi. Beberapa bank yang ditutup operasinya seperti; Bank Asiatic, Bank Dagang Bali, Bank Global, Bank IFI, dan satu bank diselamatkan atau bail out yaitu Bank Century, serta 9 bank perkreditan rakyat (BPR) yang ditutup (Bisnis, 2 Pebruari 2010), sementara jauh sebelum “krisis keuangan lanjutan” terjadi, Otoritas perbankan Indonesia (Bank
Sentral) pada 2006 telah mengeluarkan regulasi berupa Peraturan Bank Indonesia No.8/19/PBI/2006, yang mengharuskan perbankan nasional menganut prinsip kehati-hatian dalam menyalurkan dana dengan tujuan mendorong  sektor perbankan dan lembaga keuangan lainny tumbuh dan berkembang secara pasti ditengah persaingan bisnis industri perbankan yang sangat ketat.

## Research Gap
a. Hubungan antara Sistem pengendalian dengan Kinerja Organisasi
Temuan-temuan riset empirik terdahulu menunjukkan adanya gap berupa perbedaan pendapat tentang hubungan antara Sistem pengendalian dengan Kinerja seperti; Penin (1998) dalam jurnal Credit Control is Power, dengan variabel Kontrol Kredit dan Kebijakan Kredit yang diturunkan kepada beberapa dimensi penelitian seperti; pemeriksaan manfaat kredit bagi potensial clients, syarat dan kondisi pembayaran, pembatasan/limitasi kredit, pemeliharaan, informasi/catatan client, hubungan dengan client, mengemukakan bahwa Kebijakan kredit dipengaruhi oleh hubungan yang baik dengan client dan sistem pengendalian kredit yang berkualitas signifikan melindungi perusahaan dari kredit macet yang ditimbulkan oleh Non performing Loan (NPL). Tugiman (2000), melakukan penelitian terhadap 102 BUMN/D. Hasil penelitian membuktikan secara kuantitatif pengaruh pengendalian internal dalam rangka pencapaian kinerja organisasi. Pengaruh pengendalian internal terhadap kinerja perusahaan menunjukkan angka yang paling besar bila dibandingkan dengan pengaruh manajer puncak, auditor internal, manajer produksi, dan manajer keuangan. Berbeda dengan peneliti di atas, Boudriga, et.al. (2009) dalam jurnal Banking supervision and Non Performing Loans: a cross-country analysis, melakukan penelitian yang menggunakan indicator kinerja keuangan perbankan dan data lingkungan hukum untuk panel dari 59 negara berkembang selama periode 2002-2006, dan mengembangkan model yang komprehensif untuk menjelaskan perbedaan NPL antar negara berkembang. Penelitian ini bertujuan menilai peran Pengawasan dan Pengendalian terhadap kredit serta ketentuan dan peraturan terhadap tingkat risiko kredit. Study ini menggunakan interaksi antara beberapa fitur kelembagaan dan perangkat peraturan perbankan. Hasil study membuktikan bahwa Semua system pengawasan dan pengendalian kredit yang diimplementasikan dan perangkat peraturan tidak secara signifikan mengurangi kredit bermasalah bagi negara-negara dengan institusi lemah, lingkungan yang korup, dan Negara yang tidak demokratis.
b. Hubungan Forensik Kredit dengan Kualitas Pengendalian dan Kinerja
Riset Empirik lainnya yang berkaitan dengan hubungan Forensik Kredit dengan Kualitas Pengendalian dan Kinerja. Srivastava et.al (2007), menemukan bahwa dengan melakukan proses integrasi bukti (evidence) sebagai aktivitas forensik yang lebih terperinci kepada jaringan atau keterkaitan bukti-bukti  dari sebuah transaksi akan membuat aktivitas kontrol dan audit lebih efektif dan efisien. Fang, Eric, Kenneth, dan Shaoming, 2004, Stephen, 1999, dalam Journal Forensic Finance: Enron and Others menemukan bahwa sistem hukum dan ketentuan perundangan adalah solusi terbaik dan signifikan untuk melakukan kegiatan kontrol tetapi sangat mahal biayanya (High cost). Solusi internal seperti Aligning incentive dan monitoring adalah langkah yang paling efisien dan signifikan untuk mencegah dan memperbaiki praktek mallfunction. Berbeda dengan penelitian di atas, Njanike, Dube dan Mashanyanye (2009) dalam Forensik Auditing sebagai salah satu fungsi administrasi memiliki ketentuan-ketentuan dalam melindungi kekayaan (asset) perbankan. Upaya melakukan audit forensik adalah dengan mendeteksi dan menginvestigasi melalui berbagai teknik
seperti; teknik pengujian dan hipotesa fraud, teknik breakpoint, digital analisis. Lebih jauh Njanike, Dube, dan Mashanyanye (2009) mengatakan bahwa Lingkungan yang kondusif sangat mempengaruhi efektivitas Forensik Auditing dalam mendeteksi, memeriksa dan mencegah kecurangan dalam praktek perbankan. Fabro dan Cornelius (2008). Dengan proses identifikasi lingkungan akan menghasilkan kapabilitas untuk mengidentifikasi, mengumpulkan dan menyajikan bukti data dan facta, maka akan signifikan menciptakan sistem pengendalian yang berkualitas dan efektif melindungi asset informasi perusahaan.
Berdasasarkan latar belakang, fenomena gap pada bisnis perbankan dan research gap yang telah dipaparkan di atas, maka penulis mengajukan permasalahan penelitian adalah, bagaimana system pengendalian kredit yang memadai (adequate) dan berbasis asset informasi pada bank-bank nasional di Indonesia dapat menurunkan perilaku disfungsional dan meningkatkan Kinerja Kredit yakni tercapainya pertumbuhan kredit dengan tingkat NPL dibawah < 5% pada industri perbankan nasional di Indonesia.
Dari permasalahan tersebut, maka untuk mengarahkan penulis dalam melakukan penelitian, dibuat  pertanyaan-pertanyaan penelitian sebagai berikut:
1. Apakah Kualitas Pengendalian Kredit berbasis asset informasi berpengaruh terhadap Kinerja Kredit dan Perilaku Disfungsional Petugas Kredit
2. Apakah Forensik Kredit berpengaruh terhadap Perilaku Disfungsional Petugas Kredit
3. Apakah Perilaku Disfungsional Petugas Kredit berpengaruh terhadap Kinerja Kredit
Berdasarkan latar belakang permasalahan dan pertanyaan penelitian, maka penelitian ini bertujuan:
1. Untuk menganalisis dan mengetahui pengaruh Kualitas Pengendalian Kredit berbasis asset informasi terhadap Kinerja Kredit dan perilaku Disfungsional Petugas Kredit
2. Untuk menganalisis dan mengetahui pengaruh Forensik Kredit terhadap Perilaku Disfungsional Petugas Kredit
3. Untuk menganalisis dan mengetahui pengaruh Perilaku Disfungsional Petugas Kredit berpengaruh terhadap Kinerja Kredit
Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi bagi kalangan akademisi dan kalangan praktisi berupa rekomendasi model pengembangan teori dan model pengembangan empiris tentang konsep-konsep kualitas pengendalian kredit berbasis asset informasi guna meningkatkan kinerja. Penelitian ini berimplikasi akademis dengan memberikan dukungan bagi pengembangan teori kontijensi, teori kontrol memadai (adequate internal control) dan teori organisasi yang melihat dari perspective lebih luas atas pengaruh pengendalian  kreditterhadap kinerja, yaitu:
a) Mengemukakan bagaimana kualitas pengendalian kredit berbasis asset informasi dapat ditingkatkan mengadopsi teknologi forensik dalam pemrosesan kredit
b) Mengemukakan bagaimana kinerja organisasi dapat ditingkatkan dengan meningkatkan kualitas pengendalian kredit berbasis asset informasi
c) Mengemukakan bagaimana menurunkan efek perilaku disfungsional sehingga  hubungan antara kualitas pengendalian kredit berbasis asset informasi terhadap kinerja menjadi positif.
Sedangkan implikasi praktis yaitu:
Memberikan pedoman dalam meningkatkan kualitas pengendalian berbasis asset informasi dalam memproses kredit dan sekaligus membangun sistem pengendalian kredit yang memadai (adequate control credit), oleh karena itu, praktisi harus mengimplementasikan pembelajaran organisasi (learning process) dengan membangun dan mengembangkan kapasitas sumberdaya manusia dan adopsi teknologi informasi yang terintegrasi dan mempunyai relasi dan koneksitas dengan sistem pasar dan keuangan, membangun kode etik Petugas Kredit, kultur kejujuran, keterbukaan dan saling membantu, dan yang juga turut menentukan efektifitas system pengendalian kredit yang memadai adalah system administrasi dan hukum yang kondusif yang memberi ruang dan waktu bagi pelaksanaan Forensik Kredit  dalam mencegah dan menginvestigasi kerugian industri perbankan.
a) Pentingnya dilakukan proses checking account dan on the spot serta pengadministrasian secara terpadu terhadap data dan informasi calon nasabah dan nasabah, proses screening dan filterisasi serta analisis terpadu terhadap data-data dan informasi calon nasabah dan nasabah selama 12 bulan terakhir dan mengkoneksikan dengan rekam jejak transaksi keuangan dan non keuangan calon nasabah dan nasabah, memperhatikan tingkat koneksitas terhadap rekanan, suplier, kreditur dan kolega maupun keluarga, melihat polarisasi transaksi laporan keuangan calon nasabah dan nasabah.
b) Pentingnya mengimplementasikan Forensik Kredit dengan memperhatikan aspek perilaku debitur, rekam jejak debitur, keterkaitan dan koneksitas debitur dengan keluarga dan dengan kolega  dalam pemberian kredit kepada debitur sebelum kredit diputuskan untuk disetujui, agar dapat mempertahankan Kualitas Pengendalian Kredit berbasis asset informasi. Forensik Kredit dapat diimplementasikan dalam pemrosesan kredit baik sebelum kredit disalurkan maupun setelah kredit diberikan kepada debitur.
Rancangan penelitian ini menggunakan metode survey. Penelitian ini merupakan pendekatan ilmu ekonomi terutama manajemen dan akuntansi perbankan dengan kajian utama ilmu manajemen keuangan dan perbankan, sistem pengendalian manajemen dan manajemen strategik. Secara khusus menggunakan teori biaya transaksi ekonomi, teori kontijensi dan teori keagenan mengenai ketidakpastian lingkungan bisnis eksternal dan variabel lainnya yaitu perencanaan strategik, sistem pengendalian internal yang memadai dan kinerja kredit perbankan.
Penelitian ini bertujuan memperoleh gambaran/deskripsi tentang sifat lingkungan pengendalian internal dan perencanaan strategik serta menguji hipotesis perihal pengaruhnya terhadap kinerja kredit bank. Sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai, maka digunakan 2(dua) jenis/ bentuk penelitian yaitu: penelitian deskriptif dan verifikatif. Penelitian deskriptif adalah penelitian yang bertujuan untuk memperoleh gambaran/deskripsi tentang ciri-ciri variabel lingkungan pengendalian internal, perencanaan strategik dan kinerja kredit bank dengan pendekatan balanced scorecard. Penelitian verifikatif merupakan jenis penelitian yang bertujuan untuk mengetahui hubungan kausalitas antar variabel melalui suatu pengujian hipotesis.
Populasi merupakan kumpulan individu atau objek penelitian yang memiliki kualitas-kualitas serta ciri-ciri yang telah ditetapkan. Berdasarkan kualitas dan ciri-ciri tersebut, populasi dapat dipahami sebagai sekelompok unit analisis atau objek pengamatan yang minimal memiliki satu persamaan karakteristik. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh tingkatan pimpinan pada 4 bank nasional milik pemerintah dan 6 bank milik swasta di wilayah operasional Jakarta, yang terlibat
langsung dalam pemrosesan kredit, dimana bank nasional  tersebut tercatat di Bursa Efek Indonesia Jakarta  sampai tahun 2010. Dipilihnya Bank-bank yang tercatat di BEI adalah karena sebelum tercatat di BEI, bank-bank tersebut telah melalui mekanisme kelayakan seperti; telah di audit oleh external auditor yang ditunjuk oleh Bapepam.
Sampel adalah bagian dari populasi yang memiliki karakteristik yang relatif sama dan dianggap bisa mewakili populasi. Berdasarkan studi pendahuluan diperoleh data jumlah bank nasional yang terdaftar di BEI sampai tahun 2010 berjumlah 29 bank dengan lebih dari 5000 cabang di seluruh Inonesia. Mengingat tidak memungkinkan untuk mengambil seluruh unit populasi, maka dengan mempertimbangkan kemampuan peneliti yang dipandang dari segi dana, waktu dan fasilitas serta dukungan lainnya, maka tidak mungkin pula untuk dilakukan sensus. Oleh karena itu dalam penelitian ini dilakukan penarikan sampel untuk masing-masing cabang yang dapat mewakili seluruh unit populasi.
Sebelum melakukan penarikan, terlebih dahulu ditetapkan metode penarikan sample. Metode penarikan sampel yang dipakai yaitu Purposive Sampling dengan metode Judgement sampling (Augusty, 2006). Alasan dipilihnya metode Judgement sampling adalah dengan mempertimbangkan seluruh informasi yang berkaitan dengan masalah penelitian dapat digali dari responden yang terlibat langsung dalam proses persetujuan kredit. Oleh karena itu, sampel dalam penelitian ini Kepala Bagian Pengendalian Kredit/Petugas Kredit  pada 4 bank nasional milik pemerintah, 6 bank nasional milik swasta yang tercatat di BEI sampai tahun 2010, dan masing- masing  diwakili oleh 12 kantor cabang di wilayah Jakarta, Depok, Bekasi,Tangerang. Dipilihnya Kepala Bagian Pengendalian Kredit/Petugas Kredit sebagai sampel karena memahami dan menguasasi proses serta terlibat dalam proses persetujuan kredit sehingga memiliki data dan informasi tentang Kualitas Pengendalian Kredit, sedangkan dipilihnya cabang-cabang tersebut karena masih dalam satu wilayah operasional kliring Bank Indonesia (BI) yakni wilayah Jakarta, sehingga memiliki kode Kliring BI yang sama, serta Bank umum di wilayah tersebut memberikan kontribusi NPL terbesar yakni Rp. 22,2 Trilyun  (45%) dari jumlah NPL seluruh Indonesia yakni Rp. 49,3 Trilyun (Diolah dari data statistik BI Vol. 9 No.3, 2011), yang selanjutnya untuk setiap cabang diwakili oleh 1 orang Kepala Bagian Pengendalian Kredit/Petugas Kredit yang memproses kredit,sehingga seluruh sample berjumlah 10 x12 orang = 120 orang dan 120 kantor. Jumlah sampel ini sesuai dengan syarat miniminal 10-25 kali jumlah variabel independen, dimana jumlah variabel independen adalah 5 variabel. (Roscoe dalam Sekaran, 2003, Hair et.al, Tabachic & Fidel dalam Augusty, 2006).
Pada dasarnya data yang diperlukan dalam penelitian ini dapat dikelompokkan menjadi 3(tiga) kelompok variabel yaitu: Variabel Independen, Variabel Dependen, Variabel Mediasi (Intervening).
Tuckman (1988) menjelaskan pengertian variabel dependen, independen, mediator dan moderator sebagai berikut: Variabel Independen adalah Variable yang sering disebut sebagai Variabel Stimulus, Variabel Pengaruh, Variabel Penjelas, atau Variable Bebas. Variabel Bebas adalah variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab perubahannya atau timbulnya variabel Dependen (terikat). Variabel Dependen adalah sering disebut sebagai Variabel Efek, Variabel Terpengaruh, Variabel Terikat atau Variabel Tergantung. Variabel Terikatmerupakan Variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat karena adanya variabel bebas. Variabel Mediator (Intervening) adalah variabel yang secara teoritis mempengaruhi hubungan antara variabel Bebas dengan variabel
Terikat, tetapi tidak dapat diamati dan diukur, variabel ini merupakan variable Penyela/antara yang terletak diantara variabel Bebas dan variabel Terikat, sehingga variabel Bebas tidak secara langsung mempengaruhi berubahnya atau timbulnya variabel Terikat, sehingga ciri-ciri atau persyaratan dari variable Mediating adalah: berada dalam satu jalur hubungan, dipengaruhi oleh Independen Variabel dan mempengaruhi Dipenden Variabel, dalam penelitian sosial/keperilakuan adalah mudah berubah, missal mood, emosi, rasa puas, benci, sedih dan lain-lain, dapat menjelaskan adanya hubungan tidak langsung variabel dependen dan independen.
Dari pengertian dan ciri/persyaratan yang dikemukakan di atas, maka seluruh variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1) Variabel pertama (QK) adalah Kualitas Pengendalian Kredit berbasis Asset Informasi. Variabel ini merupakan mediasi atau intervening berupa Kualitas Pengendalian Kredit berbasis Asset Informasi atas pelaksanaan monitoring, observasi, total review, checking on spot dan informasi dan komunikasi. Kualitas Pengendalian ditunjukkan oleh efektivitas pelaksanaan pengendalian kredit.
2) Variabel kedua (FOR) adalah Forensik kredit (Pengumpulan bukti transaksi, rekam jejak keuangan, pemolaan transaksi keuangan, analisa dan evaluasi transaksi). Variabel ini merupakan variabel yang mengadopsi teori Pembelajaran Organisasi, dimana organisasi dari semua tingkatan, tidak hanya manajemen puncak, terus melakukan pengamatan lingkungan dalam upaya memperoleh informasi penting, yang diperlukan untuk memperoleh keuntungan dari perubahan lingkungan, dan bekerja dengan metode, prosedur, dan teknik evaluasi yang terus menerus diperbaiki.Variabel ini sebagai variabel independen dan diduga mempunyai hubungan erat dengan variabel sistem pengendalian kredit dan diduga mempunyai pengaruh dalam peningkatan kinerja kredit bank.
3) Variabel ketiga adalah Perilaku Disfungsional (DF) dengan dimensi Kerja Curang, kerja toleran destruktif dan kerja apatis. Variabel ini merupakan variabel independen berupa perilaku toleran seperti: permisif, unware dan perilaku curang dari petugas/pejabat kredit dan sikap apatis yang terjadi, yang mempengaruhi Kinerja  Adoratif Petugas Kredit.
4) Variabel keempat (KK) adalah Kinerja Kredit. Variabel ini merupakan variabel dependen dan sebagai hasil berupa kualitas kredit yang dicapai bank, yang mana kinerja kredit bank yang diukur dengan perspektif keuangan yaitu: NPL dan Pertumbuhan Kredit serta Kualitas agunan.
Sehingga model penelitian dapat dibuat secara matematis sebagai berikut:
KK   =   f(DF) + f(QK)    + e (1) DF    =   f(QK) + f(FOR) + e (2)
Pengukuran yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah pengukuran data interval dengan skala likert (Likert,1963). Skala ini menghasilkan pengukuran yang memungkinkan perhitungan rata-rata, standard deviasi, statistik parameter, korelasi dan sebagainya. (Sumated rating methods, Bird, 1988), dan dikembangkan oleh Tsui, Anne, dan Lyman (1997) dalam mengukur pengaruh Investasi dalam tenaga kerja terhadap Kinerja karyawan, dengan skoring dari setuju sampai sangat setuju (skore 1 sd 7), dan oleh Heneman (1974) dalam jurnal Comparison of self superior rating of managerial performance, serta oleh Baldauf dan Cravens dalam jurnal The effect of moderators on salesperson behavior performance and salesperson outcome performance and sales
organization effectiveness relationship (2001), dimana skala pengukuran menggunakan Likert ”7” poin, dan teknik analisis data menggunakan teknik Multiple Regression analysis. Contoh :
Tidak pernah Selalu Butir Pernyataan 1 2 3 4 5 6 7
Data yang diperlukan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data skunder. Data primer yang diperlukan dalam penelitian ini dikumpulkan dengan melakukan penelitian lapangan yaitu, langsung ke bank/emiten tercatat di BEI. Data sekunder dikumpulkan melalui penelitian kepustakaan.
1)  Penelitian Lapangan
Data primer yang diperlukan dalam penelitian ini berhubungan dengan identitas bank yang merupakan kelompok pertama. Kelompok kedua data yang digunakan untuk mengukur variabel lingkungan pengendalian, sistem informasi, aktivitas kontrol serta variabel kinerja kredit bank. Untuk memperoleh data primer, digunakan penelitian lapangan (field research) dengan teknik pengumpulan data sebagai berikut:
a) Kuesioner, yaitu daftar pertanyaan terstruktur yang ditujukan pada responden yang terpilih sebagai sampel. Adapun model kuesioner yang digunakan adalah kuesioner tertutup dan terbuka. Responden dalam penelitian ini adalah pimpinan bank atau manajer yang mewakili tim pengendalian kredit.
b) Observasi, Bila perlu dilakukan observasi ke bank untuk melihat dari dekat masalah-masalah yang berhubungan dengan pokok bahasan, sehingga dapat diketahui sejauh mana pengaruh lingkungan bisnis eksternal dan perencanaan strategik terhadap kinerja bank yang diukur dengan balanced scorecard.
c) Wawancara, dilakukan pada pimpinan bank dan manajer perencanaan dan pengendalian kredit serta bagian pengawasan kredit.
2)  Penelitian Kepustakaan
Penelitian kepustakaan diperlukan untuk mengumpulkan data sekunder serta diperlukan untuk menunjang, melengkapi, dan meyempurnakan data primer. Teknik pengumpulan data skunder adalah dengan cara mempelajari dari jurnal, laporan-laporan dari instansi terkait serta karya tulis lainnya yang ada hubungannya dengan penelitian ini, seperti laporan keuangan bank tercatat di BEI dari tahun 2005-2009 di Bursa Efek Indonesia yang diterbitkan dalam buku Indonesian Capital Market Directory.

## Prosedur Penelitian
1)   Tahap Uji Coba Penelitian
Setelah indikator-indikator dikembangkan yang berasal dari konsep (construct) teoritis variabel, terlebih dahulu didiskusikan dengan pihak lain (second opinion) terutama yang memiliki pengetahuan dan kompetensi yang relevan dengan topik penelitian. Selanjutnya dilakukan uji coba kepada populasi sasaran dalam jumlah yang relatif kecil yang dianggap mewakili karakteristik populasi sasaran yang sebenarnya.
2)  Pengujian Data
Mengingat pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuesioner, maka kesungguhan responden dalam menjawab pertanyaan-pertanyaan merupakan hal yang sangat penting dalam penelitian. Keabsahan atau kesahihan suatu hasil penelitian sosial sangat ditentukan oleh alat ukur yang digunakan. Apabila alat ukur yang dipakai tidak valid dan atau tidak dapat dipercaya, maka hasil penelitian yang dilakukan tidak akan menggambarkan keadaan yang sesungguhnya. Dalam mengatasi hal tersebut diperlukan dua macam pengujian, yaitu uji validitas (test of validity) dan uji keandalan (test of reliability) untuk menguji kesungguhan jawaban responden. a.   Uji Validitas (Test of Validity)
Uji validitas dilakukan untuk mengetahui apakah alat ukur yang telah disusunbenar-benar mengukur apa yang perlu diukur. Uji validitas berguna untuk menentukan seberapa cermat suatu alat melakukan fungsi ukurannya. Alat ukur validitas yang tinggi berarti mempunyai varian kesalahan yang kecil, sehingga memberikan keyakinan data yang terkumpul merupakan data yang dapat dipercaya.
Dalam penelitian ini uji validitas dilakukan dengan mengkorelasikan masing-masing pertanyaan dengan jumlah skor untuk masing-masing variabel. Angka korelasi yang diperoleh secara statistik harus dibandingkan dengan angka kritik tabel  korelasi nilai r. Bila r hitung > r table, berarti data tersebut signifikan (valid) dan layak digunakan dalam pengujian hipotesis penelitian. Sebaliknya bila r hitung < dari r tabel berarti data tersebut tidak signifikan (tidak valid) dan tidak akan diikutsertakan dalam pengujian hipotesis penelitian. b.   Uji Reliabilitas (Test of Reliability)
Setelah dilakukan uji validitas atas pertanyaan atau pernyataan yang digunakan dalam penelitian ini, selanjutnya dilakukan uji reliabilitas. Uji reliabilitas bertujuan untuk mengetahui apakah alat pengumpul data pada dasarnya menunjukkan tingkat ketepatan, keakuratan, kestabilan atau konsistensi alat tersebut dalam mengungkapkan gejala tertentu dari sekelompok individu, walaupun dilakukan pada waktu yang berbeda. Uji keandalan dilakukan terhadap pertanyaan-pertanyaan atau pernyataan-pernyataan yang sudah valid.
Reliabilitas dari setiap pertanyaan akan ditunjukkan dengan hasil rhitung yang lebih besar atau sama dengan r tabel, dan r hitung nya positif.
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan teknik analisa dengan metode Structural Equation Modeling (SEM). SEM merupakan metode analisa yang selain memberikan informasi mengenai hubungan kausal simultan di antara variabel-variabelnya, juga memberikan informasi tentang muatan faktor dan kesalahan-kesalahan pengukuran. Kesalahan-kesalahan pengukuran yang biasanya muncul pada regresi linear berganda oleh karena penggunaan variabel-variabel laten, diatasi oleh SEM melalui persamaan-persamaan yang ada pada model pengukuran. SEM mampu untuk menganalisis hubungan antara variabel laten dengan variabel indikatornya, hubungan antara variabel laten yang satu dengan yang lain, juga mengetahui besarnya kesalahan pengukuran. (Ghozali, 2005).
Untuk dapat menggunakan teknik analisa Structural Equation Modeling dapat digunakan perangkat lunak (software) yang mendukung. Pada penelitian ini, penulis menggunakan software Amos 16.00.
Secara umum prosedur SEM mengandung tahap-tahap berikut: 1)  Spesikasi Model
Spesifikasi Model SEM dimulai dengan menspesifikasikan model penelitian yang akan diestimasi, hal ini merupakan hal yang penting karena merepresentasikan permasalahan yang akan diteliti. Analisis tidak akan dimulai sebelum peneliti menspesifikasikan sebuah model yang menunjukkan hubungan di antara variabel-variabel yang akan dianalisis. 2)  Identifikasi.
Di dalam persamaan simultan secara garis besar terdapat tiga kategori identifikasi yaitu: a)  Under-Identified Model
Under-Identified Model adalah model dengan jumlah paramater yang diestimasi lebih besar dari jumlah data yang diketahui (data yang merupakan variance dan covariance dari variabel-variabel teramati).
b)  Just-Identified model
Just-Identified model adalah model dengan jumlah parameter yang diestimasi sama dengan data yang diketahui.
c) Over-Identified Model
Over-Identified Model adalah model dengan jumlah parameter yang diestimasi lebih kecil dari jumlah data yang diketahui.
3)  Estimasi
Dalam melakukan estimasi kita berusaha memperoleh nilai parameter-parameter dalam model sehing ga matrik kovarian yang diturunkan dari model Σ(θ) sedekat mungkin atau sama dengan S yang merupakan matrik kovarian sampel dari variabel-variabel teramati.
Karena matrik kovarian Σ atau data seluruh populasi tidak diketahui maka diganti dengan S yaitu matrik kovarian sampel.
Untuk mengetahui kapan estimasi cukup dekat, maka diperlukan fungsi yang diminimalisasikan yang merupakan fungsi dari S dan Σ(θ) yaitu F(S,Σ(θ) ).
4)  Uji Kecocokan
Uji kecocokan dilakukan untuk memeriksa tingkat kecocokan antara data dengan model, validitas, dan realibilitas model pengukuran, dan signifikansi dari model-model struktural.
Menurut Heir et. al. (1998) evaluasi terhadap tingkat kecocokan data dengan model dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu:

## a)  Kecocokan keseluruhan model (overall model fit)

## Tahap pertama ini dilakukan untuk mengevaluasi secara umum derajat kecocokan atau
Goodness Of Fit (GOF) antara data dengan model. Oleh karena SEM tidak mempunyai satu uji statistik yang terbaik untuk menjelaskan “kekuatan” prediksi model, maka para peneliti mengembangkan beberapa ukuran GOF atau Goodness Of Fit Indices (GOFI) yang dapat digunakan secara bersama-sama atau kombinasi.
b)  Kecocokan model pengukuran (Analisis model pengukuran)
Setelah kecocokan model dan data secara keseluruhan adalah baik, langkah berikutnya adalah evaluasi atau uji kecocokan model pengukuran.
Evaluasi akan dilakukan terhadap setiap konstruk atau model pengukuran (hubungan antara sebuah variabel laten dengan beberapa variabel teramati/indikator secara terpisah) melalui: Evaluasi terhadap validitas (validity) dari model pengukuran.
c) Kecocokan Model Struktural (Analisis model struktural)
Uji kecocokan ini dilakukan terhadap koefisien-koefisien persamaan struktural dengan menspesifikasikan tingkat signifikansi tertentu. Dalam hal tingkat signifikansiadalah 0,05, maka nilai t dari persamaan struktural harus ≥ 1 ,96 atau praktisnya ≥ 2.
Selain itu juga harus dilakukan evaluasi terhadap solusi standar dimana semua koefisien mempunyai varian yang sama dan nilai maksimumnya adalah 1.
Sebagai ukuran menyeluruh terhadap persamaan struktural, overall coefficient of determination (R 2 ) dihitung seperti pada regresi berganda.
5)  Respesifikasi model
Respesifikasi terhadap model penelitian kita lakukan apabila terdapat validitas model yang belum baik, kecocokan keseluruhan model yang belum cukup baik, dan reliabilitas model yang belum baik. Pelaksanaan respesifikasi sangat tergantung pada strategi pemodelan yang digunakan. Ada tiga strategi pemodelan yang dapat dipilih yaitu:
1) Strategi pemodelan konfirmatori atau confirmatory modeling strategy atau strictly confirmatory/SC.
2) Strategi kompetisi model atau competing model strategy atau alternative/competing models/AM.
3) Strategi pengembangan model atau model development strategy.

## Uji Hipotesis
Dalam uji hipotesis, tingkat signifikan si (α) yang digunakan adalah 5% atau 0,05. Dengan demikian H 0 ditolak apabila :
t hitung >  t α /2, n-k-1 atau       t hitung <  - t α /2, n-k-1
Adapun beberapa hipotesis nol (H0) yang dikemukakan adalah sbb:
1. Hipotesis  1 :  Kualitas Pengendalian Kredit berbasis asset informasi berpengaruh positif terhadap Kinerja Kredit
2. Hipotesis  2 :  Kualitas Pengendalian Kredit berbasis asset informasi berpengaruh negatif terhadap Perilaku Disfungsional petugas kredit.
3. Hipotesis  3 :  Forensik Kredit berpengaruh negatif terhadap Perilaku Disfungsional Petugas Kredit
4. Hipotesis  4 :  Perilaku Disfungsional Petugas Kredit berpengaruh negatif terhadap Kinerja Kredit

## Objek Penelitian
Objek penelitian adalah lingkungan pengendalian, aktivitas pengendalian, pengelolaan risiko, sistem informasi dan komunikasi, pengamanan kredit dan kinerja kredit perbankan. Tempat penelitian ini adalah cabang–cabang pada 4 bank milik pemerintah dan 6 bank milik swasta di wilayah operasional Jadetabek, yang masih terdaftar di Bursa Efek Indonesia sampai tahun 2010 yang memiliki bagian Pengendalian Kredit dan memiliki Sistem informasi berbasis Asset Informasi (IT). Subyek penelitian adalah pimpinan bank atau manajer unit yang terlibat langsung dalam pengendalian kredit dan pihak-pihak yang mewakili dalam penyusunan perencanaan dan pengendalian kredit  bank dan laporan keuangan bank yang tercatat di BEI. Alasan dipilihnya bank tercatat di BEI yang terdaftar di BEI adalah: pertama Dalam masa krisis kinerja bank tercatat di BEI ada yang mengalami penurunan pendapatan bunga yang drastis dan ada pula yang memperoleh kenaikan pendapatan bunga yang cukup tinggi, hal ini menggambarkan adanya ketidak pastian
lingkungan pengendalian internal yang berpengaruh terhadap kinerja kredit, kedua Data bank  yang digunakan dalam penelitian ini relatif mudah diperoleh.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini mencoba menjelaskan dan memaparkan tentang proses data screening yakni: demografi responden, jawaban responden yang diperoleh, pengujian normalitas, response bias, validitas dan reliabilitas, gambaran umum distribusi sampel dan statistik deskriptif, statistik inferensia, pengujian hipotesis atas pertanyaan penelitian.

## Proses Data Screening
a.   Deskripsi sample
Tabel 1.  Statistic Demografi Sample
Laki-laki Perempuan Jumlah Sampel % Jenis kelamin 60% 60% 120 orang 100 S3 S2 S1 <S1 Posisi Jabatan 1% 38% 58,5% 2,5% 100 Top Middle Lower - Lama Jabatan 2,5% 25% 50% - 100 Jakarta Depok Bekasi Tangerang Lokasi Kantor 25% 25% 25% 25% 100 Pemerintah Swasta Kepemilikan 40% 60% 100
Sumber: Hasil olahan SPSS versi 16.0
Dari data statistik deskriptif (Table 1), memberikan gambaran suatu data demografi atas responden pejabat bank yang dijadikan sample yang meliputi: Jenis kelamin, pendidikan, posisi jabatan, lama menduduki jabatan, lokasi kantor, dan kepemilikan bank. Pada output SPSS yang tertuang pada Tabel 1, menunjukkan jumlah responden (N) adalah 120 orang, dan terdistribusi pada jumlah responden laki-laki 60%, perempuan 40%, tingkat pendidikan responden S3 sebanyak 1%, S2 = 38%, S1 = 58,5% dan dibawah S1 sebanyak 2,5%. Pada posisi jabatan, responden tersebar pada Top Management 2.5%, Midle Management 45%, dan lower management 52,5%, sementara lama menduduki jabatan responden tersebar pada masa jabatan lebih dari 10 tahun 2,5%, 6-10 tahun sebanyak 25%, masa kerja 1-5 tahun sebanyak 50% dan dibawah 1 tahun 22,5%. Untuk lokasi kantor, masing-masing wilayah Jakarta, Depok, Bekasi dan Tangerang 25%, sedangkan untuk data kepemilikan atas bank yaitu 60% dimiliki oleh swasta dan 40% dimiliki oleh Pemerintah.
Tabel 2. Statistik Deskriptif Variabel-variabel
N Range Minimum  Maximum Mean Std. Deviation  Variance Statistic  Statistic Statistic Statistic Statistic  Std. Error Statistic Statistic FOR 120 2,73 4,27 7,00 5,8945 0,05325 0,58330 0,340 QK 120 2,65 3,65 6,31 5,5846 0,05003 0,54810 0,300 DF 120 2,53 3,65 6,18 5,2539 0,03604 0,39483 0,156 KK 120 2,43 4,14 6,57 5,3976 0,04562 0,49973 0,250 Valid N (listwise) 120
Sumber: Hasil olahan SPSS Versi 16.0
Data statistic deskriptif pada Tabel 2 memberikan gambaran variable Forensik Kredit memiliki nilai mean 5,89 dan maximum 7,00, Kualitas Pengendalian memiliki nilai mean 5,58 dan maximum 6,31, Perilaku Disfungsional memiliki nilai mean 5,25 dan maximum 6,18, variable Kinerja Kredit memiliki nilai mean 5,39 dan maximum 6,57.

## PENGUJIAN KELAYAKAN MODEL PENELITIAN DAN  HIPOTESIS a. Pengujian Kelayakan Model Penelitian
Adapun asumsi-asumsi SEM yang harus dipenuhi adalah sebagai berikut: 1.   Ukuran Sampel
Ukuran sampel yang harus dipenuhi dalam pemodelan SEM adalah minimum berjumlah 100 (selanjutnya menggunakan perbandingan 5 observasi untuk setiap parameter yang diestimasi. Oleh karena itu, bila mengembangkan model dengan 20 parameter maka minimum digunakan 100 sampel. Dalam penelitian ini, jumlah sampel yang dipilih 120 orang, sehingga dari jumlah sampel memenuhi syarat (Hair et.al, Tabachic & Fidel dalam Augusty, 2006). 2.   Normalitas dan Linieritas
Sebaran data harus dianalisis untuk melihat apakah asumsi normalitas terpenuhi sehingga data dapat diolah lebih lanjut dengan pemodelan SEM. Normalitas dapat diuji dengan melihar gambar histogram data atau dapat diuji dengan model statistik. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan uji skewness yang menunjukkan hampir seluruh variabel normal pada tingkat signifikansi 0,01 (1%). Hal ini terlihat pada nilai CR dari skewness yang berada di bawah ± 2,58 (Arbuckle, 1997:78). Nilai mutivariat pada uji normalitas adalah koefisien kurtosis multivariate, apabila hasil yang diperoleh masih di bawah nilai batas ± 2,58, ini berarti ada data yang digunakan berdistribusi multivariat normal. 3.   Angka Ekstrim (Outliers)
Outliers adalah observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrim baik secara univariat maupun multivariat yaitu yang muncul karena kombinasi karakteristik unik yang dimilikinya dan terlihat sangat jauh berbeda dari observasi-observasi lainnya. Outlier muncul dengan 4 (empat) kategori, yakni:
a) Outlier muncul karena kesalahan prosedur seperti kesalahan dalam memasukkan data atau kesalahan dalam mengkoding data.
b) Outlier muncul karena keadaan benar-benar khusus yang memungkinkan profil data menjadi lain, tetapi peneliti mempunyai penjelasan mengenai apa yang menyebabkan munculnya nilai ekstrim tersebut.
c) Outlier muncul karena adanya sesuatu alasan tetapi peneliti tidak dapat mengetahui apa penyebab munculnya nilai ekstrim tersebut.
d) Outlier munculnya dalam rentang nilai yang ada, tetapi bila dkombinasikan dengan variabel lain, kombinasinya menjadi tidak lazim atau sangat ekstrim. Inilah yang disebut multivariat outlier.
4.   Multikolonearitas (Multicollinearity)
Multicollinearity adalah suatu kondisi, dimana terdapat hubungan korelasi yang tinggi antar sebagian atau seluruh variabel independen dalam suatu regresi berganda (Cooper & Emory, 1996:324). Multicollinearity dapat dideteksi dari determinan matriks kovarians. Nilai determinan matriks kovarian yang sangat kecil memberi indikasi adanya problem multicollinearity. Pada Tabel terlihat korelasi antara variable bebas nilainya lebih kecil dari 1 ( r < 1 ), maknanya terhadap variable bebas tidak terjadi gejala multicollinearity.
Selanjutnya, setelah asumsi-asumsi SEM terpenuhi maka dilakukan kelayakan model. Untuk menguji kelayakan model yang dikembangkan dalam model persamaan struktural ini, maka akan digunakan beberapa indeks kelayakan model. Menurut Arbuckle (1997:85) AMOS juga digunakan untuk mengindentifikasikan model yang diajukan memenuhi kriteria model persamaan struktural yang baik. Adapun kriteria tersebut adalah:
1) Derajat kebebasan (Degree of Freedom) harus positif Hasil Output, degree of freedom adalah 10, yang berarti model yang dikembangkan ini memenuhi criteria sebagai model yang baik.
2) χ2 ( chi square statistic) dan probabilitas
Alat uji fundamental untuk mengukur overall fit adalah likelihood ratio chi square statistic. Tingkat signifikan penerimaan yang direkomendasikan adalah apabila p ≥ 0,05 (Hair et.al., 1998:389) yang berarti matriks input sebenarnya dengan matriks input yang diprediksi tidak berbeda secara statistik. r degree of freedom. Hasil output Amos menunjukkan bahwa ratio chi square sebesar 90,12 atau lebih kecil dari 5 x 197 = 985 (Wheaton, 1977).
Selain ratio chi square, menurut Hair et al. (1998:340) nilai yang direkomendasikan untuk menerima kesesuian sebuah model adalah nilai CMIN/DF yang lebih kecil atau sama dengan 2,0 atau 3,0. sedangkan nilai CMIN/DF = 1,578 atau < 2,0, maknanya model ini baik dan dapat dipergunakan.
3) Goodness of fit Index (GFI)
GFI digunakan untuk menghitung proporsi tertimbang dari varians dalam matriks kovarians sampel yang dijelaskan oleh matriks kovarians populasi yang  terestimasikan. Hasil output Amos 16.00 menunjukkan koefisien GFI sebesar 0,90 atau 90%. Indeks ini mencerminkan tingkat kesesuaian model secara keseluruhan yang dihitung dari residual kuadrat model yang yang diprediksi dibandingkan dengan data yang sebenarnya. Nilai
Goodness of Fit Index biasanya dari 0 sampai 1. Semakin besar jumlah sampel penelitian maka nilai GFI akan semakin besar. Nilai yang lebih baik mendekati 1 mengindikasikan model yang diuji memiliki kesesuaian yang baik (Hair et al., 1998:387) nilai GFI dikatakan baik adalah ≥ 0,90.
4) Adjusted GFI (AGFI)
AGFI menyatakan GFI adalah analog dari R 2 (R square) dalam regresi berganda. Fit Index dapat diadjust terhadap degree of freedom yang tersedia untuk menguji diterima tidaknya model terestimasikan. Hasil output Amos 16.00 menunjukkan koefisien AGFI sebesar 0,85 atau 85%.Tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah bila mempunyai nilai sama atau lebih besar dari 0,9.
5) Tuker-Lewis Index (TLI)
TLI adalah sebuah alternatif incremental fit index yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model. Hasil output Amos 16.00 menunjukkan koefisien TLI sebesar 0,96 atau 96%.Tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah bila mempunyai nilai sama atau lebih besar dari 0,9.
Nilai yang direkomendasikan sebagai acuan untuk diterimanya sebuah model adalah lebih besar atau sama dengan 0,9 dan nilai yang mendekati 1 menunjukkan a very good fit. TLI merupakan index fit yang kurang dipengaruhi oleh ukuran sampel.
6) CFI (Comparative Fit Index)
CFI juga dikenal sebagai Bentler Comparative Index. CFI merupakan indeks kesesuaian incremental yang juga membandingkan model yang diuji dengan null model terestimasikan.
Hasil output Amos 16.00 menunjukkan koefisien CFI sebesar 0,97 atau 97%.Indeks ini dikatakan baik untuk mengukur kesesuaian sebuah model karena tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel (Hair et.al., 1998:289). Indeks yang mengindikasikan model yang diuji memiliki kesesuian yang baik adalah apabila CFI ≥ 0,90.
7) RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)
Nilai RMSEA menunjukkan goodness of fit yang diharapkan bila model diestimasikan dalam populasi. Hasil output Amos 16.00 menunjukkan index RMSEA sebesar 0,06 atau sebesar 6%. Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 (8%) merupakan indeks untuk dapat diterimanya model yang menunjukkan sebuah close fit dari model itu didasarkan degree of freedom. RMSEA merupakan indeks pengukuran yang tidak dipengaruhi oleh besarnya sampel sehingga biasanya indeks ini digunakan untuk mengukur fit model  pada jumlah sampel besar.
Adapun Indeks-indeks yang digunakan untuk menguji kelayakan sebuah model dapat diringkas dalam Tabel 3.
Tabel 3.  Goodness of Fit Full Model Kualitas Pengendalian Kredit Berbasis Asset Informasi , Forensik Kredit, Perilaku Disfungsional dan Kinerja Kredit.
Goodness of Fit Index Cut of Value Hasil Analisis Evaluasi Model z 2 Chi square < 925 90,12 Good Significance Probability > 0,05 0,072 Good GFI > 0,90 0,90 Good AGFI > 0,90 0,85 Marginal CMIN/DF < 2,00 1,578 Good TLI > 0,90 0,96 Good CFI > 0,90 0,97 Good RMSEA < 0,08 0,06 Good Source Resmits Output Full Amos 16:00 b. Pengujian Hipotesis
Tabel 4. Variabel Koefisien
Estimate SE. CR P Label Conclusion DF  FOR DF  QK KK  QK KK  DF QK3  QK
QK2  QK QK1  QK FOR4  FOR FOR3  FOR FOR2  FOR -0,5344 0,0765    6,9820 *** par_11 Received 0,6022 0,1629    3,6972 *** par_12 Received 0,0497 0,2336 0,2128  0,8315 par_1 Received  P > 0,05 -0,3167 0,1374 2,3047  0,0212 par_13 Received 1,0000 1,2132 0,1735 6,9937 *** par_2 Received 1,0381 0,1431 7,2557 *** par_3 Received 1,0000 1,0223 0,0755  13,5344 *** par_4 Received 0,9102 0,0859  10,5978 *** par_5 Received

## Tabel 4. lanjutan
EstimateSE. CR P LabelConclusion KK1  KK KK2  KK KK3  KK FOR1  FOR DF3  DF DF2  DF DF1  DF 1,0000 1,2215 0,0959  12,7348 *** par_6 Received 0,9600 0,0901  10,6533 *** par_7 Received 0,6154 0,1160 5,3074 *** par_8 Received 1,0000 0,9096 0,0805  11,3058 *** par_9 Received 0,7739 0,0573  13,4958 *** par_10 Received Tabel 5. Standardized Regression Weights: (Group number 1 – Default model) Estimasi DF  FOR DF  QK
KK  QK KK  DF
QK3  QK
QK2  QK
QK1  QK FOR4  FOR FOR3  FOR
FOR2  FOR
KK1  KK KK2  KK KK3  KK FOR1  FOR
DF3  DF
DF2  DF
DF1  DF -0,6164 -0,3539 0,0324 -0,3508 0,7056 0,7064 0,8808 0,8798 0,9070 0,7854 0,8349 0,9659 0,8066 0,4691 0,9093 0,7966 0,8665

## Tabel 6. Covariance: (Group number 1 – Default model)
Estimate S.E. C.R. P Label QK  <-> FOR 0,1083 0,0263 4,1240 *** par_14

## Tabel 7. Correlations: (Group number 1 – Default model)
Estimate QK <-> FOR 0,5748
Source : Results processed Amos 16:00 Dimana:
DF   =  Perilaku Disfunctional FOR  =   Forensic Credit QK   =   Kualitas Pengendalian Kredit berbasis Asset Informasi KK   =   Kinerja Kredit

## FIT MODEL TESTED
χ2  Chi square = 90.12 Significance Probability =  0,072
GFI = 0,90
AGFI = 0,85 CMIN/DF = 1,50 TLI = 0,96 CFI = 0,97 RMSEA = 0,06
Sumber : Amos Ver 16.00
Gambar 1. Full Model Empids

## Hipotesis 1 :  Kualitas Pengendalian Kredit berbasis asset informasi berpengaruh positif terhadap Kinerja Kredit
Hasil pengujian statistik terhadap hipotesis 1 ini menunjukkan variable Kualitas Pengendalian Kredit berbasis asset informasi, positif berpengaruh positive terhadap Kinerja Kredit (0,03) dengan nilai signifikan 0,000 < 0,05, maknanya koefisien variabel Kualitas Pengendalian Kredit berbasis asset informasi yang tinggi akan meningkatkan Kinerja kredit yang tinggi, dan sekaligus menjawab pertanyaan kedua yakni apakah Kualitas Pengendalian Kredit berbasis asset informasi berpengaruh terhadap Kinerja kredit. Hasil pengujian study ini mendukung pendapat Endah (2007), Androu dan Ghysels (2007), yang berpendapat terdapat asosiasi antara kualitas pengendalian terhadap kinerja kredit, Hal ini membuktikan industri perbankan nasional harus konsisten meningkatkan Kualitas Pengendalian Kredit agar dapat mempertahankan Kinerja dan meningkatkan kinerja kredit. (Baldauf, Arthur & Cravens 2001).
QK FOR .14 KK .03 .50 QK3 e3 .71 .50 QK2 e2 .71 .78 QK1 e1 .88 .77 FOR4 e7 .88 .82 FOR3 e6 .91 .62 FOR2 e5 .79 .70 KK1 e11 .83 .93 KK2 e12 .97 .65 KK3 e13 .81 .22 FOR1 e4 .47 .76 DF .83 DF3 e10 .91 .63 DF2 e9 .80 .75 DF1 e8 .87 -.62 -.35 -.35 .57 Z1 Z2

## Hipotesis 2 :  Kualitas Pengendalian Kredit berbasis asset informasi berpengaruh negatif terhadap
Perilaku Disfungsional petugas kredit.
Hasil Pengujian statistik terhadap Hipotesis 2 menunjukkan variabel Kualitas Pengendalian Kredit berbasis Asset Informasi memiliki pengaruh negative (-0,35) dengan nilai signifikan 0,000 < 0,000 terhadap variabel Perilaku Disfungsional, hal ini bermakna hipotesis 3 dapat diterima dan sekaligus menjawab pertanyaan no.2 yakni “Apakah Kualitas Pengendalian Kredit berbasis Asset Informasi berpengaruh terhadap Perilaku Disfungsional pada bank nasional yang tercatat di BEI Jakarta” pada permasalahan pada penelitian ini.
Hasil uji hipotesis membuktikan dalam pemrosesan kredit berlaku teori-teori kontrol, Teori Organisasi Ouchi (1979), Teori Keagenan (Eisenhardt, 1989): Konstruk-konstruk yang dapat mengkondisikan berlaku efektifnya sistem kontrol adalah: keterukuran hasil, keterukuran perilaku, keterprograman tugas, Konstruk ini berperan dalam memoderasi efek-efek sistem kontrol terhadap pekerjaan sales. (Kraft, 1999). Ketidak terukuran prilaku dalam memproses kredit seperti perilaku manipulasi data, fiktif jaminan dan penggelapan jaminan, marking up nilai, penggunaan dan penahanan setoran, dapat mengganggu proses pengendalian kredit untuk meningkatkan Kinerja Adoratif petugas kredit.
Good corporate governance (GCG) secara definitif merupakan sistem yang mengatur dan mengendalikan perusahaan yang menciptakan nilai tambah (value added) untuk semua stakeholder (Monks,2003). Ada dua hal yang ditekankan dalam konsep ini, pertama, pentingnya hak pemegang saham untuk memperoleh informasi dengan benar dan tepat pada waktunya dan, kedua, kewajiban perusahaan untuk melakukan pengungkapan (disclosure) secara akurat, tepat waktu, transparan terhadap semua informasi kinerja perusahaan, kepemilikan, dan stakeholder. Ada empat komponen utama yang diperlukan dalam konsep good corporate governance, (Kaen, 2003; Shaw, 2003) yaitu fairness, transparency, accountability, dan responsibility. Keempat komponen tersebut penting karena penerapan prinsip good corporate governance secara konsisten terbukti dapat meningkatkan kualitas laporan keuangan dan juga dapat menjadi penghambat aktivitas rekayasa kinerja yang mengakibatkan laporan keuangan tidak menggambarkan nilai fundamental perusahaan.
Hipotesis 3: Forensik Kredit berpengaruh negatif terhadap Perilaku Disfungsional Petugas Kredit
Hasil Pengujian statistik terhadap Hipotesis 3 menunjukkan variabel Forensik Kredit memiliki pengaruh negative (-0,62) dengan nilai signifikan 0,000 < 0,05 terhadap variabel Perilaku Disfungsional, hal ini bermakna hipotesis 1 dapat diterima dan sekaligus menjawab pertanyaan no.1 yakni “Apakah Forensik Kredit berpengaruh terhadap Disfungsional pada bank nasional yang tercatat di BEI Jakarta” pada permasalahan pada penelitian ini. Hasil ini mendukung pendapat Koh, et al, (2009) Fabro dan Cornelius (2008). Hal ini membuktikan industri perbankan nasional harus konsisten meningkatkan Forensik Kredit dengan memperhatikan aspek perilaku Petugas Kredit, rekam jejak Petugas Kredit, keterkaitan dan koneksitas Petugas Kredit dengan keluarga dan dengan kolega dalam pemberian kredit kepada debitur sebelum kredit diputuskan untuk disetujui, agar dapat mempertahankan Kualitas Pengendalian Kredit berbasis asset informasi. Forensik Kredit dapat diimplementasikan dalam pemrosesan kredit baik sebelum kredit disalurkan maupun setelah kredit diberikan kepada debitur apabila system administrasi dan hukum yang kondusif, sebagaimana yang telah dikemukakan oleh Njanike, Dube dan Mashayanye (2009) diperlukan lingkungan yang kondusif dengan pengeluaran produk regulasi dari manajemen bank, dan temuan dari Stephen (1999) dalam
jurnal Forensic Finance: Enron and Others dan Jay Ritter (2008), memberikan kontribusi dalam Autopsi Keuangan pada Pasar Modal, dan dapat mendeteksi praktek kecurangan atau malfunction company, yang mengatakan sistem hukum dan ketentuan perundangan adalah solusi terbaik dan signifikan untuk mengontrol pasar meskipun sangat mahal biayanya.
Hipotesis 4: Perilaku Disfungsional Petugas Kredit berpengaruh negatif terhadap Kinerja Kredit
Hasil pengujian statistik terhadap hipotesis ini menunjukkan pengaruh variable Perilaku Disfungsional terhadap Kinerja Kredit adalah negative (-0,35) dan koefisien signifikansi P = 0,000 < 0,05, maknanya Hipotesis 4 dapat diterima dan membuktikan adanya hubungan negative Perilaku Disfungsional dengan Kinerja Kredit.
Hasil pendalaman peneliti dengan salah seorang pengawas di Bank Swasta dan Pemerintah mengemukakan tentang kecurangan yang marak terjadi pada industri perbankan nasional mengemukakan. ”Kecurangan bermula dari yang kecil, kemudian membesar dan pada akhirnya akan mencelakakan bank. Untuk itu perlu ada semacam program yang terstruktur serta tertata baik menekan praktik kecurangan. Tujuan utamanya mencegah dan mendeteksi kecurangan serta melakukan langkah penyelamatan dari kerugian yang tidak diinginkan. Kecurangan bisa terjadi dimana saja, kecurangan dalam institusi perbankan dampaknya akan sangat jauh, karena dasar bekerjanya bank adalah kepercayaan. Sehingga bila terjadi kecurangan maka bisa mengikis tingkat kepercayaan berbagai pihak yang berkaitan langsung ataupun tidak langsung dengan bank dan tentunya lebih jauh lagi pada perekonomian“.
Sebagaimana dalam teori Tradisional Jaworski dan Mac Inis (1989) tentang Perspektif hubungan antar manusia, menyatakan para pegawai bereaksi secara negatif terhadap kontrol yang dipaksakan oleh manajemen, dimana aktivitas pemantauan dan pembetulan tindakan-tindakan secara eksplisit dapat mengurangi otonomi pegawai, merasa tidak dipercayai, artinya mereka tidak perlu mempercayai supervisor  atau sistem kontrol.
Mulyadi (2001: 221) dalam Manajemen Pengendalian mengemukakan tentang unsur pengendalian intern yakni “Praktik yang sehat”, dimana: Surat order pengiriman bernomor urut tercetak dan pemakaianya di pertanggung jawabkan oleh fungsi penjualan, Faktur penjualan bernomor urut tercatak dan pemakaianya di pertanggung jawabkan oleh fungsi penagihan, Secara periodik fungsi akuntansi mengirim pernyataan piutang kepada setiap debitur. Secara periodik diadakan rekonsiliasi kartu piutang dengan rekening kontrol piutang dalam buku besar.
Hasil Hipotesis membuktikan ”Praktik Curang” yang dilakukan oleh Petugas dalam pemrosesan kredit berpengaruh signifkan terhadap Kinerja kredit, hal ini sesuai dengan pendapat Wolfe dan Hermanson (2004) tentang Fraud Diamond, sementara study berbeda dengan prinsip Good Coorporate Governance seperti yang dikemukakan oleh Chinn (2000) pada konsep Corporate Governance tentang Stewardship theory dan Agency theory dimana Stewardship theory dibangun di atas asumsi filosofis mengenai sifat manusia yakni bahwa manusia pada hakekatnya dapat dipercaya, mampu bertindak dengan penuh tanggung jawab, memiliki integritas dan kejujuran terhadap pihak lain. Dengan kata lain, Stewardship theory memandang manajemen sebagai dapat dipercaya untuk bertindak dengan sebaik-baiknya bagi kepentingan publik maupun stakeholder.
Sementara itu, Agency theory yang dikembangkan oleh Jensen dan Meckling (1976), memandang bahwa manajemen perusahaan sebagai “Agents” bagi para pemegang saham, akan bertindak dengan penuh kesadaran bagi kepentingannya sendiri, bukan sebagai pihak yang arif dan bijaksana serta adil terhadap pemegang saham. Dalam perkembangan selanjutnya, agency theory
mendapat respon lebih luas karena dipandang lebih mencerminkan kenyataan yang ada. Berbagai pemikiran mengenai corporate governance berkembang dengan bertumpu pada agency theory di mana pengelolaan dilakukan dengan penuh kepatuhankepada berbagai peraturan dan ketentuan yang berlaku.

## PENUTUP
1) Dengan meningkatkan Forensik Kredit dan Kualitas pengendalian kredit berbasis asset informasi secara simultan akan menurunkan Perilaku Disfungsional Petugas Kredit, yang berdampak kepada peningkatan Kinerja Kredit.
2) Kualitas Pengendalian Kredit secara langsung dapat meningkatkan Kinerja Kredit (H1) namun memiliki koefisiennya yang rendah, sehingga harus dimediasi oleh variable Perilaku Disfungsional Petugas Kredit, dimana pengaruh tidak langsung lebih tinggi  dibandingkan pengaruh langsung  (H3 dan H4), dan Forensik Kredit secara signifikan menurunkan Perilaku Disfungsional Petugas Kredit (H2).
3) Kualitas Pengendalian Kredit mempunyai hubungan (covariance) positif dengan variable Forensik Kredit, yang secara individual berpengaruh negative atau dapat menurunkan Perilaku Disfungsional Petugas Kredit.

## REFERENSI
Andreou E., & Ghysels E. (2007). Quality control for structural credit risk models. University of Cyprus Working Papers in Economics 3-2007, University of Cyprus Department of Economics.
Augusty F. (2004). Strategic selling-in management: Sebuah pendekatan pemodelan strategi. Seri Pustaka Kunci. Vol. 3, Research Paper Series. Semarang: BP UNDIP.
Baldauf, Arthur, & Cravens D.W. (2001). The effect of moderators on the salesperson behavior performance and sales organization effectiveness relationships. European Journal of Marketing, 36 (11/12), 1367-1388.
Eisenhardt, M, K. (1989). Agency theory: An assessment and review. Academy of Management
Review. 14(1), 57
Endah, T. (2007). Pengaruh efektivitas pengendalian intern. Kredit Terhadap Rentabilitas Pada BPR BKK di Kabupaten Purbalingga, Semarang.
Fabro, M., & Cornelius, E. (2008). Creating cyber forensic plans for control system. DHS National Cyber Security Division.
Ghozali, I. (2005). Aplikasi analisis multivariate dengan program SPSS. (3 th ed). Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Koh, et.al. (2009). Forensic accounting: Public acceptance towards occurrence of fraud detection.
International Journal of Business and Management. KBU International College, Malaysia. Miyasto (1997). Naskah pidato pengukuhan gurubesar. Undip, Semarang. Mulyadi. (1992). Pemeriksaan akuntan. Jogjakarta: YKPN. Njanike K, Dube, & Mashanyanye. (2009). The effectiveness of forensic auditing in detecting,
investigating and preventing bank fraud. Journal of The Sustainable Development of Africa, 10(4).
Stephanus (2008), Perkembangan ekonomi dunia mengalami perlambatan yang berkelanjutan. Daniel-Stephanus-blog spot.com.
Stephen A.R. (1999), Forensic Finance: ENRON and Others. Risk Magazine USA. Tuckman (1988), Conducting educational research. The University of State Ohio.
Wolfe, D., & D. R. Hermanson. (2004). The fraud diamond: Considering four elements of fraud. The CPA Journal (December), 38-42.

## INDEKS JURNAL ORGANISASI DAN MANAJEMEN TAHUN 2013
accounting information, 31 agroindustri, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134 agroindustrial, 125 aplikasi Teori Weber, 126 bank performance, 73, 85 behaviors, 31 corporate governance external, 21, 22 corporate governance internal, 21, 22 credit risk, 73 data panel, 1, 9 depth to relative spread, 54, 56, 58, 59, 60, 61, 68 desentralisasi fiskal, 1, 2, 4, 5, 6, 10, 11, 15, 16, 18, 19, 109 disclosure, 54, 55, 56, 57, 59, 62, 69 disparitas pendapatan regional, 1, 4, 5, 6, 7, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17 disposition effect, 31, 52, 53 dividend policy, 21, 22, 29, 30 economic growth, 18, 107, 125 efek disposisi, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 38, 39, 43, 44, 45, 48, 49, 50, 51 efisiensi opersional, 73 eksperimen kuasi, 31 empowering, 135 enviroment, 41, 135 external corporate governance external, 22 fiscal decentralization, 1 gender, 31, 33, 35, 36, 38, 43, 44, 50, 51, 52 government size , 107 human development, 20, 107 income, 1, 18, 19, 87, 88, 135 Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), 37 Indonesia, 1, 2, 4, 5, 7, 9, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 21, 22, 24, 29, 31, 36, 37, 38, 40, 41, 43, 51, 55, 56, 59, 62, 69, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 82, 83, 84, 85, 86, 88, 107, 108, 109, 110, 111, 124, 136, 140, 141, 144
inflasi , 84, 107, 108, 109, 111, 112, 114, 115, 119, 121, 123 inflation, 80, 107, 112 informasi akuntansi, 31, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 41, 43, 44, 45, 47, 48, 49, 50, 51, 56 institution ownership, 22 intergovernmental revenue , 107, 108, 109, 110, 111, 112, 114, 115, 119, 121, 123 internal corporate governance internal, 22 jenis kelamin, 31 kebijakan dividen, 21, 22, 24, 27, 28, 29 kebijakan pemerintah, 3, 109, 136
kemakmuran , 107, 108, 111, 114, 115, 119, 121, 123 kepemilikan institusi, 21, 23, 24, 25, 27, 28, 29 kesejahteraan, 2, 3, 87, 88, 89, 92, 94, 98, 100, 104, 105, 108, 109, 126, 134, 136, 142 kinerja bank, 73, 74, 75, 77, 78, 82, 83 koordinasi, 41, 136, 142, 143, 144 lingkungan, 32, 36, 40, 103, 112, 135, 136, 138, 139, 140, 141, 142 neuroselling, 31 objek Wisata Pantai Natsepa, 87 operational efficiency, 73 panel data, 1 pembangunan manusia , 107, 108, 109, 110, 111, 114, 115, 119, 121, 123, 124 pemberdayaan, 2, 110, 136 pendapatan, 1, 4, 5, 6, 7, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 19, 33, 41, 50, 74, 79, 83, 84, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 98, 99, 100, 101, 104, 108, 109, 110, 111, 112, 127, 134, 135, 138, 141 pengungkapan, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70 perilaku investor individu, 31, 33, 34, 35, 49, 50, 51 pertumbuhan ekonomi , 2, 11, 18, 19, 51, 107, 108, 109, 110, 111, 115, 120, 123, 124, 125, 126, 133, 141 policy, 18, 19, 21, 22, 29, 30, 70, 124, 135 quasi experimental, 31 regional income disparity, 1, 19 relative spread, 54, 56, 58, 59, 60, 61, 68 risiko kredit, 73, 74, 75, 78, 82, 85 spread relatif, 54, 58, 59, 60, 61, 68 theory applications Weber, 125 total depth, 54, 58, 59, 60, 61, 68 tourism site of Natsepa beach, 88 ukuran pemerintah daerah , 107, 108, 111, 112, 114, 115, 119, 121, 123 welfare, 87, 88, 135

## INDEKS PENULIS JURNAL ORGANISASI DAN MANAJEMEN TAHUN TAHUN 2013
Irma Asih Fatmawati
Ace Sriati Rachman Bambang Sudiyatno Christiana Fara Dharmastuti Elizabeth Lucky Maretha Sitinjak Muhammad Andry Nurman Lilian Sarah Hiariey Enny Sri Martini Lely Fera Triani Siti Aisyah Yanis Rusli Tigor Sitorus Tumpal Manik Sri Sediyaningsih Wildoms Sahusilawane

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih dan penghargaan diberikan kepada pakar/mitra bestari/rekan setara yang telah diundang sebagai penelaah oleh Jurnal Organisasi dan Manajemen dalam Volume 9 Tahun 2013.
Berikut ini adalah daftar nama pakar/mitra bestari/rekan setara yang berpartisipasi:
Dorothea. W.R. (Universitas Atmajaya Yogyakarta) Indah Susilawati (Universitas Diponegoro)
Pinkey Triputra (Universitas Indonesia) Sri Mulatsih (Institut Pertanian Bogor) Adrian Sutawijaya (Universitas Terbuka) Etty Puji Lestari (Universitas Terbuka) Meirani Harsasi (Universitas Terbuka) Arifah Bintari (Universitas Terbuka) Muslich Anshori (Universitas Terbuka)
Siti Aisyah (Universitas Terbuka) Chanif (Universitas Terbuka) Rini Dwiyani (Universitas Terbuka)