JOURNAL OF APPLIED MANAGERIAL ACCOUNTING Vol. {5}, No. {1}, {2021}, {32-49} ISSN: {2548-9917} (online version)
DETERMINAN RISIKO BANK DI INDONESIA
Najiba Dara Ninggar 1) , Cici Widowati 2)1 , Raden Arief Wibowo 3)
1) Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Peradaban
1) E-mail: ninggar246@gmail.com
2) Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Peradaban
2) E-mail: ciciwidowati@peradaban.ac.id
3) Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Peradaban
3) E-mail: raden.peradaban@gmail.com

## ABSTRACT
This  study  investigates  the  relationship  between  deposits  growth  (DG),  bank  capital  (TIER1),  credits  growth (CG), loan loss provision to asset (LLPA), net interest margin (NIM), and bank risk which proxied by SDROA, SDROE, and ZSCORE. The analysis in this paper uses 11 samples of listed banks in Indonesia Stock Exchange (IDX), which are carried out at the annual level from 2006 to 2018. The results indicate that the influence of bank capital (TIER1), credits growth (CG), and loan loss provision to asset (LLPA), are always persistent and significant. According to the results of this paper, the influence of deposits growth (DG), bank capital (TIER1), and credits growth (CG), on bank risk, tends to be negative since the bank risk proxy is SDROA or SDROE, while the influence of loan loss provision to asset (LLPA) and net interest margin (NIM), on bank risk, tends to be positive since the bank risk proxy is ZSCORE. However, the result of this study also shows that bank risk proxies do react differently to the determinants of bank risk.
Keywords: bank  risk,  deposits  growth,  bank  capital,  credits  growth,  loan  loss  provision  to  asset,  net  interest margin

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengkaji  hubungan  antara  pertumbuhan  simpanan  (DG),  permodalan  bank  (TIER1), pertumbuhan  kredit  (CG),  provisi  kerugian  pinjaman  terhadap  aset  (LLPA),  marjin  bunga  bersih  (NIM),  dan risiko  bank  yang  diproksikan  dengan  SDROA,  SDROE,  dan  ZSCORE.  Sebagai  bahan  analisis,  penulis memperoleh sampel perusahaan yang listed /terdaftar di BEI (Bursa Efek Indonesia) sebanyak 11 bank dengan periode  observasi  data  dari  tahun  2006  hingga  2018.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pengaruh permodalan  bank  (TIER1),  pertumbuhan  kredit  (CG),  dan  provisi  kerugian  pinjaman  terhadap  aset  (LLPA), selalu  persisten  dan  signifikan.  Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  pengaruh  pertumbuhan  simpanan  (DG), permodalan bank (TIER1), dan pertumbuhan kredit (CG) terhadap risiko bank cenderung negatif, selama proksi risiko  bank  yang  digunakan  adalah  SDROA  atau  SDROE,  sedangkan  pengaruh  provisi  kerugian  pinjaman terhadap  aset  (LLPA)  dan  marjin  bunga  bersih  (NIM)  terhadap  risiko  bank  cenderung  positif  selama  proksi risiko  bank  memanfaatkan  ZSCORE.  Namun,  penelitian  ini  memberikan  hasil  bahwa  proksi  risiko  bank menunjukkan reaksi yang berbeda terhadap determinan risiko bank.
Kata Kunci: risiko bank, pertumbuhan simpanan, modal bank, pertumbuhan kredit, provisi kerugian pinjaman atas aset, marjin bunga bersih

## 1 PENDAHULUAN
Kondisi  perbankan  di  Indonesia  saat ini  relatif  cukup  stabil  dan  mengalami perkembangan yang cukup positif. Berdasarkan  data,  kondisi  perbankan terbilang  cukup  solid.  Menurut  OJK (2018),  persentase  kecukupan  modal  bank umum  di  Indonesia  telah  mencapai 23,24%  pada  triwulan  pertama  ditahun 2008 bulan Februari, dengan kecenderungan  prosentase  yang  tinggi dibandingkan tahun  2007  sebesar 23,18%. Rasio  ini  masih  tercatat  cukup  tinggi sehingga memungkinkan bank masih dapat menjalankan  kegiatan  usahanya  untuk menyalurkan  dana  kepada  masyarakat. Jika dilihat dari rasio aset likuid, rasio aset likuid  ( Liquid  Assets  Ratio /LAR)  bank pada  periode  Februari  2018  mencapai sebesar 18,11%, lebih kecil jika dibandingkan  dengan  bulan  Januari  2018 yang mencapai 18,23% dan bulan Februari 2017  sebesar  18,20%  (OJK,  2018).  Selain itu,  rasio  kredit  LDR,  kepanjangan  dari Loan  to  Deposit  Rasio ,  bank  umum  pada bulan  Februari  2018  telah  mencapai sebesar 89,21%, lebih tinggi jika dibandingkan  bulan  Januari  2018  sebesar 89,10%  dan  bulan  Februari  2017  yang sebesar  89,12%  (OJK,  2018).  Tingginya LDR ini menunjukkan bahwa bank umum berada pada keadaan sedikit kurang likuid. Kondisi bank  yang kurang likuid  tentunya akan  berdampak  pada  meningkatnya risiko bank.
Berdasarkan Kajian Stabilitas
Keuangan  (KSK)  dari  Bank  Indonesia, kondisi perbankan di tahun 2018 mengalami  pertumbuhan  yang  baik.  Hal ini  dipicu  dari  meningkatnya  konsumsi masyarakat dan realisasi proyek pemerintah.  Selama  semester  I  2018, perbankan menunjukkan kinerja dan ketahanan yang cukup baik dalam menghadapi  dampak  peningkatan  tekanan eksternal  dan  domestik.  Peningkatan intermediasi  perbankan  ditunjukkan  oleh adanya peningkatan pertumbuhan kredit di semester  I  periode  tahun  2018  telah
mencapai  10,75  %  (yoy)  dibandingkan tahun  sebelumnya  yang  hanya  tumbuh sebesar  8,24%  (yoy).  Hal  ini  disebabkan oleh  peningkatan  konsumsi  masyarakat dan realisasi proyek infrastruktur pemerintahan, sedangkan hal ini berkebalikan  dengan  pertumbuhan  Dana Pihak Ketiga  (DPK) pada perbankan  yang mengalami  penurunan  di  semester  I  2018 dan  hanya  tumbuh  sebesar  9,36%  (yoy) dibandingkan  semester  sebelumnya.  Hal ini  terjadi  karena  faktor-faktor  musiman, yang dipicu oleh meningkatnya impor dan shifting pada instrumen investasi. Likuditas  perbankan  semester  I  2018 mengalami  penurunan  dibanding  semester sebelumnya.  Penurunan  likuiditas  dapat diketahui  dari  besarnya  ketersediaan  aset likuid  bank  dalam  menghadapi  potensi penarikan. Aset likuid bank pada semester I 2018 sebesar 91,25%, turun dibandingkan  semester  II  2017  yang mencapai  level  102,05%,  masih  berada  di atas threshold 50% (BI,  2018). Penurunan likuidasi  perbankan  dapat  menimbulkan terjadinya risiko bank.
Jika  terjadi  peningkatan  risiko  bank, maka  akan  berdampak  pada  kerentanan sistem keuangan negara dan bisa menimbulkan  krisis  keuangan.  Kondisi perekonomian Asia juga sempat mengalami masa keterpurukan yaitu periode krisis keuangan global tahun 2007 sampai  dengan  2008.  Krisis  tersebut berawal  dari  kegagalan  bank  sentral Amerika  Serikat  dalam  menangani  kredit macet  pada  sektor  perumahan  rakyat  atau subprime mortgage . Indonesia juga terkena  dampak  dari  krisis  tersebut  baik. Imbas  yang  dirasakan  adalah  timbulnya kerugian pada beberapa perusahaan Indonesia  yang  melakukan  investasi  pada beberapa  institusi  keuangan  Amerika Serikat.  Selain  itu,  secara  nasional Indonesia  mengalami  penurunan  tingkat likuiditas,  suku  bunga  yang  meningkat, turunnya  harga  komoditas,  nilai  tukar rupiah  yang  melemah,  dan  sumber  dana bank yang mengalami penurunan.
(Sudarsono,  2009).  Kondisi  krisis  ini mengakibatkan  hilangnya  kepercayaan nasabah kepada bank karena keterlambatan atau kegagalan bank memberikan  sejumlah  dana  secara  tepat sehingga  nasabah  tidak  dapat  mencairkan dananya  pada  waktu  tersebut.  Sumber dana  bank  yang  terus  berkurang  dapat menurunkan  likuiditas  suatu  bank  dan  hal ini  menjadi  risiko  likuiditas  yang  harus dihadapi bank itu sendiri.
Risiko dalam dunia perbankan didefinisikan  sebagai  suatu  ketidakpastian yang mempunyai  tingkatan berimbas pada perkiraan hasil atau harapan yang diterima (Martono,  2002).  Menurut  literatur,  risiko dikelompokkan  menjadi  8  jenis  yakni risiko kredit, risiko pasar, risiko likuiditas, risiko  operasional,  risiko  stratejik,  risiko kepatuhan,  risiko  hukum  dan  risiko reputasi  (BI,  2011).  Penelitian-penelitian terdahulu  telah  banyak  yang  menganalisis tentang  risiko  bank.  Beberapa  yang  sering dianalisis  oleh  para  peneliti  berkisar  pada analisis  risiko  pada  kredit,  likuiditas, pasar, dan risiko  total (Fanani  & Alvaribi, 2016;  Leung,  Taylor,  &  Evans,  2015; Sukmana  &  Suryaningtyas,  2016).  Risiko tersebut mempunyai ukuran yang berbeda- beda  dalam  literatur,  sehingga  hal  ini menjadi hal yang menarik untuk menganalisis  determinan  dari  ukuran- ukuran risiko bank tersebut, dan determinan manakah yang persisten dalam mempengaruhi risiko bank.
Pengukuran  risiko  bank  oleh  para peneliti  terdahulu  menggunakan  beberapa alat  ukur  yang  berbeda-beda.  Wibowo  & Mawardi  (2017)  telah  memanfaatkan deviasi  standar  ROA  (SDROA)  dan deviasi  standar  ROE  (SDROE)  pada pengukuran risiko bank. Hasilnya menunjukkan  bahwa  determinan  yang digunakan,  pengaruhnya  masih  beragam terhadap  risiko  bank.  Leung  et  al.  (2015) juga  melakukan  penelitian  mengenai determinan  risiko  bank  pada  perbankan  di US. Hasil penelitian mereka menunjukkan bahwa  bank  dengan  penghasilan  lebih rendah  memiliki  risiko  lebih  tinggi,  dan
banyaknya kredit macet juga menunjukkan adanya  risiko  bank  yang  tinggi,  selain  itu, bank yang memiliki modal besar memiliki risiko  yang  rendah  dan  eksposur  yang lebih rendah terhadap guncangan.
Penelitian ini mengembangkan penelitian-penelitian yang  sudah  ada dengan memfokuskan analisis pada determinan-determinan  yang  bersumber dari  faktor  internal.  Seperti  yang  telah dijelaskan sebelumnya, risiko bank muncul karena  bank  melakukan  kegiatan  usaha yang  mengakibatkan  ketidakpastian  dari hasil  yang  diharapkan.  Kegiatan  utama bank terbagi menjadi 2 kegiatan yaitu bank funding, dan bank  lending .  Kegiatan bank funding yaitu  menghimpun  dana  dari berbagai  sumber  dana  yaitu  dari  dana sendiri,  dana  masyarakat  maupun  dana pinjaman  dari  bank  lain.  Pada  penelitian ini,  sumber  dana  yang  dianalisis  adalah berfokus  pada  sumber  dana  dari  bank  itu sendiri  dan  dana  dari  deposan  atau nasabah. Bank lending merupakan kegiatan  usaha  bank  untuk  menggunakan dana.  Penggunaan  dana  dapat  dilakukan dalam berbagai macam bentuk penggunaan  baik  disalurkan  langsung kepada  masyarakat  dalam  bentuk  kredit maupun digunakan sebagai dana cadangan bank.  Pada  penelitian  ini bank  lending diukur  dengan credit  growth , loan  loss loan  provision  to  asset ,  dan net  interest spread atau net  interest  margin . Credit growth merupakan  perbandingan  antara kredit  yang  ditotal  pada  periode  ini  (t) dengan periode yang lalu atau sebelumnya (t-1), loan  loss  provision  to  asset dikenal juga  sebagai  cakupan  kerugian  penurunan nilai  (CKPN),  dan net  interest  spread (NIS)  merupakan  selisih  bunga  kredit dengan  bunga  simpanan. Net  interest spread juga  dikenal  sebagai net  interst margin (NIM).
Fokus Penelitian adalah pada analisa faktor-faktor sebagai persisten yang mempengaruhi  risiko  bank,  dengan  target utama  analisis  adalah  pada  kegiatan lending dan funding .  Seperti  bisnis lainnya,  bank  juga  tidak  lepas  dari  risiko
bank  yang  dapat  muncul  karena  ada faktor-faktor  pemicunya.  Risiko  yang muncul  dari  kegiatan funding terjadi apabila  adanya  penarikan  tunai  yang dilakukan  oleh  nasabah  bank  yang menyebabkan  dana  yang  tersimpan  dalam bank menjadi berkurang, sedangkan risiko yang  muncul  dari  kegiatan lending karena adanya kredit macet dimana nasabah tidak mampu  mengembalikan  pinjaman  yang telah  diterima.  Untuk  itu,  penelitian  ini akan menganalisis faktor-faktor mana saja yang cenderung akan persisten mempengaruhi risiko bank di Indonesia.

## 2 KAJIAN LITERATUR

## A. Kajian Pustaka Definisi dan Fungsi Bank
Menurut  Undang-Undang  No.  10 Tahun  1998,  perbankan  adalah  segala sesuatu  yang  menyangkut  tentang  bank, mencakup  kelembagaan,  kegiatan  usaha, serta cara dan proses dalam melaksanakan kegiatan usahanya. Sigit & Raharja (2014) menyatakan bahwa bank merupakan lembaga  yang  memiliki  peran  sebagai perantara
keuangan
( financial intermediary) dari pihak  yang  dananya berlebih kepada pihak yang membutuhkan atau  kekurangan  dana,  dan  sebagai lembaga  lalu  lintas  pembayaran.  Sebagai penghimpun dan penyalur dana masyarakat, perbankan Indonesia berasaskan  prinsip  kehati-hatian,  sehingga mampu  menunjang  tercipta  pembangunan secara  luas  yang  merata  hasil-hasilnya, serta  ekonomi  yang  tumbuh  dan  kondisi nasional  yang  stabil  kearah  kesejahteraan rakyat  (BI,  2018).  Dari  pemahaman tersebut,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa bank merupakan lembaga yang mempunyai  peran  penting  dalam  menjaga kestabilan ekonomi negara dalam meningkatkan  taraf  hidup  masyarakat. Semua  kegiatan  bank  tidak  dapat  terlepas dari  bidang  keuangan.  Bank  diibaratkan jantung perekonomian. Uang yang beredar di  masyarakat  luas  akan  masuk  melalui bank.
Berdasarkan  dari  sudut  pandang Bank  Indonesia,  fungsi  perbankan  terdiri dari  2  fungsi  yaitu  sebagai  penghimpun dan  penyalur  dana  kepada  masyarakat dengan  berdasarkan  pada  prinsip  kehati- hatian, sedangkan Budisantoso &
Nuritomo  (2017)  menyebutkan  bahwa secara  spesifik  bank  memiliki  3  fungsi yaitu:
a. Agent of trust
Kepercayaan menjadi modal utama bagi perbankan.  Baik  dalam  menghimpun  dana maupun menyalurkan dana kepada masyarakat. Kepercayaan masyarakat kepada  bank  tentang  uang  simpanannya yang tidak disalahgunakan, dikelola dengan  baik,  bank  akan  selalu  likuid,  dan pada  saat  dibutuhkan  atau  dijanjikan  uang simpanan  tersebut  dapat  ditarik  kembali dari bank.
b. Agent of development Kegiatan penghimpunan dan
penyaluran  dana  masyarakat  melalui  bank yang ditujukan untuk kelancaran perekonomian. Kegiatan tersebut mempunyai  nilai  manfaat  berupa  potensi masyarakat  untuk  berinvestasi,  kegiatan distribusi dan melakukan konsumsi berupa barang dan jasa dapat terwujud.
c. Agent of service
Selain  kegiatan  pokok,  bank  juga menjual  jasa  berupa  kirim  uang,  titip barang  berharga,  penjaminan  bank  dan finalisasi tagihan. Dimana jasa-jasa tersebut  merupakan  kegiatan  yang  searah dengan kegiatan bank.

## Risiko Bank
Risiko
merupakan suatu ketidakpastian  yang  dapat  menimbulkan hasil  yang  tidak  diharapkan.  Setiap kegiatan  usaha  baik  dalam  skala  besar maupun kecil tentunya dihadapkan dengan risiko,  tidak  terkecuali  dengan  perbankan. Apabila risiko dikelola sebagaimana mestinya,  maka  akan  tercipta  peluang untuk  memperoleh  keuntungan  yang  lebih besar,  sebaliknya  jika  tidak  diantisipasi akan  menimbulkan  kerugian.  Ghozali (2007) mendefinisikan risiko bank sebagai
potensi  terjadinya  suatu  kejadian  yang dapat menimbulkan kerugian bank. Secara garis  besar,  risiko  terbagi  menjadi  dua jenis yaitu risiko non sistematis dan risiko sistematis. Risiko non sistematis merupakan  risiko  yang  dapat  dihilangkan melalui  diversifikasi,  sedangkan  risiko sistematis  adalah  risiko  yang  tidak  dapat dihilangkan atau dikurangi melalui diversifikasi.  Berdasarkan  Peraturan  Bank Indonesia  13/1/2011,  risiko  digolongkan menjadi 8 jenis yaitu Risiko Kredit, Risiko
Pasar,
Risiko
Likuiditas,
Risiko
Operasional, Risiko Hukum, Risiko
Reputasi,  Risiko  Strategik,  dan  Risiko Kepatuhan.
Budisantoso  &  Nuritomo  (2017) menjelaskan  definisi  dari  risiko-risiko bank tersebut sebagai berikut:
a. Risiko Kredit Risiko  ini  merupakan  suatu risiko  bank sebab adanya ketidakmampuan nasabah memenuhi  kewajibannya  ke  kreditur yang berakibat bank mengalami kerugian  dari  kegiatan  penyaluran kredit. b. Risiko Pasar
Risiko  pasar  merupakan  risiko  bank yang harus dihadapi
disebabkan
pergerakan variabel pasar terkait portofolio  yang  dimiliki  bank  yang dapat menimbulkan kerugian bank.
c. Risiko Likuiditas Risiko ini berkaitan dengan ketidakmampuan bank dalam memenuhi  kewajibannya  yang  telah jatuh  tempo.  Jadi  dengan  kata  lain adalah kemampuan membayar tanggungan pada waktunya.
d. Risiko Operasional Risiko  operasional  merupakan  risiko yang  berkaitan  dengan  tersendatnya operasional bank akibat  proses internal berupa human  error ,  tidak  berjalannya sistem,  atau  problem  eksternal  lainnya yang  berpengaruh  terhadap  operasional bank.  Hal  tersebut  dikarenakan  tidak adanya atau kurang memadainya pengendalian internal yang tersistem.
e. Risiko Hukum
Risiko  hukum  terjadi  dikarenakan terdapat kelemahan aspek yuridis sehingga menimbulkan terciptanya tuntutan dalam hukum, ketiadaan peraturan yang mendukung yang tertuang  dalam  perundang-undangan atau kelemahan suatu perikatan sebagai contoh  syarat  sah  suatu  kontrak  yang lemah dimata hukum.
f. Risiko Reputasi
Hal  ini  berkaitan  dengan  munculnya pemberitaan negative suatu bank berkenaan kegiatan usaha atau perspektif negative bank.
g. Risiko Strategik Risiko  ini  merupakan  risiko  terkait dengan  adanya  kebijakan  bank  dalam pengelolaan  bank  diantaranya  adalah penetapan  dan  pelaksanaan  strategi bank  yang  tidak  tepat,  pengambilan keputusan  bisnis  yang  tidak  tepat  atau kurang  responsifnya  bank  terhadap perubahan eksternal.
h. Risiko Kepatuhan Risiko  yang  disebabkan  karena  bank tidak  mematuhi  atau  melaksanakan peraturan perundang-undangan.

## B. Pengembangan Hipotesis
Pengaruh Deposits  Growth Terhadap Risiko Bank
Sumber pendanaan yang
mendominasi  perbankan  berasal  dari masyarakat berupa simpanan. Berdasarkan Undang-Undang  Nomor  10  tahun  1998, simpanan merupakan dana yang dipercayakan  masyarakat  kepada  bank berupa  giro,  tabungan,  sertifikat  deposit atau  bentuk  yang  disamakan  dengan  itu. Martono (2002) menyatakan bahwa simpanan  masyarakat  disebut  juga  dana pihak ketiga (DPK). Pertumbuhan simpanan merupakan selisih total simpanan  periode  t  dibandingkan  dengan periode sebelumnya. Pertumbuhan simpanan suatu bank yang terus mengalami peningkatan menandakan bahwa bank tersebut sangat dipercaya oleh masyarakat. Semakin besar deposits
growth ,  maka  modal  bank  yang  akan disalurkan  untuk  kegiatan lending dalam bentuk  kredit  juga  semakin  meningkat, namun,  jika  terjadi  penarikan  simpanan oleh  deposan  secara  besar-besaran,  hal  ini akan  menyebabkan  penurunan  jumlah simpanan  pada  bank  sehingga  dapat menimbulkan  risiko.  Uraian  tersebut menjadi  alasan  dikemukakan  hipotesis pertama, yaitu:
H1: Deposits growth berpengaruh terhadap risiko bank H1a: Deposits growth berpengaruh terhadap SDROA H1b: Deposits growth berpengaruh terhadap SDROE H1c: Deposits growth berpengaruh terhadap ZSCORE

## Pengaruh Modal Bank Terhadap Risiko Bank
Modal  Tier  1  merupakan  modal minimum yang wajib dipenuhi oleh semua bank.  Modal  inti  meliputi  modal  disetor, cadangan  laba  ditahan,  agio  saham, cadangan  umum  dan  laba  ditahan.  Rasio modal  inti  berupa  rasio  yang  digunakan sebagai tolak ukur penilaian oleh regulator pada  untuk  melihat  kesehatan  Bank (Wulandari, 2018). Penerapan modal tier 1 adalah suatu kebijakan bank yang bertujuan untuk tameng dalam
menghadapi berbagi risiko bank.
Kebijakan  ini  diterapkan  dengan  tujuan untuk  menjaga  likuiditas  bank  dalam menyerap  kerugian  risiko.  Semakin  besar modal  inti,  maka  semakin  likuid  bank tersebut sehingga dapat mengurangi terjadinya  risiko.  Uraian  tersebut  menjadi alasan  dikemukakan  hipotesis  kedua, yaitu:
H2:  Modal  bank  berpengaruh  terhadap risiko bank
H2a:  Modal  bank  berpengaruh  terhadap SDROA
H2b:  Modal  bank  berpengaruh  terhadap SDROE
H2c:  Modal  bank  berpengaruh  terhadap ZSCORE
Pengaruh Credits  Growth Terhadap
Risiko Bank
Berdasarkan
Undang-Undang Nomor  10  Tahun  1998,  kredit  adalah penyediaan  dana  berupa  uang  atau  dalam bentuk  tagihan  yang  dapat  dikonversi (dipersamakan)  dengan  itu,  berdasarkan persetujuan  atau  kesepakatan  bersama antara bank dengan pihak peminjam dalam jangka  waktu  tertentu  akan  melunasi beserta bunganya. (Hill, 2018) mendefinisikan  kredit  sebagai  kegiatan utama  bank  dan  juga  menjadi  salah  satu produk yang lebih susceptible . Budisantoso & Nuritomo (2017)
menyatakan bahwa kredit adalah aset bank yang  memiliki  risiko  yang  relatif  tinggi. Perkembangan pangsa pasar yang semakin pesat  akan  mengakibatkan  jumlah  produk bank  berupa  kredit  yang  ditawarkan semakin meningkat. Semakin besar jumlah kredit yang diberikan maka akan meningkatkan  risiko  perbankan  jika  bank salah  dalam  menyalurkan  dana  kepada masyarakat.  Uraian  tersebut  menjadi alasan  dikemukakan  hipotesis  ketiga, yaitu:
H3: Credit  growth berpengaruh  terhadap risiko bank H3a: Credit  growth berpengaruh  terhadap SDROA H3b: Credit  growth berpengaruh  terhadap SDROE H3c: Credit  growth berpengaruh  terhadap ZSCORE
Pengaruh Loan  Loss  Provision  to  Asset Terhadap Risiko Bank
Wibowo & Mawardi (2017)
mengemukakan bahwa loan loss provision (LLP) didefinisikan sebagai pengalokasian dana untuk kerugian kredit dengan asumsi bahwa  terdapat  potensi  kerugian  kredit akibat  tidak  diterimanya  aktiva  produktif. Pengalokasian  atau  penyisihan  pada  pos cadangan  kerugian  kredit  merupakan kewajiban  bank  dengan  tujuan  untuk meminimalkan  risiko  berkaitan  dengan modal. Hasil penelitian mereka
mengungkapkan  bahwa  LLP  memiliki pengaruh  terhadap  risiko  bank.  Hasil  ini mendukung  hasil  penelitian  Lee,  Yang,  & Chang  (2014)  yang  menunjukkan  bahwa LLP  berpengaruh  terhadap  risiko  bank. Uraian tersebut menjadi alasan dikemukakan hipotesis keempat, yaitu: H4: Loan  loss  provision  to  asset berpengaruh terhadap risiko bank H4a: Loan  loss  provision  to  asset berpengaruh terhadap SDROA H4b: Loan  loss  provision  to  asset berpengaruh terhadap SDROA H4c: Loan  loss  provision  to  asset berpengaruh terhadap ZSCORE
Pengaruh Net Interest Margin Terhadap
Risiko Bank Menurut International Monetery Fund (IMF) ,  interest spread adalah  suku bunga  yang  dikenakan  oleh  bank  atas pinjaman  kepada  pelanggan  sektor  swasta dikurangi  suku  bunga  yang  dibayar  oleh bank  komersial  atau  yang  sejenis  untuk permintaan waktu atau simpanan tabungan.  Pada  penelitian  Barus  (2013), besarnya  pendapatan  bersih  bank  yang utama ditentukan oleh spread tingkat suku bunga  bank.  Hal  tersebut  didukung  oleh
Penelitian Prasetyo (2013)
yang menunjukkan  bahwa  NIM  ( Net  Interest Margin ) berpengaruh terhadap risiko bank. Hasil penelitian H. A. Prasetyo & Triyono (2014)juga  menunjukkan  bahwa  NIM berpengaruh  terhadap  risiko  bank.  Di samping  itu,  Widowati  &  Yudono  (2015) juga  telah  membuktikan  bahwa  NIM menjadi suatu faktor yang mampu mempengaruhi  pengelolaan  manajemen risiko  pada  likuiditas  bank  konvensional. Uraian tersebut menjadi alasan dikemukakan hipotesis kelima, yaitu: H5: Net  interest  margin berpengaruh terhadap risiko bank H5a: Net  interest  margin berpengaruh terhadap SDROA H5b: Net  interest  margin berpengaruh terhadap SDROE
H5c: Net interest
margin
berpengaruh terhadap ZSCORE
Gambar 1. Model Penelitian
Sumber: Dikembangkan dalam Penelitian
ini

## 3 METODE PENELITIAN Jenis Penelitian
Penelitian  ini  berjenis  penelitian kuantitatif, yang menekankan pada analisis data  berupa  numerik  (angka)  diolah menggunakan  alat  statistik  (Ghozali, 2009).  Data  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  yang  diperoleh  dari  laporan keuangan  perbankan  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  dari  tahun  2006 sampai 2018.

## Populasi dan Sampel
Sesuai  dengan  judul  dan  periode penelitian,  maka  populasi  bank  yang diamati  adalah  yang  masuk  dalam  catatan (terdaftar)  serta  aktif  di  Bursa  Efek Indonesia  pada  tahun  pengamatan  2006 sampai  dengan  tahun  2018,  dan  yang terpilih  menjadi  sampel  adalah  sebanyak 11 bank, yaitu bank-bank yang dikriteriakan  senantiasa  tercatat  (terdaftar) di  BEI  dan  aktif  pada  tahun  pengamatan, meliputi  Bank  Artha  Graha  Internasional Tbk,  Bank  Central  Asia  Tbk,  Bank Danamon  Indonesia  Tbk,  Bank  Mandiri (Persero)  Tbk,  Bank  Mega  Tbk,  Bank Negara  Indonesia  (Persero)  Tbk,  Bank Nusantara  Parahyangan  Tbk,  Bank  Pan Indonesia  Tbk,  Bank  Permata  Tbk,  Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk, dan Bank Victoria International Tbk.
Sampel diambil dengan
menggunakan  teknik purposive  sampling . Teknik  ini  merupakan  teknik  sampling yang  digunakan  dalam  suatu  penelitian dengan mempertimbangkan hal-hal tertentu  dalam  pengambilan  sampel  untuk tujuan  tertentu  (Ghozali,  2009).  Adapun kriteria-kriteria  bank  yang  digunakan sebagai sampel adalah berikut ini:
a. Perbankan  yang  masih  aktif  dan terdaftar  di  BEI  dari  tahun  2006- 2018.
b. Bank  melakukan  publikasi  laporan keuangannya di BEI dari tahun 2006 sampai 2018.

## Sumber Data
a. Data Sekunder Berupa data laporan keuangan periode  tahunan  setiap  bank  yang  masuk dalam  kategori  sampel,  yaitu  dengan  cara diunduh  dari  website  resmi  bank  tersebut, Bank Indonesia, dan Otoritas Jasa Keuangan (OJK).
b. Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan untuk mengumpulkan  data–data  yang  berkaitan dengan penelitian-penelitian terdahulu yang  bersumber  dari  buku,  jurnal–jurnal ilmiah  dan  literatur-literatur  terdahulu yang  menurut  peneliti  layak  menjadi sumber referensi dalam penelitian ini.
Definisi Konsep dan Operasional
Variabel
Definisi Konseptual
Penelitian ini menggunakan 2 variabel yaitu variabel independen (variabel  bebas)  dan  variabel  dependen
(variabel terikat), berikut penjelasannya:
1) Variabel dependen atau variabel
tergantung  (Y)  yaitu  variabel  yang dipengaruhi  oleh  variabel  independen. Variabel  Y  pada  penelitian  ini  adalah risiko  bank.  Ukuran  risiko  bank  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Standar Deviasi ROA (SDROA),
Standar Deviasi ROE (SDROE), dan Z- Score (ZSCORE).
2) Variabel  independen  atau  variabel bebas  (X)  dalam  penelitian  ini  adalah berdasarkan kegiatan utama usaha bank yaitu bank  funding dan bank  lending .
Indikator bank  funding mengikuti proksi  dari  penelitian  yang  dilakukan Allen,  Jackowicz,  Kowalewski,  & Kozłowski  (2017)  dan  Vazquez  & Federico  (2015)  yaitu deposit  growth (DG) dan  modal tier1 (TIER1), sedangkan  indikator  pengukuran bank lending mengikuti proksi dari penelitian Allen  et  al.  (2017)  dan  Abedifar  et al.(2018)  yakni credit  growth (CG), loan loss provision to asset (LLPA) dan
net interest margin (NIM).

## Definisi Operasional Variabel
1. Variabel Dependen Risiko Bank Risiko bank merupakan suatu ketidakpastian  yang  dapat  menimbulkan hasil  yang  tidak  diinginkan.  Ghozali (2007) mendefinisikan risiko bank sebagai suatu  potensi  risiko  berakibat  timbulnya kerugian  bank.  Semakin  besar  tingkat risiko yang dialami oleh perbankan, hal ini mengindikasikan  bahwa  bank  tersebut dalam  keadaan  yang  tidak  likuid.  Hal  ini menandakan  bahwa  bank  gagal  dalam menjalankan  usahanya.  Penelitian  ini menggunakan  alat  ukur  risiko  bank  yang terdiri  dari  3  komponen  pengukuran mengikuti  proksi  yang  digunakan  oleh Hidayat,  Kakinaka,  &  Miyamoto  (2012) yaitu  standar  deviasi return  on  asset (SDROA)  dan  standar  deviasi return  on equity (SDROE)  sebagai  pengukuran risiko sedangkan z-score sebagai pengukuran risiko kegagalan bank. Adapun  perhitungan  pengukuran  risiko bank tersebut adalah sebagai berikut:
Keterangan:
SDROA: standar deviasi ROA bank i pada periode t ROAit: ROA bank i pada periode t ROAt : Rata-rata ROA pada periode ke t n: Jumlah periode
Keterangan:
SDROE: standar deviasi ROE Bank i pada periode t ROEit: ROE bank i pada periode t ROEt: Rata-rata ROE pada periode ke t n: Jumlah periode
Keterangan: ZSCORE: z-score bank i pada periode t ROE: ROE bank i pada periode t SDROE: standar deviasi ROE bank i pada periode t

## 2. Variabel Independen

## Bank Funding
a) Deposits Growth
Deposits  growth atau pertumbuhan simpanan  merupakan  pertumbuhan  total simpanan pihak ketiga.
Simpanan
perbankan  terdiri  dari  3  jenis  yaitu  giro tabungan  dan  deposito.  Pertumbuhan simpanan suatu bank yang terus mengalami peningkatan menandakan bahwa bank tersebut sangat dipercaya oleh masyarakat. Semakin besar deposits growth maka  modal  bank  yang  akan disalurkan  untuk  kegiatan lending dalam bentuk  kredit  juga  semakin  meningkat. Untuk  mengetahui  besar deposits  growth dihitung  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
Keterangan: DG: Deposits  growth atau  pertumbuhan simpanan bank i pada periode t Total  Deposits  t:  Total  simpanan  bank  i pada periode ke t Total  Deposits  t-1:  Total  simpanan  bank  i pada periode t-1

## b) Tier 1 Capital
Modal merupakan aspek yang penting dan menjadi dasar dalam melaksanakan prinsip kehati-hatian.
Menurut  Kamus  Bisnis  dan  Bank,  modal inti (core capital) ialah modal utama bank, terdiri  dari  modal  sumbangan,  cadangan, dan  laba  bersih  (laba  setelah  pajak), setelah dikurangi muhibah ( goodwill ) bank dan  jumlah  negative  pada  pos  penyisihan penghapusan  aktiva  produktif  (PPAP)  dan besaran  yang  harus  dibentuk  berdasarkan ketentuan Bank Indonesia (BI). Modal inti meliputi  modal  disetor,  cadangan  laba ditahan,  agio  saham,  cadangan  umum  dan laba ditahan. Regulasi yang tertuang dalam Undang-Undang  Nomor  10  Tahun  1998 mewajibkan  bank  untuk  menyediakan modal  inti  utama  ( common  equity  tier  1 ) sekurang-kurangnya  sebesar  4,5%  dari ATMR  dan  modal  inti  ( tier  1 )  minimal sebesar  6%  dari  ATMR  (baik  secara individual  maupun  secara  konsolidasi dengan Perusahaan Anak). Untuk menghitung modal inti dapat menggunakan rumus sebagai berikut:

## Bank Lending a) Credit Growth
Credit  growth (pertumbuhan  kredit) merupakan naik turunnya total kredit yang diberikan  kepada  pihak  ketiga  (tidak termasuk kredit kepada bank lain), dengan pemahaman lain  yaitu  kecenderungan dari seluruh  kredit  yang  disalurkan  kepada pihak  ketiga  apakah  meningkat  atau menurun. Pertumbuhan kredit dapat dihitung  dengan  membandingkan  selisih total  kredit  pada  periode  t  dan  total  kredit pada  periode  t-1  dengan  total  kredit  pada periode t-1. Secara matematis dapat ditulis sebagai berikut:
Keterangan: CG : Credit  growth atau  pertumbuhan kredit bank i pada periode t Total  Pinjaman  t:  Total  pinjaman  bank  i pada periode ke t Total Pinjaman t-1: Total pinjaman bank i pada periode t-1
b) Loan Loss Provision to Asset
Loan  loss  provision atau  Cadangan Kerugian Penurunan Nilai (CKPN) merupakan  penyisihan  yang  dilakukan oleh bank atas kerugian kredit yang terjadi (Fanani & Alvaribi, 2016). Untuk
menghitung loan  loss  provision dapat digunakan rumus berikut ini.
Keterangan : LLPA : loan  loss  provision terhadap  aset pada bank i pada periode t Loan  Loss  Provission :  Cakupan  Kerugian Penurunan Nilai bank i pada periode t Total Asset : Total Aset bank i pada periode t

## c) Net Interest Margin
Menurut  Bank  Indonesia spread value pada  intinya  adalah  suku,bunga pinjaman dengan tabungan simpanan bank terjadi selisih. Besarnya pendapatan bersih bank  ditentukan  oleh spread . Interest spread dikenal  juga  sebagai net  interest margin . Spread tersebut bervariasi.ukurannya, hal itu.tergantung.pada besarnya.volume.kredit.yang.akan.disalurk an.  Volume  kredit  yang  tersalurkan  oleh bank  berpengaruh  terhadap  marjin(selisih) antara  tingkat  bunga  pinjaman  ( cost  of funds ) dan.tingkat.bunga simpanan ( lending  rate ).  Untuk  menghitung spread bunga  dapat  menggunakan  rumus  berikut ini:
-
Keterangan : NIM :  Net  interest  margin  bank  i  pada periode t Total Interest Income : Total pendapatan bunga bank i pada periode t Average total earning asset :  Rata-rata laba aset bank i pada periode t
Total Interest Expense :
Total  beban
bunga pada bank i pada periode t
Average total interest : Rata-rata total bunga bank i pada periode t Bearing liability : Kewajiban
yang harus dipenuhi pada bank i pada periode t Teknik Analisis Data 1. Analisis Deskriptif Statistik deskriptif mempunyai tujuan .untuk melihat deskripsi atau.gambaran  suatu  data,  yaitu  dengan melihat  nilai  maksimum  dan  minimum data, rata-rata ( mean ), standar deviasi, dan sebagainya  sesuai  dengan  kebutuhan. Analisis statistik deskriptif tersebut dilakukan  dengan  menggunakan  program EViews (Widarjono, 2013).

## 2. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis ini bertujuan untuk menguji keakuratan  variabel  independen  yaitu deposit  growth , credit  growth , loan  loss provision to assets dan net interest margin dengan  variabel  dependen  risiko  bank yang  meliputi  SDROA,  SDROE,  dan ZSCORE.

## Model 1
SDROA = α + β1 DG + β2 TIER1+ β3 CG + β4 LLPA + β5 NIM + e

## Model 2
SDROE = α + β1 DG + β2 TIER1+ β3 CG + β4 LLPA + β5 NIM + e

## Model 3
ZSCORE  =  α  + β1 DG  + β2 TIER1+ β3 CG + β4 LLPA + β5 NIM + e

## 3. Pendekatan  Model  Regresi  Data Panel
Widarjono  (2013)  mengemukakan bahwa  data  panel  dapat  dilakukan  melalui tiga  pendekatan,  yaitu common  effect, metode  fixed  effect,  dan  metode  random . Berikut  ini  penjelasan  mengenai  ketiga pendekatan tersebut.
a. Model Common Effect
Model ini.merupakan  gabungan data bentuk  time  series  dengan  cross  section penggabungan tanpa memperhatikan perbedaan individu maupun waktu menggunakan OLS ( Ordinary Least Square ). Berikut bentuk persamaan metode common effect . Y it =  β 0 +  β 1 X1 it +  β 2 X2 it +  β 3 X3 it +  β 4 X4 it +e
b. Model Fixed Effect
Widarjono  (2013)  mengemukakan bahwa  model fixed  effect merupakan teknik
mengestimasi data
panel menggunakan  variabel dummy untuk menangkap  adanya  perbedaan  intersep. Pengertian  metode  ini  didasarkan  adanya perbedaan  intersep  antara  perusahaan namun  intersepnya  sama  antar  waktu.  Di samping  itu,  model  ini,  mengasumsikan bahwa koefisien regresi ( slope ) tetap antar perusahaan  dan  antar  waktu.  Berikut persamaan  estimasi  menggunakan  metode fixed effect . Y it =  β 0 +  β 1 X1 it +  β 2 X2 it +  β 3 X3 it +  β 4 X4 it + β 5 D1 i + β 6 D2 i + β 7 D3 i + β 8 D4 i +e
c. Model Random Effect
Variabel  gangguan  ( error  terms ) disebut juga sebagai metode random effect . Metode ini digunakan untuk menyelesaikan masalah
akibat dimasukkannya  variabel  dummy  di  dalam metode fixed  effect yang  bertujuan  untuk mewakili  ketidaktahuan  tentang  model yang  sebenarnya.  Akibatnya,  hal  ini membawa konsekuensi berkurangnya derajat  kebebasan  ( degree  of  freedom ) yang  pada  akhirnya  mengurangi  efisiensi parameter.
Metode ini
akan.mengestimasi.data.panel.dimana.vari abel
gangguan.mungkin.saling.berhubungan antar  waktu.  dan  antar  individu.  Model random  ini  dapat  diestimasi  dengan  tepat menggunakan Generalized  Least  Square (GLS).  Berikut  bentuk  persamaan  model metode random effect (Widarjono, 2013). Y it =  β 0 +  β 1 X1 it +  β 2 X2 it +  β 3 X3 it +  β 4 X4 it + V it
Dimana V it = e it + µ i Keterangan: V it = Variabel gabungan e it = Variabel gangguan secara menyeluruh,  kombinasi time  series dan cross section µ i = Variabel gangguan secara individu
4. Pemilihan Teknik Estimasi Regresi Data Panel Terdapat beberapa uji yang dilakukan  untuk  menentukan  teknik  yang paling  tepat  dalam  mengestimasi  regresi data panel, diantaranya:
a. Uji Signifikansi Fixed Effect Ghozali & Ratmono (2013)
mengemukakan bahwa uji signifikasi fixed effect merupakan  sebuah uji  untuk mengetahui ada tidaknya perubahan struktural  di  dalam intercept .  Uji  ini digunakan  untuk  megetahui  perbandingan antara  OLS  dengan fixed  effect .  Apabila hasil F hitung didapatkan lebih kecil dibandingkan nilai F tabel atau < 0,05, maka fixed  effect yang  lebih  tepat  digunakan dalam penelitian.
b. Uji Hausman Uji  Hausman  ini  digunakan  unuk memilih  antara fixed  effect atau random effect yang  akan  digunakan  (Ghozali  &
Ratmono, 2013). Apabila probabilitas Chi- Square  <  α (0,05),  maka  menggunakan fixed effect atau probabilitas Chi Square > α (0,05),  maka  menggunakan random effect. Statistik  uji  Hausman  mengikuti distribusi  statistik Chi-Square hitung  > Chi-Square tabel,  maka  model  yang  tepat adalah model fixed effect . Sebaliknya, jika Chi-Square hitung  < Chi-Square tabel, maka  model  yang  tepat  adalah random effect .

## 5. Uji Hipotesis
a. Uji T Uji  statistik  t  merupakan  teknik untuk  menguji  seberapa  jauh  pengaruh variabel  independen  memiliki  pengaruh secara  parsial  terhadap  variabel  dependen (Suliyanto,  2011).  Suatu  variabel  dapat dikatakan  berpengaruh  apabila  nilai  t
hitung  lebih  besar  dibandingkan  t  tabel. Langkah-langkah  untuk  melakukan  uji  t adalah sebagai berikut. Jika -t tabel < t hitung < t tabel ,  maka  H 0 diterima,  dan  jika  t hitung <  - t tabel atau  t hitung >  t tabel ,  maka  H 0 ditolak, atau,  jika  nilai  probabilitas  ≥  α  =  5%; maka H 0 diterima, dan jika nilai probabilitas < α = 5%; maka H 0 ditolak.
b. Uji F
Uji  statistik  F  digunakan  dalam penelitian  ini  untuk  menunjukkan  apakah variabel-variabel tidak terikat atau independen mampu secara simultan mempengaruhi variabel dependen (Suliyanto, 2011). Model regresi dikatakan memiliki  kecocokan  atau fit ,  apabila variabel  tidak  terikat  atau  independen (variabel  X)  mampu  secara  simultan mempengaruhi  variabel  dependen  (Y). Pengujian  ini  dilakukan  menggunakan aplikasi  EViews.  Uji  F  dilakukan  dengan membandingkan  F  hitung  dengan  F  tabel. Kriteria  Uji  F  adalah  jika  F  hitung  <  F tabel (k – 1, n – k) dan Sig > α , dimana α sebesar  0,05,  maka  H 0 diterima,  jika  F hitung > F tabel (k – 1, n – k) dan Sig < α, dimana α sebesar 0,05, maka H 0 ditolak.
c. Koefisien Determinasi ( R-Squared ) Koefisien determinasi atau R- Squared (R 2 ) digunakan untuk mengetahui seberapa  jauh  kemampuan  model  dalam menerangkan  variasi  variabel  dependen. R 2 dinyatakan  dalam  nilai  yang  berkisar antara  0  dan  1  (0  <  R 2 <  1).  Apabila  R 2 semakin  mendekati  nilai  0,  itu  berarti kemampuan  variabel-variabel  independen (X)  dalam  menjelaskan  variasi  variabel dependen  semakin  terbatas,  sedangkan semakin nilai R 2 mendekati angka 1, maka variabel-variabel independen (X) memberikan  hampir  seluruh  informasi yang  dibutuhkan  untuk  memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2009).

## 6. Uji Asumsi Klasik
Uji  ini  merupakan  syarat,  yang bertujuan  untuk  mengurangi  terjadinya data  bias  pada  hasil  olahan  sehingga  data
dapat  layak  untuk  diolah.  Ada  empat langkah untuk melakukan uji asumsi klasik ini yakni uji normalitas, uji heteroskedastisitas,  uji  autokorelasi,  dan uji  multikolinieritas  (Suliyanto,  2011). Untuk menguji apakah residual terdistribusi normal atau tidak dalam suatu model, penelitian ini menggunakan metode analisis  grafik  dan  metode  statistik.
Analisis grafik dilakukan dengan menganalisis grafik Histogram Standardized Regression Residual , sedangkan  uji  statistik  yang  dilakukan adalah Jargue-Bera Test. Data terdistribusi normal apabila nilai J-B lebih kecil dari 2, maka  data  terdistribusi  normal,  dan  bila probabilitas  lebih  besar  dari  0,05,  maka data terdistribusi normal. Untuk melakukan uji heteroskedastisitas,
penelitian  ini  menggunakan  Uji  Glejser.
Untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas,  melalui  Uji  Glejser, apabila  probabilitas  dari  masing-masing variabel  bebas  lebih  dari  0,05  maka  tidak terdapat  heteroskedatisitas. Kemudian, untuk  melakukan  Uji  Multikolinieritas, menurut  Gujarati  &  Porter  (2009),  jika koefisien  korelasi  antar  variabel  bebas lebih  dari  0,8  maka  dapat  disimpulkan bahwa model mengalami masalah multikolineritas,  sebaliknya  jika  koefisien korelasinya  kurang  dari  0,8  maka  model bebas dari multikolinieritas. Untuk Selanjutnya, untuk. menguji apakah. dalam suatu.  model  regresi.  ada.korelasi  antara. kesalahan.  pengganggu  (residual)  pada periode  t  dengan  kesalahan.  pada  periode t-1,  atau  untuk  mendeteksi  ada  tidaknya autokorelasi  pada  suatu  model  regresi dapat dilakukan dengan uji Durbin-Watson (DW  Test).  Bila  nilai  DW  terletak  pada batas  atas  atau upper  bound (du)  dan  (4- du),  maka  koefisien  autokorelasi  sama dengan  nol,  berarti  tidak  ada  autokorelasi. Bila nilai DW lebih. rendah.daripada.batas.bawah, maka.
koefisien
autokorelasi.lebih.besar.daripada.nol,berart i.ada  autokorelasi  positif.  Bila  nilai  DW menghasilkan  nilai  yang  lebih  besar
daripada  (4-dl),  hal  tersebut  maka  nilai koefisien  autokorelasi  mempunyai  nilai lebih  kecil  daripada  nol,  berarti  yaa  ada autokorelasi  negatif.  Kemudian,  bila  nilai DW  terletak  diantara  batas  atas  (du)  dan batas  bawah  (dl)  atau  DW  terletak  antara (4-du)  dan  (4-dl),  maka  hasilnya  tidak dapat disimpulkan.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Deskriptif
Tujuan penelitian ini adalah mengetahui persistensi faktor-faktor penentu  bank  yang  berorientasi  pada kegiatan bank  funding dan bank  lending yang  dapat  berpengaruh  terhadap  risiko bank. Variabel.dependen.penelitian.ini adalah.kegiatan  bank funding yang  diukur dengan  modal  tier  1  dan deposits  growth, sedangkan  bank  lending  diukur  dengan credit growth , loss loan provision to asset , dan net  interest  margin .  Variabel  bebas atau independen pada penelitian ini adalah risiko  bank  yang  diukur  menggunakan  3 proksi  yaitu  SDROA,  SDROE,  dan ZSCORE.  Data  .dari  semua.sampel  bank dilakukan  penyusunan  dalam  bentuk variabel.bebas  (DG i,t ,  TIER1 i,t ,  CG i,t , LLPA i,t ,  NIM i,t )  dan  variabel  terikat (SDROA i,t ,  SDROE i,t ,  ZSCORE i,t )  serta disajikan dalam bentuk tahunan. Data yang disajikan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder  perbankan  yang  terdaftar  di Bursa  Efek  Indonesia  selama  periode 2006–2018. Jumlah perbankan yang menjadi sampel penelitian adalah sebanyak 11 bank.
Berdasarkan  Tabel  1  di  atas,  jumlah obesrvasi yang digunakan dalam penelitian
ini sebanyak 143 observasi. Nilai SDROA menunjukkan nilai rata-rata ( mean ) sebesar 0,00332, nilai tertinggi (maximum) SDROA diperoleh bank Permata Tbk pada tahun  2016 sebesar  0,01985,  sedangkan nilai terendah (minimum) SDROA diperoleh  bank  Danamon  Tbk  pada  tahun 2011 sebesar 0,00004. Sementara itu, nilai
SDROE  memiliki  nilai  rata-rata  ( mean ) sebesar 0,02377. Nilai tertinggi
( maximum )  SDROE  sebesar  0,14029 diperoleh  Bank  Permata  Tbk  tahun  2016, sedangkan nilai minimum SDROE sebesar 0,00026  diperoleh  Bank  Danamon  Tbk tahun  2018.  Nilai  SDROA  dan  SDROE tersebut  menunjukkan  tingkat  risiko  bank. Semakin besar nilainya, maka menunjukkan  adanya  tingkat  risiko  bank yang  semakin  besar  pula.  Di  samping  itu, berdasarkan  Tabel  1,  nilai  ZSCORE memiliki  nilai  rata-rata  ( mean )  sebesar 124,22230.  Nilai  maksimumnya  diperoleh Bank  Danamon  Tbk  tahun  2018  sebesar 4.322,72700,  sedangkan  nilai  minimum ZSCORE  diperoleh  Bank  Permata  Tbk tahun 2016 sebesar 4,39803.
Berdasarkan  Tabel  1,  dari  sisi kegiatan bank  funding ,  nilai  DG  rerata nilainya  sebesar  0,12439  atau  12,44%. Deposits  Growth tertinggi  ( maximum ) sebesar  0,62669  atau  sebesar  62,669% diperoleh  Bank  Danamon  Tbk  pada  tahun 2018, sedangkan Deposits Growth terendah ( minimum ) sebesar -0,14593 atau -14,593%  diperoleh  Bank  Permata  Tbk pada  tahun  2017.  Sementara  itu  dari  sisi permodalan  bank,  TIER1  memiliki  rerata nilainya  sebesar  0,15089,  TIER1  terendah ( minimum )  sebesar  0,05824  atau  5,82% diperoleh  Bank  Mega  Tbk  pada  tahun 2008, sedangkan TIER1 tertinggi
( maximum )  sebesar  0,26221  atau  26,22% diperoleh  Bank  Mega  Tbk  pada  tahun 2016.
Dari  sisi  kegiatan bank  lending , berdasarkan  Tabel  1,  nilai  CG  rerata nilainya  sebesar  0,16444  atau  16,44%. Nilai  CG terendah (minimum) sebesar  - 0,24697  atau  -24,697%  diperoleh  Bank Permata  Tbk  pada  tahun  2016,  sedangkan
Credit Growth tertinggi ( maximum ) sebesar  0,79407  atau  79,407%  diperoleh Bank  Nusantara  Parahyangan  Tbk  pada tahun  2007.  Selanjutnya,  dari  sisi  nilai LLPA,  rerata  nilainya  sebesar  0,01816, nilai  LLPA  terendah  ( minimum )  sebesar 0.00050  atau  0,050%  diperoleh  Bank Artha Graha Internasional Tbk pada tahun 2012, sedangkan LLPA tertinggi ( maximum )  sebesar  0,07002  atau  7,002% diperoleh  Bank  Nusantara  Parahyangan Tbk pada tahun 2016. Kemudian, berdasarkan  data  NIM  pada  Tabel  1,  nilai NIM memiliki  rerata  nilainya  sebesar 0,05724  atau  sebesar  5,724%.  Nilai  NIM terendah  ( minimum )  sebesar  0,01530  atau 1,530% diperoleh Bank Victoria Internasional  Tbk  pada  Tahun  2016, sedangkan  NIM  tertinggi  ( maximum ) sebesar  0,11300  atau  11,300%  diperoleh Bank Danamon Tbk pada Tahun 2010.
B. Hasil Analisis Regresi Data Panel Model  1:  Pengaruh Deposits  Growth (DG),  Bank  Capital  (TIER1),  Credits Growth  (CG),  Loan  Loss  Provision  To Asset (LLPA), Net Interest Margin (NIM) Terhadap SDROA
Pada  model  1  ini,  berdasarkan  hasil pemilihan  model  regresi  data  panel menggunakan pendekatan-pendekatan yang ada dan setelah mengatasi permasalahan  dalam  uji  asumsi  klasiknya, maka  model  1  menggunakan  pendekatan Fixed  Effect  Model  dengan  GLS  Weight yang dipilih adalah Cross-Section SUR. Di samping  itu,  data  juga  telah  ditranformasi ke dalam bentuk first difference . Berdasarkan hasil regresi tersebut, diperoleh  ouput  yang  telah  diringkas  pada Tabel 2 berikut ini.
Berdasarkan  Tabel  2,  pengaruh deposits  growth  (DG),  bank  capital (TIER1),  credits  growth  (CG),  loan  loss provision to asset (LLPA), dan net interest margin  (NIM) terhadap  SDROA  dapat disajikan  dalam  bentuk  persamaan  regresi sebagai berikut:
D(SDROA) = 0,00018 – 1,87697D(DG) – 0,01297D(TIER1)  –  0,00049D(CG)  + 0,18900D(LLPA)  +  0,01363D(NIM)  + [CX=F]
Persamaan  ini  menunjukkan  bahwa peningkatan deposits  growth  (DG),  bank capital  (TIER1), dan credits growth  (CG), akan  menurunkan  risiko  bank,  sedangkan peningkatan loan  loss  provision  to  asset (LLPA) dan net  interest  margin  (NIM) dapat meningkatkan risiko bank. Pengaruh bank  capital  (TIER1),  credits  growth (CG), loan loss provision to asset (LLPA), net  interest  margin  (NIM) terhadap SDROA  tersebut  terbukti  signifikan, kecuali  pengaruh deposits  growth  (DG) terhadap  SDROA.  Nilai  R 2 menunjukkan bahwa  pengaruh deposits  growth  (DG), bank  capital  (TIER1),  credits  growth (CG), loan loss provision to asset (LLPA), dan net  interest  margin  (NIM) terhadap SDROA adalah sebesar 99,40%, sedangkan sekitar 0,60% dapat terjelaskan pada  variabel  bebas  lainnya  di  luar  model tersebut.
Model  2:  Pengaruh Deposits  Growth (DG),  Bank  Capital  (TIER1),  Credits Growth  (CG),  Loan  Loss  Provision  To Asset (LLPA), Net Interest Margin (NIM)

## Terhadap SDROE
Pada  model  2  ini,  berdasarkan  hasil pemilihan  model  regresi  data  panel menggunakan pendekatan-pendekatan yang ada dan setelah mengatasi permasalahan  dalam  uji  asumsi  klasiknya, maka  model  2  menggunakan  pendekatan Common  Effect  Model  dengan  GLS Weight  yang  dipilih  adalah  Cross-Section SUR.  Di  samping  itu,  data  juga  telah ditranformasi  ke  dalam  bentuk first difference . Berdasarkan  hasil  regresi
tersebut,  diperoleh  ouput  yang  telah diringkas pada Tabel 3 berikut ini.
Berdasarkan  Tabel  3,  pengaruh deposits  growth  (DG),  bank  capital (TIER1),  credits  growth  (CG),  loan  loss provision to asset (LLPA), dan net interest margin (NIM)
terhadap SDROE
dapat.disajikan.dalam  bentuk  persamaan regresi sebagai berikut: D(SDROE) = -5,84184 – 0,00547D(DG) – 0,09110D(TIER1)  –  0,00498D(CG)  + 1,29766D(LLPA) + 0,07840D(NIM)
Persamaan  tersebut  menunjukkan bahwa  penurunan deposits  growth  (DG), bank  capital  (TIER1), dan credits  growth (CG), akan  meningkatkan  risiko  bank, sedangkan peningkatan loan loss provision to  asset  (LLPA) dan net  interest  margin (NIM) akan  dapat  meningkatkan  risiko bank.  Pengaruh deposits  growth  (DG), bank  capital  (TIER1),  credits  growth (CG), dan loan  loss  provision  to  asset (LLPA) terhadap SDROE tersebut terbukti signifikan,  kecuali  pengaruh net  interest margin  (NIM) terhadap  SDROE.  Nilai  R 2 menunjukkan  bahwa  pengaruh deposits growth  (DG),  bank  capital  (TIER1), credits growth (CG), loan loss provision to asset  (LLPA), dan net  interest  margin (NIM) terhadap  SDROE  adalah  senilai 82,70%,  dengan  penjelasan  lain  bahwa prosentase    17,30%  terjelaskan  dengan variabel  bebas  lainnya  di  luar  model tersebut.
Model  3:  Pengaruh Deposits  Growth (DG),  Bank  Capital  (TIER1),  Credits Growth  (CG),  Loan  Loss  Provision  To Asset (LLPA), Net Interest Margin (NIM) Terhadap ZSCORE
Pada  model  3  ini,  berdasarkan  hasil pemilihan  model  regresi  data  panel menggunakan pendekatan-pendekatan yang ada dan setelah mengatasi permasalahan  dalam  uji  asumsi  klasiknya, maka  model  3  menggunakan  pendekatan Fixed  Effect  Model  dengan  GLS  Weight yang dipilih adalah Cross-Section SUR. Di samping itu, data juga telah ditransformasi ke dalam bentuk first difference . Berdasarkan hasil regresi tersebut, diperoleh  ouput  yang  telah  diringkas  pada Tabel 4 berikut ini.
Berdasarkan  Tabel  4,  pengaruh deposits  growth  (DG),  bank  capital (TIER1),  credits  growth  (CG),  loan  loss provision to asset (LLPA), dan net interest margin (NIM) terhadap ZSCORE tersajikan dalam bentuk.persamaan regresi sebagai berikut: D(ZSCORE) = 26,57427 + 305,08423D(DG)  +  867,66639D(TIER1) + 100,68249D(CG) + 1670,75101D(LLPA) – 3504,62972D(NIM) + [CX=F]
Persamaan  tersebut  menunjukkan bahwa peningkatan deposits growth (DG), bank  capital  (TIER1),  credits  growth (CG), dan loan  loss  provision  to  asset (LLPA) mampu  meningkatkan.  risiko. bank,  sedangkan  peningkatan net  interest margin  (NIM) akan  dapat  menurunkan
risiko  bank.  Pengaruh deposits  growth (DG),  bank  capital  (TIER1),  credits growth  (CG),  loan  loss  provision  to  asset (LLPA), dan net  interest  margin  (NIM) terhadap ZSCORE tersebut terbukti signifikan  terhadap  ZSCORE.  Nilai  R 2 menunjukkan  bahwa  pengaruh deposits growth  (DG),  bank  capital  (TIER1), credits growth (CG), loan loss provision to asset  (LLPA), dan net  interest  margin (NIM) terhadap  ZSCORE  adalah  sebesar 88,70%,  sedangkan  sekitar  11,30%  dapat terjelaskan  pada  variabel  bebas  lainnya  di luar model tersebut.

## C. Pembahasan
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi pada  bagian  sebelumnya,  maka  hasil tersebut  secara  ringkas  dapat  disajikan dalam  bentuk  Tabel  5  berikut  ini.  Tabel  5 menunjukkan bahwa pengaruh permodalan bank  (TIER1),  pertumbuhan  kredit  (CG), dan  provisi  kerugian  pinjaman  terhadap aset (LLPA), selalu persisten dan signifikan.  Berdasarkan  hasil  penelitian ini,  pengaruh  pertumbuhan  simpanan (DG),  permodalan  bank  (TIER1),  dan pertumbuhan  kredit  (CG)  terhadap  risiko bank  cenderung  negatif,  selama  proksi risiko  bank  yang  digunakan  adalah SDROA atau SDROE, sedangkan pengaruh  loan.  loss  provision  to  asset (LLPA)  dan  net.  interest  margin.  (NIM) terhadap.  risiko  bank  cenderung  positif selama  proksi  risiko  bank  menggunakan ZSCORE. Namun, penelitian ini memberikan  hasil  bahwa  proksi  risiko bank  memang  bereaksi  berbeda  terhadap determinan risiko bank.
5 KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan  penelitian  ini,  maka  dapat disimpulkan  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut.
1. Berdasarkan  hasil  penelitian  pada Model  1,  peningkatan deposits growth  (DG),  bank  capital  (TIER1), dan credits  growth  (CG), akan menurunkan  risiko  bank,  sedangkan peningkatan loan  loss  provision  to asset (LLPA) dan net interest margin
(NIM) dapat  meningkatkan  risiko bank. Pengaruh bank capital (TIER1),  credits  growth  (CG),  loan loss  provision  to  asset  (LLPA),  net interest  margin  (NIM) terhadap SDROA tersebut  terbukti signifikan, kecuali  pengaruh deposits  growth (DG) terhadap SDROA.
2. Berdasarkan  hasil  penelitian  pada Model 2, penurunan deposits growth
(DG),  bank  capital  (TIER1), dan credits growth (CG), akan meningkatkan risiko bank,
sedangkan  peningkatan loan  loss provision  to  asset  (LLPA) dan net interest  margin  (NIM) akan  dapat meningkatkan risiko  bank. Pengaruh deposits  growth  (DG), bank  capital (TIER1),  credits  growth  (CG), dan loan  loss  provision  to  asset  (LLPA) terhadap  SDROE  tersebut  terbukti signifikan,  kecuali  pengaruh net interest  margin  (NIM) terhadap SDROE.
3. Berdasarkan  hasil  penelitian  pada Model  3,  peningkatan deposits growth  (DG),  bank  capital  (TIER1), credits  growth  (CG), dan loan  loss provision  to  asset  (LLPA) akan meningkatkan risiko bank, sedangkan  peningkatan net  interest margin (NIM) akan dapat menurunkan  risiko  bank.  Pengaruh deposits  growth  (DG),  bank  capital (TIER1),  credits  growth  (CG),  loan loss  provision  to  asset  (LLPA), dan
net  interest  margin  (NIM) terhadap ZSCORE tersebut terbukti signifikan terhadap ZSCORE.
4. Berdasarkan pembahasan dalam penelitian  ini,  pengaruh  permodalan bank  (TIER1),  pertumbuhan  kredit (CG), dan provisi kerugian pinjaman terhadap aset (LLPA), selalu persisten dan signifikan. Berdasarkan  hasil  penelitian  ini, pengaruh  pertumbuhan  simpanan
(DG),  permodalan  bank  (TIER1), dan pertumbuhan kredit (CG)
terhadap  risiko  bank  cenderung negatif,  selama  proksi  risiko  bank yang digunakan adalah SDROA atau
SDROE,
sedangkan pengaruh.loan.loss.provision.to.asset .(LLPA)  dan  net  interest  margin (NIM) terhadap risiko bank cenderung  positif  selama  proksi risiko  bank  menggunakan  ZSCORE. Namun,  penelitian  ini  memberikan hasil  bahwa  proksi  risiko  bank memang  bereaksi  berbeda  terhadap determinan risiko bank.

## B. Saran
Peneliti  berharap  bahwa  hasil  dari penlitian  ini  dapat  memberikan  peran berupa  saran  kepada  pihak  manajemen perbankan,  para  investor,  pihak  akademisi dan  pemerintah.  Bagi  pihak  manajemen perbankan, sangat penting untuk memperhatikan faktor  –  faktor  yang dapat memicu  terjadinya  peningkatan  risiko bank  yang  bersumber  dari  kegiatan  bank lending  maupun  bank  funding.  Bagi pemerintah,  penulis  menyarankan  agar diadakan kebijakan-kebijakan yang mampu  menurunkan  potensi  risiko  pada bank  agar  terdapat  stabilitas  sistem keuangan  yang  menjadi  lebih  terjaga  dan terhindar  dari  krisis  keuangan.  Sementara itu, kelanjutan dari penelitian ini diharapkan  pada  sisi  faktor  internal  dan faktor eksternal  bank  yang mungkin  dapat menjadi  pemicu  peningkatan  risiko  bank atau  yang  bisa  menurunkan  tingkat  risiko bank.  Di  samping  itu,  penelitian  lanjutan
dapat  juga  dilakukan  untuk  melihat pengaruh  determinan  risiko  bank  lainnya yang  berupa  faktor-faktor  makroekonomi dengan  menganalisis  lintas  negara  ( cross countries ). Selanjutnya, untuk para investor,  studi  ini  menyarankan  agar mereka  lebih  berhati-hati  dalam  memilih saham-saham  perbankan  yang  berisiko tinggi,  dengan  melihat  nilai  dari  risiko bank-bank tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Allen, F., Jackowicz, K., Kowalewski, O., &  Kozłowski,  Ł.  (2017).  Bank lending, crises, and changing ownership  structure  in  Central  and Eastern  European  countries. Journal of Corporate Finance , 42 , 494–515.
Barus,  A.  C.  (2013).  Pengaruh  spread tingkat suku bunga dan rasio keuangan  terhadap  penyaluran  kredit UMKM pada bank umum di Indonesia. Jurnal  Wira  Ekonomi Mikroskil: JWEM , 3 (1), 11–20. BI.  (2011).  Peraturan  Bank  Indonesia Nomor 13/1/PBI/2011. Retrieved February 18, 2018, from https://www.ojk.go.id/id/kanal/perban kan/regulasi/peraturan-bank- indonesia/Pages/peraturan-bank- indonesia-nomor-13-1-pbi-2011.aspx BI.  (2018). Booklet  perbankan  Indonesia . Jakarta.
Budisantoso,  T.,  &  Nuritomo.  (2017). Bank dan lembaga keuangan lain (3rd ed.). Jakarta: Salemba Empat.
Fanani,  Z.,  &  Alvaribi,  M.  N.  Q.  (2016).
Faktor–faktor  penentu  risiko  kredit. IQTISHADIA , 6 (2), 293–317.
Ghozali,  I.  (2007). Manajemen  risiko perbankan Pendekatan kuantitatif
Value  at  Risk  (VaR) .  Semarang: Badan Penerbit Universitas
Diponegoro.
Ghozali,  I.  (2009). Ekonometrika:  Teori, konsep  dan  aplikasi  dengan  SPSS  17 . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Ghozali,  I.,  &  Ratmono,  D.  (2013).
Analisis multivariat
dan ekonometrika:  Teori,  Konsep,  dan Aplikasi  dengan  Eviews  8 (XIII).
Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gujarati,  D.  N.,  &  Porter,  D.  C.  (2009). Basic Econometrics (5th Editio). New
York: McGraw-Hill.
Hidayat,  W.  Y.,  Kakinaka,  M.,  &
Miyamoto,  H.  (2012).  Bank  risk  and non-interest  income  activities  in  the Indonesian  banking  industry. Journal of Asian Economics , 23 (4), 335–343. Hill,  J.  (2018). Fintech  and  the  remaking of financial institutions . United States: Academic Press.
Lee,  C.-C.,  Yang,  S.-J.,  &  Chang,  C.-H. (2014). Non-interest income, profitability,  and  risk  in  banking industry:  A  cross-country  analysis. The  North  American  Journal  of Economics and Finance , 27 , 48–67. Leung,  W.  S.,  Taylor,  N.,  &  Evans,  K.  P. (2015).  The  determinants  of  bank risks:  Evidence  from  the  recent financial crisis. Journal of International Financial Markets,
Institutions and Money , 34 , 277–293. Martono.  (2002). Bank  dan  lembaga keuangan  lain (1st  ed.).  Yogyakarta: EKONISIA.
OJK. (2018). Statistik Perbankan Indonesia . Jakarta.
Prasetyo,  H.  A.,  &  Triyono,  T.  (2014). Analisis  pengaruh  kondisi  keuangan dan  ukuran  perusahaan  terhadap business  risk  (Studi  kasus  pada perusahaan  perbankan  yang  terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia). Optimum: Jurnal  Ekonomi  Dan  Pembangunan ,
4 (1), 22–33.
Prasetyo,  M.  I.  (2013).  Analisis  pengaruh kecukupan  modal,  kredit  bermasalah, likuiditas,  dan  marjin  bunga  bersih terhadap  risiko  bisnis  (Studi  pada bank  umum  swasta  nasional  devisa).
Jurnal  Aplikasi  Manajemen , 11 (2),
259–266.
Sigit, T. H., & Raharja, C. T. (2014). Bank &  institusi  keuangan  non  bank  di
Indonesia (1st  ed.).  Yogyakarta:  UPP
STIM YKPN.
Sudarsono,  H.  (2009).  Dampak  krisis keuangan  global  terhadap  perbankan di  Indonesia:  Perbandingan  antara bank  konvensional  dan  bank  syariah.
La_Riba , 3 (1), 12–23.
Sukmana, R., & Suryaningtyas, S. (2016). Determinants  of  liquidity  risk  in Indonesian  Islamic  and  conventional banks. Al-Iqtishad: Jurnal Ilmu Ekonomi Syariah , 8 (2), 187–200.
Suliyanto.  (2011). Ekonometrika  terapan: Teori  dan  aplikasi  dengan  SPSS . Yogyakarta: Penerbit Andi.
Vazquez,  F.,  &  Federico,  P.  (2015).  Bank funding  structures  and  risk:  Evidence from  the  global  financial  crisis. Journal of Banking & Finance , 61 , 1– 14.
Wibowo,  A.  P.,  &  Mawardi,  W.  (2017).
Pengaruh non interest income, growth of asset, loan to  asset, CAR, dan loan loss  provision  to  asset  terhadap  risiko bank. Diponegoro Journal of
Management , 6 (4), 161–174. Widarjono,  A.  (2013). Ekonometrika pengantar  dan  aplikasinya  disertai panduan  EViews .  Yogyakarta:  UPP STIM YKPN.
Widowati,  C.,  &  Yudono,  I.  (2015).
Perbandingan manajemen risiko likuiditas  bank  konvensional  dengan bank syari’ah di Indonesia.
Sustainable  Competitive  Advantage (SCA) , 5 (1).
Wulandari,  A.  D.  (2018). Pengaruh  risiko usaha  terhadap  kecukupan  modal  inti tier  1  pada  bank  pembangunan daerah . STIE PERBANAS, Surabaya.