## APAKAH RISIKO DETERMINAN BAGI KINERJA BANK PERKREDITAN
RAKYAT?
Mychelia Champaca 1 , Moch Nurhidayat 2, Rizalnur Firdaus 3
1 Universitas Brawijaya, Malang
2 Universitas Tribhuwana Tunggadewi
3 Universitas Wisnuwardhana Email : mychelia@ub.ac.id; nurhidayat.unitri@gmail.com
Received : Mar 08 th 2023 Revised : Apr 13 th 2023 Accepted : May 30 th 2023

## ABSTRACT
Most of the studies on risk relationships have been  carried out in the context of commercial banking, and only a few have examined microfinance. This study seeks to raise the issue of risk-taking as a form of bank behavior tested in the context of microfinance. Due to the high risk  and  the  spread  of  the  number  of  branch  offices  which  are  very  wide  and  numerous compared to commercial banks or other microfinance institutions, this study examines the risks to  microfinance  performance  using  rural  banks  data  as  a  formal  form  of  microfinance representation. This study uses all rural bank data in Indonesia in examining the role of risk in rural banks profitability and efficiency performance. Risk indicators used in testing include; liquidity  risk,  solvency,  and  credit  risk.  The  findings  of  this  study  result  that  risk  reduces profitability, reduces efficiency, and reduces credit repayments. The test results indicate that the  role  of  the  Indonesian  government  through  its  policies  shows  good  control  over  risk management from micro banking, to prevent contagion effects that lead to systemic risk due to the wide reach of rural banks.

## Keywords: microfinance; risk; rural bank

## PENDAHULUAN
Keuangan  mikro  terbukti  mampu menjadi  bantalan  bagi  Indonesia  dalam menghadapi  krisis  ekonomi  global.  Peran BPR  bagi perkembangan usaha mikro dan menengah,  serta  kemampuan  manajemen risiko  menunjukkan    peran  penting  risiko dalam menentukan kinerja lembaga keuangan mikro. Di sisi lain, banyak BPR mengalami  kebangkrutan  atau  kolaps hingga  akhirnya  ditutup  yang  ditunjukkan dengan  nilai non  performing  loan (NPL) yang tinggi. Salah satu penyebabdiantaranya yaitu karena kualitas manajemen  bank  dan  kecurangan  yang dilakukan  oleh  pemilik  atau  jajaran direksinya.  Meskipun,  jika  dibandingkan bank  komersial  nilai  NPL  di  BPR  masih relatif  lebih  kecil.  Namun  persaingan lembaga  keuangan  mikro  yang  semakin
ketat  semenjak  adanya Fintech  P2P lending sebgai pesaing baru yang bermunculan  sejak  tahun  2017,  menjadi tantangan  yang  berat  bagi  lembaga keuangan  mikro  untuk  dapat  sekedar bertahan.
Penelitian ini memfokuskan meneliti lembaga  keuangan  mikro  dalam  bentuk perbankan, yaitu studi pada Bank
Perkreditan Rakyat. Pertimbangannya adalah  bahwa  perbankan  mikro  diatur dengan jelas oleh negara dan termasuk ke dalam sektor perbankan, sehingga analisis terhadap  struktur  pasar  dan  kinerja  lebih terstruktur.  Jumlah  kantor  yang  besar  dan tersebar luas di seluruh Indonesia memberikan keuntungan bagi BPR dibandingkan  lembaga  keuangan  mikro lainnya untuk  lebih  mengenal  nasabahnya berdasar  karakteristik  masyarakat  di
wilayah  beroperasinya.  Keunikan  BPR yang berbentuk perbankan namun memiliki  jangkauan  yang  sangat  luas, mencerminkan  tingginya  peran  dari  BPR bagi  pertumbuhan  ekonomi  wilayah  di Indonesia.Merujuk  pada  peran  BPR  bagi perkembangan usaha mikro dan menengah, serta kemampuan manajemen risiko menimbulkan  ketertarikan  penelitian  ini mengenai urgensi risiko dalam menentukan  kinerja  lembaga  keuangan mikro.  Terdapat  variasi  hasil  penelitian terdahulu  mengenai  peran  pengambilan risiko. Sebagian penelitian mengenai risiko di  perbankan  komersial  menunjukkan pengaruh  negatif  dari  risiko  terhadap kinerja  bank,  sebagian  lagi  menunjukkan pengaruh  tidak  jelas  dari  risiko  karena penggunaan  proksi  dari  risiko  yang memiliki makna yang berbeda.
Berdasar data mixmarket ( www.themix.org ), negara di wilayah Asia Pasifik Timur (EAP) menunjukkan peringkat  efisiensi  kedua  setelah  Asia Utara,  dengan  biaya  per  peminjam  yang lebih rendah dibandingkan dengan banyaknya  jumlah  peminjam.  Nilai  PAR yang  rendah  yaitu  berada di  kisaran 3,4% sebagai  ukuran  efisiensi  menjelaskan bahwa  lembaga  keuangan  mikro  di  Asia Pasifik  masih  berada  dalam  rentang kategori sehat. Data tersebut juga membuktikan bahwa, pesatnya perkembangan lembaga keuangan mikro di
Asia,  selaras  dengan  baiknya  penanganan atas  risiko  kredit  lembaga.  Lebih  lanjut, berdasar data mixmarket tersebut, juga juga disebutkan  bahwa  lembaga  keuangan mikro  di  wilayah  Asia  Pasifik  memiliki tingkat risiko yang tergolong rendah yaitu dengan  nilai  PAR>30  hari,  namun demikian  persentase  risiko    dan  likuiditas tertinggi  adalah  oleh rural  bank sebesar
14,9%. Nilai PAR yang rendah mengindikasikan  rendahnya  risiko  total, yaitu menunjukkan kemampuan manajemen kredit yang baik dari lembaga keuangan. Penelitian terdahulu mengenai peran pengambilan risiko terhadap kinerja dilakukan pada konteks perbankan komersial,  dan  hasilnya  menunjukkan variasi.  Sebagian  penelitian  mengenai risiko di perbankan komersial menunjukkan  pengaruh negatif  dari  risiko terhadap  kinerja  bank  (Zhang, et  al. , 2013;UI-Mustafa,  2012;  dan  Tan  dan Floros, 2014), sebagian lagi menunjukkan pengaruh  tidak  jelas  dari  risiko  (Tan, 2016),  karena  penggunaan  proksi  dari risiko dapat memiliki makna yang berbeda. Selain pertimbangan hasil penelitian yang  bervariasi  pada  konteks  perbankan komersial,  masih  sedikit  penelitian  yang meneliti  peran  risiko  sebagai  determinan bagi  kinerja  lembaga  keuangan  mikro. Perkembangan  riset  risiko  dan  kinerja lembaga  keuangan  mikro  di  antaranya dilakukan oleh Adhikary dan Papachristou (2014);  kinerja  sosial  yang  diukur  dengan kedalaman dan keluasan jangkauan secara positif  terkait  dengan  profitabilitas  dan efisiensi, sedangkan kedalaman penjangkauan tidak sejalan dengan luasnya mitigasi  risiko.  Dalam  penelitian  Idoliany dan  Wiryono  (2014),  risiko  yang  diukur dengan  rasio  kredit  bermasalah  memiliki hubungan negatif dan sedang jika dikaitkan dengan  kinerja  sustainabilitas  keuangan pada  semua  tipe  BPR.  Ketika  risiko dikaitkan  dengan  efisiensi  oleh  Chou  dan Buchdadi (2016) yang diukur dengan NPL dan BOPO terhadap kinerja BPR, membuktikan  peran  penting  efisiensi  dan prinsip prudensial bagi kebijakan manajemen perbankan mikro. Hasil temuan  penelitian  tersebut  menunjukkan pengaruh  risiko  terhadap  kinerja  lembaga keuangan mikro dengan membedakan efek terhadap  profitabilitas,  efisiensi,  serta kedalaman dan keluasan jangkauan.
Berdasarkan  motivasi  penelitian  di atas,  maka  penelitian  ini  memiliki  tujuan yang  ingin  dicapai  yaitu  untuk:  meneliti pengaruh  risiko  terhadap  kinerja  lembaga keuangan mikro di Indonesia; dan meneliti indikator-indikator  risiko  yang  menjadi
determinan  utama  dalam  mengukur  risiko lembaga keuangan mikro di Indonesia.
Terakhir, dengan hasil yang diperoleh  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  yaitu:  kontribusi teoretis yang diharapkan dapat
membuktikan peran risiko terhadap kinerja keuangan  mikro;  dan  kontribusi  bukti empiris bagi perkembangan riset mengenai perilaku  pengambilan  risiko  lembaga keuangan pada konteks keuangan mikro.
LANDASAN TEORI DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS Pengaruh Risiko terhadap Kinerja Bank Perkreditan Rakyat Risiko ditunjukkan memiliki
hubungan dengan kinerja oleh Zhang, et al (2013) yang menemukan hubungan negatif antara  kinerja  dan  risiko  kredit,  risiko pasar,  dan  risiko  secara  keseluruhan  serta adanya trade  off antara  kinerja  dan  risiko likuiditas. UI-Mustafa (2012) menjelaskan peran  provisi  kerugian  sebagai  indikator risiko bagi kinerja bank komersial, dimana bank  yang  dikelola  dengan  baik  akan memiliki  biaya  provisi  kerugian  yang rendah sebagai hasilnya akan memperoleh profitabilitas  yang  tinggi.  Sebaliknya ketika provisi kerugian tinggi maka sebagai indikasi  dari  risiko  yang  meningkat  akan menhasilkan rasio profitabilitas yang lebih rendah, hal ini juga membuktikan pengaruh negatif terhadap profitabilitas oleh Tan dan Floros (2014). Meski demikian, pada studi berikutnya  oleh  Tan  (2016)  ditemukan pengaruh  tidak  jelas  risiko  dan  kinerja profitabilitas  bank  karena  adanya  peran kuat  intervensi  dari  pemerintah  Cina melalui  perlindungan  dari  perusahaan manajemen  aset  dan  subsidi  pendanaan. Disamping  itu,  faktor  pajak,  biaya overhead ,  produktivitas  tenaga  kerja  dan inflasi  dibuktikan  sebagai  determinan terhadap profitabilitas.
Selain  hubungan  negatif  risiko terhadap  kinerja  profitabilitas,  terdapat juga  pengaruh  risiko  terhadap  kinerja efisiensi.  Peran  risiko  dalam  menentukan
efisiensi biaya dari studi lintas negara pada negara-negara  berkembang  salah  satunya oleh  Sun  dan  Chang  (2011),  menemukan bahwa pengukuran risiko memiliki pengaruh signifikan baik pada tingkat dan variabilitas efisiensi bank meskipun beragam  pengaruhnya,  pada  berbeda negara.  Penelitian  berikutnya  Maghyereh dan  Awartani  (2014),  dalam  menguji struktur pasar terhadap efisiensi, menemukan bahwa efisiensi tidak independen  atas  struktur  pasar,  perilaku risiko  bank,  dan  lingkungan  kebijakan,
bahkan risiko ditemukan secara berkebalikan mempengaruhi efisiensi.
Jika  kebanyakan  studi  risiko  dan kinerja sebagian besar adalah studi empiris pada  bank  konvensional,  maka  Adhikary dan Papachristou (2014) meneliti hubungan antara kinerja keuangan, penjangkauan,  dan  risiko  kredit  pada lembaga keuangan mikro di negara-negara Asia Selatan, dimana penjangkauan ditemukan  memiliki  hubungan  positif dengan kinerja keuangan yaitu profitabilitas  dan  efisiensi.  sementara keluasan penjangkauan berhubungan positif  dan  signifikan  terhadap  risiko, artinya  peningkatan  risiko  kredit  sejalan dengan  meningkatnya  jumlah  peminjam. Pada  kasus  lembaga  keuangan  mikro, kelembagaan  keuangan  mikro seringkali masih  belum  dikelola  dengan  baik.
Magyereh dan Awartani (2014)
menjelaskan  bahwa  kinerja  yang  buruk terkait  dengan  manajemen  risiko  yang buruk.
Korelasi risiko dan kinerja keuangan juga  meneliti  kecukupan  pemenuhan operasional, yaitu merujuk pada penelitian Idoliany dan Wiryono (2014) bahwa risiko yang diukur dengan rasio kredit bermasalah memiliki hubungan negatif dan sedang  dengan  kinerja  sustainabilitas keuangan  pada  semua  Tipe  BPR  (BPR Tipe A, B, dan C). Pada pengaruh negatif dijelaskan  bahwa  ketika  risiko  meningkat maka  sustainabilitas  keuangan  menurun; pada  efek  menengah  terjadi  karena  BPR
telah  mencapai  sustainabilitas  keuangan . Penelitian  mereka  juga  membuktikan bahwa  sustainabilitas  keuangan  lebih memengaruhi  risiko  dibanding  risiko memengaruhi  sustainabilitas  keuangan, terutama jika dibedakan berdasar aset BPR. Sementara  itu  proksi  risiko  yaitu loan reserve ratio menunjukkan pengaruh tidak jelas.  Hal  ini  karena  ada  kemungkinan dalam estimasinya tidak akurat atau karena adanya  ukuran  kredit  yang  meningkat mengakibatkan penghitungan rasio menjadi menyesatkan. Terkait dengan pengaruh risiko dan kinerja  pada  pengujian  kompetisi  dan kinerja  lembaga  keuangan  mikro,  Assefa, et al ., (2013) menjelaskan bahwa kompetisi yang meningkat akan mendorong pinjaman berisiko  dan  akan  meningkatkan  potensi kredit yang dihapus-bukukan.
H 1a :  Terdapat  pengaruh  negatif  risiko terhadap  kinerja  profitabilitas  Bank Perkreditan Rakyat.
H 1b :  Terdapat  pengaruh  negatif  risiko terhadap  kinerja  efisiensi  Bank Perkreditan Rakyat.
H 1c :  Terdapat  pengaruh  positif  risiko terhadap  kinerja  pembayaran  kredit Bank Perkreditan Rakyat.

## METODE PENELITIAN Desain Penelitian
Fokus dari penelitian ini adalah pada bagaimana  perilaku  pengambilan  risiko dari perbankan mikro memengaruhi kinerja keuangan yang dihasilkan. Untuk
mengamati  kondisi  perilaku  risiko  ini, maka  penelitian  menggali  pemahaman dengan menggunakan
pendekatan penelitian  kuantitatif  dari  data  sekunder. Data  yang  dikumpulkan  berasal  dari laporan keuangan Bank Perkreditan Rakyat (BPR)  seluruh  provinsi  di  Indonesia. Dengan  demikian  populasi  sampel  dalam penelitian  ini  adalah  BPR  dengan  periode observasi yaitu laporan keuangan publikasi BPR  selama tahun  buku  2013-2017,  yang diunduh pada laman resmi OJK ( www.ojk.id ).  Dari  seluruh  populasi,  data
yang tersedia  dan  dapat  digunakan  adalah sebanyak 1.451 BPR.
Dengan melakukan studi
perbandingan  antara  perilaku risk dan kinerja  industri BPR yang diuji  dalam periode waktu tertentu maka penelitian ini menggunakan  data  panel.  Data  panel kemudian dianalisis menggunakan analisis regresi  panel.  Hasil  analisis  diperoleh dengan  membandingkan  ketiga  regresi panel, yaitu: OLS, fixed effects dan random effects .

## Variabel Penelitian
a. Risiko
Variabel  independen  penelitian  ini (X 2 )  yaitu  perilaku  risiko  BPR , Adapun proksi  yang  digunakan  dalam  mengukur risiko  sebagaimana  yang  juga  digunakan dalam  penelitian-penelitian  menggunakan indikator  pada  konteks  yang  sama  yaitu Saif-Alyousfi, et.al.,
(2010) atau Champaca,  (2022) pertama yaitu ratio  of loss  provision  over  total  loans (LLPTL)
sebagai  proksi  dari  risiko  bank,  yang mengukur besarnya biaya yang dikeluarkan oleh lembaga untuk
mengantisipasi kerugian pinjaman di masa depan.  Nilai yang tinggi berarti risiko yang juga  tinggi. Kedua ,  rasio solvabilitas sebagai  proksi  dari  risiko  insolvensi, menggunakan Z-Score yang  mengukur stabilitas dengan dasar ROA .
Jika  pada  penelitian  sebelumnya Champaca,  (2022)  menghasilkan  bahwa indikator risiko menggunakan rasio solvabilitas  dan  provisi  kerugian  kredit memberikan  penjelasan  yang  berbeda;  di mana  rasio  solvabilitas  lebih  sesuai  jika diuji terhadap kinerja berdasarkan kualitas aktiva,  sedangkan  rasio  provisi  kerugian kredit  terhadap  kinerja  berdasar  pos pendapatan.  Dengan  pertimbangan  ini, maka penelitian ini menambahkan pengukuran  risiko  mengacu  pada  Shair, et.al., (2019)  yaitu  pengukuran  risiko ketiga ,  menggunakan  rasio  likuiditas sebagai  indikator  dari  risiko  likuiditas  di mana nilai rasio yang rendah indikasi dari
risiko likuiditas yang meningkat,
sebaliknya rasio tinggi indikasi dari risiko yang rendah. Risiko likuiditas dalam hal ini merupakan  perhitungan  dari  aset  lancar terhadap total aset.
b. Kinerja Lembaga Keuangan Mikro Variabel  dependen  (Y 1 )  dalam penelitian  ini  yaitu  kinerja  lembaga keuangan  mikro  menggunakan  indikator Microrate (2003) yaitu lembaga pemeringkat lembaga keuangan mikro dan CGAP  (2003)  sebagai  representatif  Bank Dunia  dalam  memberi  layanan  keuangan bagi masyarakat miskin. Pada penelitian ini indikator kinerja difokuskan pada mengukur  kualitas  portofolio,  efisiensi, dan profitabilitas. Profitabilitas menggunakan rasio return on asset (ROA) ,
operating self sufficiency (OSS) dan marjin laba.  Sementara  rasio  kinerja  efisiensi diukur  dengan  rasio  inefisiensi  yaitu operating expense ratio (OER), sedangkan
kinerja  pembayaran  kredit  menggunakan indikator write-off ratio (WOR) .
Selanjutnya, penelitian juga menyertakan variabel-variabel kontrol merujuk  pada  Assefa  (2013)  dan  Castillo (2015).  Variabel regional-level sebagai indikator lingkungan makroekonomi yaitu; Produk  Domestik  Regional  Bruto/PDRB ( Regional Gross Domestic Product /RGDP)  dan  Inflasi  per  provinsi serta ukuran perusahaan ( size) .

## PEMBAHASAN
Dengan  menggunakan  data  BPR selama  tahun  2013—2017,  penelitian  ini memberi  kontribusi  pada  saat  masuknya fintech ke  dalam  pasar  keuangan  mikro pada  tahun  2016—2017  di  Indonesia. Hasil  analisis  disajikan  dalam  ringkasan statistik deskriptif di Tabel 1 berikur ini :

## Tabel 1 Statistik Deskriptif Variabel Independen Dan Dependen
(sumber: data diolah, 2022)
Dari Tabel 1 diketahui bahwa kinerja profitabilitas  ROA  dan  marjin  laba  dari BPR selama periode observasi menunjukkan nilai yang cukup meski nilai lebih  baik  ditunjukkan  rasio  OSS.  Nilai
ROA  dan  marjin  laba  namun  demikian perlu  perhatian  pada  nilai  minimum  yang
menunjukkan  indikasi  dari  BPR  yang kinerjanya  buruk  (negatif).  Sementara kinerja efisiensi menunjukkan bahwa BPR cukup  efisien  dan  kinerja  pembayaran kredit yang cukup baik, meski jika dilihat dari  nilai  minimum  rasio  WOR  dapat berarti  kurang  pahamnya  BPR  terhadap
lata        7255    .6995704    .1249474   .2535211   .9034845 llptl        7248    .0221455    .0363071          0   .2339848 zscore        7255    23.45491    23.58687    -1.5063   133.1298 wor        7255    .0629236    .1042473          0   .6441701 oer        7255    .1821401    .1024037    .035937   .5885797
oss        7255    1.315537    .4040543   .2658678   2.632109 margin        7255    .1172176    .4130051   -2.46116   .5497632 roa        7255    .0244285     .049372  -.2098006   .1421188
Variable         Obs        Mean    Std. Dev.       Min        Max
pengukuran  rasio  ini.  Ketiga  indikator risiko  termasuk llpta ,  menunjukkan  nilai risiko di BPR yang cenderung rendah.
Pengujian  awal  dilakukan  terhadap seluruh data BPR selama tahun 2013-2017, sebagaimana  ditampilkan  pada  Tabel  2. Hasil  pengujian  pengaruh  risiko  terhadap kinerja  BPR  tampak  pada  Tabel  2.  Dari pengujian terhadap ketiga kinerja keuangan  menghasilkan  temuan  yang konsisten dari ketiga indikator risiko; risiko kredit,  risiko  insolvensi,  dan  risiko likuiditas.
Pengujian  risiko  insolvensi  yang diukur  dengan z-score terhadap  kinerja BPR,  menunjukkan  pengaruh  positif signifikan.  Temuan  ini  berarti  bahwa stabilitas yang meningkat akan meningkatkan  profitabilitas,  dan  ketika risiko meningkat akan mendorong perusahan  beroperasi  dengan  efisien  dan meningkatkan  pembayaran  kredit  oleh peminjam.
Hasil pada risiko likuiditas menggunakan  rasio liqudity  asset  to  total asset ( lata) ,  menemukan  temuan  yang serupa.  Likuiditas  akan  mendorong  pada
pembayaran  kredit  yang  meningkat,  dan mengurangi biaya operasional yang tinggi, dan  menghasilkan  profitabilitas  yang tinggi.
Membandingkan temuan dari kedua indikator  risiko,  maka  arah  sebaliknya diharapkan  pada  indikator  risiko  kredit menggunakan  rasio llptl .  Temuan  negatif risiko kredit terhadap profitabilitas bermakna  sama  dengan  kedua  indikator risiko.  Penjelasan  atas  arah  positif  rasio llptl terhadap efisiensi berarti bahwa bank meningkatkan pencadangan kerugian kreditnya  sebagai  efek  dari  peningkatan jumlah kredit. namun peningkatan ini juga berarti peningkatan biaya operasional atas biaya pencadangan ini. Otieno, dkk (2016) menjelaskan  hal  ini,  bahwa  risiko  kredit yang  dikelola  dengan  efisien  akan meningkatkan profitabilitas keuangan.
Sementara itu, jelas bahwa pengaruh positif  rasio llptl terhadap  rasio write-off akan  berarti;  risiko  kredit  yang  diukur dengan rasio provisi kerugian kredit dapat menjadi  indikasi  bagi  peningkatan  kredit macet yang dihapus-bukukan.
Tabel 2. Hasil Pengujian Regresi Panel Pengaruh Risiko Terhadap Kinerja BPR
ROA MARGIN OSS VARIAB LES Pooled OLS Fixed effects Rando m effects Pooled OLS Fixed effects Rando m effects Pooled OLS Fixed effects Rando m effects zscore 0.000* ** 0.001* ** 0.000* ** 0.003* ** 0.006* ** 0.003* ** 0.004* ** 0.008* ** 0.005* ** (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.000) llptl - 0.640* ** - 0.632* ** - 0.636* ** - 5.830* ** - 5.561* ** - 5.659* ** - 4.068* ** - 3.238* ** - 3.349* ** (0.024)  (0.028)  (0.026)  (0.254)  (0.277)  (0.269)  (0.112)  (0.131)  (0.125) lata 0.056* ** 0.024* ** 0.034* ** 0.505* ** 0.484* ** 0.495* ** 0.513* ** 0.316* ** 0.358* ** (0.005)  (0.008)  (0.006)  (0.053)  (0.089)  (0.072)  (0.039)  (0.053)  (0.047) rgdp 0.001* ** 0.000 0.000*  0.006* * 0.003 0.004*  0.014* ** 0.006* ** 0.007* ** (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.002)  (0.002)  (0.002)  (0.002)  (0.001)  (0.002) infl - 0.000 -0.000  0.003*  0.005* 0.004* 0.004* 0.009* 0.008*
0.000* * ** ** * ** ** (0.000)  (0.000)  (0.000)  (0.001)  (0.001)  (0.001)  (0.002)  (0.001)  (0.001) Constant - 0.009* * -0.010  0.003 - 0.211* ** - 0.285* ** - 0.216* ** 0.885* ** 0.901* ** 0.950* ** (0.004)  (0.006)  (0.005)  (0.040)  (0.064)  (0.054)  (0.031)  (0.042)  (0.036) Observatio ns 7,248 7,248 7,248 7,248 7,248 7,248 7,248 7,248 7,248 R-squared  0.332 0.387 0.396 0.365 0.275 0.297 Number of BPR 1,451 1,451 1,451 1,451 1,451 1,451
Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.10 (sumber: data diolah, 2022)
Tabel 3. Hasil Pengujian Regresi Panel Pengaruh Risiko Terhadap Kinerja BPR
(Lanjutan) OER WOR VARIABLES Pooled OLS Fixed effects Random effects Pooled OLS Fixed effects Random effects zscore -0.000***  -0.000 -0.000*** -0.000***  -0.000* -0.001*** (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) llptl 1.234*** 0.962*** 0.982*** 0.747*** 0.101** 0.152*** (0.039) (0.039) (0.038) (0.058) (0.043) (0.042) lata -0.149***  0.084*** 0.046*** -0.142***  -0.037***  -0.055*** (0.012) (0.011) (0.011) (0.013) (0.011) (0.011) rgdp -0.000 -0.001***  -0.001*** 0.003*** -0.000 0.000 (0.001) (0.000) (0.000) (0.001) (0.000) (0.000) infl -0.005***  -0.007***  -0.006*** -0.002***  -0.003***  -0.003*** (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) Constant 0.291*** 0.147*** 0.175*** 0.157*** 0.108*** 0.126*** (0.009) (0.008) (0.008) (0.010) (0.010) (0.010) Observations 7,248 7,248 7,248 7,248 7,248 7,248 R-squared 0.297 0.432 0.147 0.055 Number of BPR 1,451 1,451 1,451 1,451
Robust standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.10
(sumber: data diolah, 2022)
Setelah melakukan pengujian terhadap data BPR  di  seluruh  provinsi  Indonesia, penelitian  ini  melakukan  uji robustness untuk  melihat  apakah  hasil  temuan
penelitian ini konsisten. Pengujian kemudian dilakukan untuk melihat pengaruh ketiga  indikator risiko  pada  tiga wilayah  berdasar  zona  waktu.  Hasil
pengujian kerobasan selanjutnya ditampilkan pada Tabel 3 Tabel 4. Pengaruh Risiko Terhadap Kinerja BPR Berdasar Zona Waktu ROA MARGIN OSS VARIABLES  WIB WITA WIT WIB WITA WIT WIB WITA WIT zscore 0.001***  0.002***  0.010 0.007***  0.013***  0.047 0.009***  0.012***  0.050** (0.000) (0.000) (0.005)  (0.001) (0.002) (0.029)  (0.001) (0.002) (0.015) llptl - 0.603*** - 0.489*** -0.248  - 5.262*** - 4.460*** -0.668  - 3.021*** - 2.676*** -1.565 (0.031) (0.054) (0.295)  (0.307) (0.583) (0.901)  (0.147) (0.334) (1.313) lata 0.025***  0.024 0.076 0.470***  0.661***  0.315 0.323***  0.330***  0.567 (0.008) (0.023) (0.098)  (0.089) (0.197) (0.372)  (0.056) (0.118) (0.472) size 0.029***  0.037***  0.038 0.268***  0.272***  0.283 0.175***  0.145***  0.084 (0.004) (0.007) (0.043)  (0.031) (0.056) (0.238)  (0.021) (0.034) (0.185) rgdp 0.001 0.001***  0.002 -0.007 0.008***  0.013 0.019** 0.007***  0.022** (0.001) (0.000) (0.004)  (0.009) (0.003) (0.008)  (0.008) (0.001) (0.007) infl 0.001***  0.003***  0.007 0.016***  0.033***  0.038*  0.015***  0.027***  0.038* (0.000) (0.001) (0.004)  (0.002) (0.005) (0.013)  (0.001) (0.003) (0.016) Constant - 0.510*** - 0.678*** -0.812  - 4.862*** - 5.384*** -5.567  - 2.193*** - 1.690*** -1.139 (0.068) (0.142) (0.704)  (0.552) (1.042) (3.908)  (0.369) (0.617) (3.091) Observations 5,968 1,260 20 5,968 1,260 20 5,968 1,260 20 R-squared 0.442 0.444 0.603 0.424 0.386 0.764 0.351 0.295 0.765 Number of BPR 1,195 252 4 1,195 252 4 1,195 252 4
Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.10 (sumber: data diolah, 2022)
Pada Tabel 3 ketiga rasio profitabilitas konsisten di  wilayah  WIB  dan  WITA,  namun  hasil  pada wilayah WIT tidak ditemukan pengaruh signifikan. Hasil pengujian risiko yang diukur Z- score terhadap rasio OSS signifikan hanya  pada
wilayah  WIT.  Temuan  ini  berarti  bahwa  pada wilayah  Kepulauan  Maluku  dan  Papua  jumlah BPR yang  beroperasi sedikit, sehingga stabilitas menjadi determinan bagi kinerja bank.

## Tabel 5. Pengaruh Risiko Terhadap Kinerja BPR Berdasar Zona Waktu (Lanjutan)
OER WOR VARIABLES WIB WITA WIT WIB WITA WIT zscore 0.000** 0.000 -0.005 -0.000 -0.001* 0.008 (0.000) (0.000) (0.004)  (0.000) (0.001) (0.012) llptl 1.128***  1.067***  0.594 0.100** 0.028 -4.272** (0.039) (0.077) (0.366)  (0.044) (0.122) (0.836) lata 0.085***  0.103***  -0.166*  -0.039***  -0.027 0.145 (0.010) (0.021) (0.064)  (0.013) (0.023) (0.407)
size 0.099***  0.076***  0.076 -0.013** -0.017* -0.055 (0.005) (0.006) (0.052)  (0.006) (0.010) (0.087) rgdp -0.001 -0.001***  -0.004 -0.002 -0.000 0.009 (0.001) (0.000) (0.004)  (0.001) (0.001) (0.013) infl -0.002***  -0.002***  -0.004 -0.004***  -0.004***  -0.005 (0.000) (0.001) (0.004)  (0.000) (0.001) (0.006) Constant -1.571***  -1.233***  -0.803 0.347***  0.392** 0.959 (0.087) (0.107) (0.874)  (0.100) (0.190) (1.232) Observations 5,968 1,260 20 5,968 1,260 20 R-squared 0.648 0.677 0.508 0.072 0.045 0.838 Number of BPR 1,195 252 4 1,195 252 4 Robust standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.10
(sumber: data diolah, 2022)
Hasil pengujian pada kinerja efisiensi dan pembayaran  kredit  menunjukkan  temuan yang tidak konsisten pada ketiga indikator risiko. Risiko yang diukur dengan Z-score . dihasilkan bahwa stabilitas justru menurunkan efisiensi di wilayah WIB, dan meningkatkan pembayaran kredit di wilayah  WITA.  Sementara  risiko  yang diukur dengan llptl pada wilayah WIB dan WITA  menghasilkan  pengaruh  positif terhadap kinerja efisiensi dan pembayaran kredit.  di  mana  konsisten  dengan  temuan utama  penelitian  ini.  Temuan  pengaruh negatif llptl terhadap  WOR  ditunjukkan hanya pada wilayah WIT.
Pengujian  risiko  dengan  indikator rasio likuiditas ditemukan adanya pengaruh  negatif  terhadap  efisiensi  pada wilayah WIT, sedangkan pengaruh negatif terhadap  pembayaran  kredit  di  wilayah WIB.
Konsistensi  ketiga  indikator  risiko pada  3  zona  waktu  ditunjukkan  pada pengukuran  risiko  menggunakan llptl , sedangkan pengukuran menggunakan rasio solvensi  dan  likuiditas menunjukkan  hasil yang  tidak  konsisten.  Temuan  atas pengujian ini membuktikan bahwa karakteristik  wilayah  dalam  pengukuran risiko  ikut  menentukan  peran  risiko  bagi kinerja BPR.
Pengujian  pada  variabel  kontrol menunjukkan pengaruh positif risiko kredit
dan  ukuran  perusahaan.  Sejalan  dengan temuan Chikalipah (2018), ukuran perusahaan  yang  diukur  dengan  besarnya pinjaman,  berarti  bahwa  semakin  kecil ukuran  pinjaman  maka  semakin  rendah risiko.  Hal  ini  dijelaskan bahwa  golongan miskin memiliki intensi pembayaran kredit yang lebih baik karena lebih jujur.

## KESIMPULAN DAN REKOMENDSI
Penelitian  ini  bertujuan untuk mengobservasi  peran  penting  risiko  bagi kinerja  lembaga  keuangan  mikro  formal, dalam  hal  ini  BPR.  Tiga  indikator  risiko digunakan  untuk  melihat  dari  sudut pandang  kemampuan  pengelolaan  utang dan kemampuan pengelolaan kredit lembaga.
Hasil  penelitian  ini  memberikan pemahaman  akan  arti  penting  risiko keuangan  bagi  kinerja  BPR.  Pengukuran risiko  menggunakan  rasio  insolvensi  dan likuiditas  membuktikan  kedua  indikator konsisten  dengan  indikator  risiko  kredit dalam mengukur kinerja BPR. Temuan ini berarti  bahwa,  dibandingkan  temuan  di perbankan  konvensional  yang  belum mencapai mufakat, kemampuan pengelolaan risiko pada lembaga keuangan mikro  memberi  dampak  yang  signifikan bagi meningkatnya kinerja lembaga.
Temuan dari penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  masukan
bagi pertimbangan pengukuran risiko pada konteks  lembaga  keuangan  mikro,  serta memberikan  pemahaman  akan  peran penting risiko dibanding perbankan konvensional yang berorientasi komersial. Saran  bagi  penelitian  berikutnya  untuk melihat  dampak  risiko  terhadap  kinerja keuangan,  namun  juga  kinerja  sosial,  hal ini dengan pertimbangan atas trade-off dari kinerja  keuangan  dan  sosial  di  lembaga keuangan mikro.

## DAFTAR REFERENSI
Adhikary,  S.,  &  Papachristou,  G. (2014).  Is  There  a  Trade-off between  Financial  Performance and  Outreach  in  South  Asian
Microfinance  Institutions?  The
Journal  of  Developing  Areas, 48(4), 381–402. https://doi.org/10.1353/jda.2014. 0081 Aprilia,  A.,  &  Ananda,  R.  R.  (2018). Analisis  Partisipasi  Pinjaman Rumah  Tangga  pada  Lembaga Keuangan Mikro terhadap Tingkat  Kesejahteraan.  Jurnal Ekonomi Dan Pembangunan Indonesia, 18(3), 87–99. https://doi.org/10.21002/jepi.201 8.17 Assefa, E., Hermes, N., & Meesters, A. (2013).  Competition  and  the performance  of  microfinance institutions.  Applied  Financial Economics, 23(9), 767–782. https://doi.org/10.1080/0960310 7.2012.754541 Chikalipah,  S.  (2018).  Credit  risk  in microfinance  industry:  Evidence from sub-Saharan Africa. Review of  Development  Finance,  8(1),
38–48. https://doi.org/10.1016/j.rdf.201 8.05.004
Chou, T.-K., & Buchdadi, A. D. (2016). Bank Performance and Its Underlying  Factors:  A  Study  of Rural Banks in Indonesia. Accounting and Finance Research, 5(3). https://doi.org/10.5430/afr.v5n3p 55 Effect  of  Credit  Risk  Management  on Financial  Performance  of  listed Microfinance  Banks  in  Nigeria. (2020).  Research  Journal  of Finance and Accounting.
https://doi.org/10.7176/rjfa/11- 18-13 Examining  the  Determinants  of  SMEs Credit  Access  from  Commercial Banks  in  Tanzania.  (2021). European Journal of Business and Management. https://doi.org/10.7176/ejbm/13- 4-01 Harper,  M.  (2003).  Regulation  and supervision - by whom and how? In  Practical  Microfinance  (pp.
171–177). Practical Action Publishing. https://doi.org/10.3362/9781780 440903.022 HJM  Interest  Rate  Modeling  with Three  Risk  Factors.  (2013).  In Advanced Financial Risk Management,  Second  Edition (pp. 190–229). Wiley.
https://doi.org/10.1002/9781118 597217.ch9
I.  Maghyereh,  A.,  &  Awartani,  B.
(2014).  The  effect  of  market structure, regulation,  and risk on banks  efficiency.  Journal  of Economic  Studies,  41(3),  405– 430.  https://doi.org/10.1108/jes- 05-2012-0067 Jiménez  Castillo,  M.  A.  (2015). ¿Cuáles  son  las  condiciones  que
generan el éxito micro- financiero? Economía y Sociedad, 20(48), 1. https://doi.org/10.15359/eys.20- 48.4 Jumono,  S.  (2019).  Determinants  of Profitability in Banking Industry: A Case Study of Indonesia. Asian
Economic and Financial Review,
9(1), 91–108. https://doi.org/10.18488/journal. aefr.2019.91.91.108 Kitanova,  M.  (2019).  Axiological aspects  of  some  models  of euphimisation in Bulgarian language and traditional Bulgarian culture. In A  View on Slavic  Axiology  (pp.  159–168). Institute of Slavic Studies, Russian  Academy  of  Sciences. https://doi.org/10.31168/0428- 2.9
Konishi,  M.,  &  Yasuda,  Y.  (2004).
Factors  affecting  bank  risk taking:  Evidence  from  Japan. Journal  of  Banking  &amp; Finance, 28(1), 215–232. https://doi.org/10.1016/s0378- 4266(02)00405-3 Pathan, S. (2009). Strong boards, CEO power  and  bank  risk-taking.
Journal  of  Banking  &amp;
Finance, 33(7), 1340–1350. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin .2009.02.001 Purwantini, A. H., & Anisa, F. (2018). ANTESEDEN DAN KONSEKUEN PENGGUNAAN MEDIA SOSIAL BAGI UMKM: ANALISIS PERSPEKTIF ORGANISASI.  Jurnal  Ekonomi Dan Bisnis, 19(3), 12. https://doi.org/10.30659/ekobis.1 9.3.12-23 Qudrat-I  Elahi,  K.,  &  Lutfor  Rahman,
M.  (2006).  Micro-credit  and micro-finance:  functional  and conceptual differences.
Development  in  Practice,  16(5),
476–483. https://doi.org/10.1080/0961452 0600792481 Rao,  C.  R.  S.  (2003).  Management Information System for Microfinance  Institutions.  Asia- Pacific Journal of Rural Development, 13(2), 79–86. https://doi.org/10.1177/1018529 120030205 Saif-Alyousfi,  A.  Y.  H.,  Saha,  A.,  &
Md-Rus,  R.  (2020).  The  impact of bank competition and concentration on bank risk-taking behavior  and  stability:  Evidence from  GCC  countries.  The  North American  Journal  of  Economics and Finance, 51, 100867. https://doi.org/10.1016/j.najef.20
18.10.015
Shair,  F.,  Sun,  N.,  Shaorong,  S.,  Atta, F.,  &  Hussain,  M.  (2019). Impacts  of  risk  and  competition on  the  profitability  of  banks:
Empirical evidence from
Pakistan.  PloS  One,  14(11),
e0224378–e0224378. https://doi.org/10.1371/journal.p one.0224378
Shin, J. H. (2015). Voter Demands for
Patronage: Evidence from Indonesia.  Journal  of  East  Asian Studies, 15(1), 127–151. https://doi.org/10.1017/s1598240 800004197 Stulz,  R.  M.  (2015).  Risk-Taking  and Risk  Management  by  Banks. Journal  of  Applied  Corporate Finance, 27(1), 8–18.
https://doi.org/10.1111/jacf.1209 9 Sun,  L.,  &  Chang,  T.-P.  (2011).  A comprehensive  analysis  of  the effects  of risk measures  on bank efficiency: Evidence from emerging Asian countries. Journal  of  Banking  &amp; Finance, 35(7), 1727–1735.
https://doi.org/10.1016/j.jbankfin .2010.11.017 Tan, Y. (2016). The impacts of risk and competition on bank profitability in China. Journal of International Financial  Markets,  Institutions and Money, 40, 85–110. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2 015.09.003
Tan,  Y.,  &  Floros,  C.  (2014).  Risk, Profitability,  and  Competition: Evidence  from  the  Chinese Banking Industry. The Journal of Developing  Areas,  48(3),  303– 319. https://doi.org/10.1353/jda.2014. 0054 Zhang, J., Jiang, C., Qu, B., & Wang, P.
(2013).  Market  concentration, risk-taking, and bank performance: Evidence from emerging economies. International Review of Financial Analysis, 30, 149–157. https://doi.org/10.1016/j.irfa.201 3.07.016 (2021).  The  Timor-Leste  Country Gender  Action  Plan  (CGAP) 2021. World Bank.
https://doi.org/10.1596/37887