Abd. Rizal, T . Zulham, Asmawati

## ANALISIS PENGARUH  PERTUMBUHAN EKONOMI, INFLASI, DAN SUKU BUNGA TERHADAP  KREDIT MACET DI INDONESIA

## Abstract
This  study  aimed  to  analyze  the  effect  of Macroeconomic  variables  in  the  form  of  Economic Growth,  Inflation  and  interest  rate  of  Bank  Indonesia  (7- Day  Repo  rate)  on  Non  Performing  Loans (NPL) in Indonesia.  This  study  uses  annual  time  series  data  from 2000  to  2017  with  a  total  sample  of  18 years.  The  model used  is  Auto  Regressive  Distributed  Lags (ARDL) using Eviews 9. Software The results show that in the short run Inflation  has  a  negative  effect  on  Non  Performing  Loans (NPL) and  Inflation  in  the  previous  year    (Lag-1)  has  a significant positive effect whereas in the long run Inflation has a negative effect, maintained inflation at a reasonable limit  to  foster  a  good  climate  for  entrepreneurs  to  be  a stimulus so that they are able to fulfill their obligations, in the  long  run  Economic  growth  has  a  significant  negative effect  and  interest  rates  have  a  significant  positive  effect. It  is  hoped  that  the  government  can  be  more  careful  in setting  the  7-Day  Repo  rate,  given  the  positive  response shown  to  Non  Performing  Loans (NPL). In  addition,  the government  must  also  be  able  to  maintain  sustainable economic  growth  given  its  negative  relationship  to  Non Performing  Loans (NPL). It  is  recommended  for  further researchers  to  add  other  variables  such  as  stock  index, exchange  rate,  Capital  Adequacy  Ratio  (CAR)  and Charge-off policy (PH) of non-performing loans.
Abd. Rizal
Magister Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Syiah Kuala Email:  Arizalphone17@gmail.com

## T. Zulham
Staf Pengajar Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Syiah Kuala Email: teukuzulham@unsyiah.ac.id

## Asmawati
Staf Pengajar Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Syiah Kuala Email: asmawati@abulyatama.ac.id
Keywords:
7-Day Repo rate, Auto Regressive Distributed Lags (ARDL),Optimal Lag, Bound Testing, CUSUM Test, Eviews9
Abd. Rizal, T . Zulham, Asmawati

## PENDAHULUAN
Kondisi perekonomian suatu negara tidak terlepas dari pengaruh sektor perbankan yang banyak berpengaruh terhadap sektor riil seperti pembiayaan untuk usah-usaha kredit bagi masyarakat. Bank merupakan lembaga keuangan yang memiliki peranan penting dalam perdagangan internasional juga dalam  perekonomian  nasional.  Fungsi  bank  sebagai  perantara  keuangan (financial  intermediary ) antara  pihak  –  pihak  yang  kelebihan  dana  dengan  pihak  yang  membutuhkan  dana.  Dengan  adanya industri  perbankan  dapat  menunjang  pelaksanaan  pembangunan  nasional  dalam  rangka meningkatkan  pemerataan  pembangunan,  pertumbuhan  ekonomi  dan  stabilitas  nasional  kearah peningkatan taraf hidup rakyat banyak.
Perkembangan  NPL  ( Non  performing  Loans ) tidak  terlepas  dari  berbagai  pengaruh  variabel makro  ekonomi  dalam  negeri  seperti  pertumbuhan  ekonomi,  suku  bunga  dan  inflasi.  Pertumbuhan ekonomi mampu mengindikasikan kesuksesan ataupun produktifitas masyarakatnya dari penggunaan kredit,  jika  Pertumbuhan  ekonomi  meningkat  seiring  menurunnya  nilai  NPL  maka  masyarakat mampu  melunasi  kredit  yang  di  ambil  dan  bekerja  secara  produktif.  Suku  bunga  yang  ditetapkan pemerintah  dalam  hal  ini  Bank  Indonesia,  sedikit  banyaknya  akan  mempengaruhi  keinginan masyarakat  untuk  mengambil  kredit  di  perbankan  atau  tidak.  Inflasi  tentu  saja  menjadi  salah  satu faktor masyarakat dalam mengambil keputusan untuk mengambil kredit atau tidak.
Sumber : Bank Dunia, Bank Indonesia (2018)
Gambar 1. Perkembangan NPL, Pertumbuhan Ekonomi, Suku Bunga, dan Inflasi di Indonesia tahun 2000-2017
Abd. Rizal, T . Zulham, Asmawati
Dari  gambar  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  perkembangan  seluruh  variabel  penelitian, perkembangan NPL cenderung fluaktuatif namun terus menunjukkan tren yang menurun, sedangkan pertumbuhan ekonomi dari tahun 2000 hingga 2015 menunjukkan tren positif. Dari sini dapat terliat gambaran bahwa semakin tingginya PDB dari tahun ke tahun diikuti dengan terus menurunnya angka NPL  dari  Tahun  2000  hingga  2015.  Ini  mengindikasikan  seiring  dengan  tingginya  pertumbuhan ekonomi akan semakin mampu menekan angka NPL dari 34 persen pada tahun 2000 menurun sangat drastis menjadi 2,43 persen pada tahun 2015. Sedangkan pada tahun 2016 angka NPL naik menjadi 5,83  persen  dan  naik  lagi  pada  tahun  2017  sebesar  6,15  persen,  akan  tetapi  angka  pertumbuhan ekonomi  juga  naik  yang  sebelumnya  4,80  persen  pada  tahun  2015  naik  menjadi  5,00  persen  pada tahun 2016 dan naik sebesar 5.19 persen pada tahun 2017, ini bertolak belakang dengan Ahmad dan Bashir  (2013)  dan  Bufondi  dan  Ropele  (2011)  yang  mengatakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi berpengaruh Negatif terhadap NPL.
Sedangkan tingkat suku bunga justru memperlihatkan ketidak konsistennya, dimana angkanya sangat fluktuatif dari tahun ke tahun, pada tahun 2000 suku bunga  sebesar 9,30 persen, mengalami kenaikan yang cukup besar pada tahun 2005 mencapai 12,75 persen namun untuk tahun selanjutnya hingga tahun 2015 terus mengalami penurunan hingga mencapai angka 7,50 persen. Penurunan suku bunga juga direspon dengan positif oleh  NPL yang terus mengalami penurunan hingga tahun 2015. Namun  pada  tahun  2016  terjadi  penurunan  suku  bunga  menjadi  4.75  persen  dan  turun  lagi  pada tahun 2017 sebesar 4.25 persen, berbeda dengan pendapat Yulita (2014). dan Farhan, Sattar, Chaudry dan Khalil (2012) mengatakan bahwa suku bunga berpengaruh positif terhadap NPL.
Selain  itu  tingkat  inflasi  yang  sangat  fluktuatif  juga  tidak  berpengaruh  pada  NPL,  ini  dapat dilihat dari tingkat inflasi yang cukup tingi hingga mencapai 2 digit pada tahun 2001, 2002, 2005 dan 2008  namun  begitu  NPL  terus  mengalami  penurunan.  Pada  tahun  2014  infalasi  berada  pada  8.36 persen dan NPL 2.07 persen dan pada tahun 2015 inflasi turun menjadi 3.35 persen tetapi NPL malah naik  ke  posisi  2.32  persen  begitu  pula  ditahun  2016  inflasi  kembali  turun  ke  angka  3.02  persen namun angka NPL tetap naik menjadi 5.83 persen ini berbeda dengan yang disampaikan oleh Nindita (2015) inflasi berpengaruh positif terhadap NPL

## TINJAUAN TEORITIS
Lingkungan  makroekonomi  memiliki  pengaruh  yang  cukup  kuat  terhadap  sektor  perbankan. Menurut Festic & Beko (2008), setiap tekanan dari faktor makroekonomi merupakan sumber risiko sistemik  yang  memengaruhi  kinerja  sektor  perbankan  yang  dinyatakan  sebagai  risiko Non-
Abd. Rizal, T . Zulham, Asmawati
Performing Loan (NPL) terhadap total kredit. Fluktuasi dari kegiatan perekonomian (GDP riil) yang saling bergantian antara masa depresi dan masa kemakmuran. Menurut Utari, Arimurti & Kurniati, (2012)  pada  masa  ekspansi  ekonomi  terjadi  peningkatan  permintaan agregat yang  akan menyebabkan peningkatan pada pertumbuhan kredit perbankan dan tingkat leverage perekonomian. Pada umumnya peningkatan hal tersebut akan diiringi dengan meningkatnya harga aset, profitabilitas perusahaan serta ekspektasi konsumen.
Peningkatan permintaan agregat yang melebihi kapasitas perekonomian menjadi alasan dibalik meningkatnya kerentanan terhadap risiko makroekonomi yang disebabkan oleh peningkatan leverage perusahaan  dan  rumah  tangga.  Kerentanan  tersebut  pada  akhirnya  akan  menimbulkan  tekanan overheating .  Peningkatan  konsumsi  dan  impor  yang  didorong  oleh  kredit  perbankan  akan meningkatkan defisit  current  account ,  apabila  kondisi  ini  berlangsung  terus  menerus  akan  memicu berkurangnya  aliran  modal  masuk  sehingga  dapat  memengaruhi  kondisi  keuangan  dan  sektor perbankan (Menurut Utari, Arimurti & Kurniati,  2012).
GDP merupakan nilai pasar dari total semua barang dan jasa yang diproduksi oleh suatu negara dalam  satu  waktu  tertentu.  Pertumbuhan  GDP  menunjukkan  peningkatan  pendapatan  individu  dan perusahaan, oleh karena itu kemampuan untuk membayar hutang (kredit) meningkat dan dampaknya NPL  menurun.  Sebaliknya  kondisi  penurunan  GDP  menunjukkan  pendapatan  individu  dan perusahaan yang menurun, sehingga kemampuan untuk membayar hutang (kredit) juga menurun dan NPL mengalami peningkatan (Ahmad & Bashir, 2013).
Menurut  Kasmir  (2011),  suku  bunga  dapat  diartikan  sebagai  balas  jasa  yang  diberikan  oleh bank yang berdasarkan prinsip konvensional kepada nasabah yang membeli atau menjual produknya. Peningkatan tingkat suku bunga akan memperburuk kualitas dari pinjaman, semakin tingginya biaya hutang  membuat  debitur  semakin  sulit  membayarkan  pinjamannya.  Oleh  karena  itu  peningkatan tingkat suku bunga akan meningkatkan tinkat NPL kredit perbankan (Messai & Jouini, 2013).
Inflasi  adalah  proses  kenaikan  harga  barang-barang  secara  terus  menerus  yang  berdampak terhadap  penurunan  daya  beli  masyarakat  karena  secara  riil  tingkat  pendapatannya  juga  menurun dengan  asumsi  bahwa  tingkat  pendapatan  masyarakat  konstan  (Mankiw,  2013).  Risiko  keuangan juga  muncul  dikarenakan  adanya  inflasi,  apabila  terdapat  kenaikan  inflasi  yang  tak  terduga  akan menyebabkan risiko daya beli. Pada saat terjadi inflasi maka akan menyebabkan beban biaya hidup semakin tinggi karena semakin meningkat biaya akibat harga-harga untuk melakukan konsumsi akan meningkat.  Sehingga  pada  saat  terjadinya  inflasi  maka  secara  riil  pendapatan  masyarakatdan
Abd. Rizal, T . Zulham, Asmawati
perusahaan menurun, sehingga akan menjadi kesulitan bagi debitur untuk mengembalikan pinjaman pada bank.

## Penelitian Sebelumnya
Poetry  dan  Sanrego  (2011)  melakukan  penelitian  mengenai  pengaruh  variabel  Makro  dan Mikro  terhadap  NPL  perbankan  konvensional  dan  NPF  perbankan  syariah,  dengan  menggunakan model VECM, mereka menemukan bahwa dalam jangka pendek tidak ada variabel ynag berpengaruh terhadapa NPL sedangkan dalam jangka panjang NPL dipengaruhi oleh nilai tukar, IPI, Inflasi, SBI, LDR dan CAR secara Positif signifikan. Selain itu Tanaskovic dan Jandric (2014) menemukan bahwa pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  NPL  sedangkan  nilai  tukar berpengaruh positif signifikan terhadap NPL. Skarica (2013) menemukan bahwa kenaikan rasio NPL dipengaruhi  oleh  penurunan  perekonomian,  tingkat  pengangguran  dan  tingkat  inflasi  positif signifikan. Febrianti (2015) melakukan penelitian mengenai pengaruh pertumbuhan ekonomi, inflasi, BI  rate  dan  kurs  terhadap  kredit  bermasalah,  dengan  menggunakan  model  ECM  ( Error  Correction Model )  ia  menemukan  bahwa  secara  parsial  semua  variabel  independen  berpengaruh  positif signifikan terhadap NPL kecuali pertumbuhan ekonomi yang berpengaruh negatif signifikan. Selain itu Nindita (2015) melakukan penelitian serupa, dengan menggunakan model ARDL ECM, hasilnya dalam  jangka  panjang  inflasi,  suku  bunga  pinjaman  dan  tingkat  pengangguran  berpengaruh  secara positif  signifikan  terhadap  NPL,  sedangkan  dalam  jangka  pendek  inflasi  tidak  berpenaruh  terhadap NPL namun tingkat pengangguran berpengaruh positif signifikan terhadap NPL.
Yulita  (2014)  mengemukakan  bahwa  tingkat  suku  bunga  berpengaruh  positif  signifikan terhadap NPL. Farhan, Sattar, Chaudry dan Khalil (2012)  suku bunga, krisis energi, pengangguran, inflasi dan nilai tukar berpengaruh positif signifikan terhadap NPL sedangkan pertumbuhan ekonomi berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  NPL  di  Pakistan.  Hasil  yang  hampir  sama  diperoleh  oleh Gambo,  Ahmad  dan  Muhammad  (2017)  yang  menemukan  bahwa  deposit,  dan  ukuran  bank berpengaruh  positif  dan  signifikan,  sedangkan  CAR  dan  inflasi  berpengaruh  positif  tetapi  tidak signifikan  terhadap non-performing  loan ,  disamping  itu  ROA  berpengaruh  negatif  dan  tidak signifikan terhadap NPL di Nigeria.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ahmad  dan  Bashir  (2013),  Bofondi  dan  Ropele (2011) mengemukakan  bahwa  pertumbuhan  GDP  berpengaruh  negatif  terhadap  NPL.  Hal  tersebut bertentangan dengan penelitian Ahmad (2006) dan Bonilla (2012) yang menyatakan bahwa terdapat
Abd. Rizal, T . Zulham, Asmawati
pengaruh  positif  antara  pertumbuhan  GDP  dengan  NPL.  Linda,  Megawati  dan  Deflinawati  (2015) dalam  penelitiannya  mengenai  pengaruh  inflasi  dan  tingkat  bunga  terhadap Non-performing  Loan pada  PT.  Bank  Tabungan  Negara  di  Padang  menemukan  bahwa  tingkat  inflasi  dan  suku  bunga berpengaruh  signifikan  terhadap Non-performing  Loan pada  bank  BTN  cabang  Padang.  Selain  itu Dewi  dan  Suryanawa  (2015)  menemukan  bahwa  tingkat  suku  bunga,  profesi  nasabah  kredit  dan efektifitas badan pengawas berpengaruh signifikan terhadap NPL di kota Denpasar.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ginting  (2016),  mengemukakan  bahwa  berdasarkan  hasil analisis regresi panel dinamik ternyata terhadap NPL Perbankan dari berbagai sektor perekonomian. menunjukkan  semakin  membaiknya  kondisi  makro  ekonomi  suatu  negara  yang  ditandai  dengan semakin  meningkatnya  GDP  maka  semakin  menurun  rasio  NPL  perbankan  dari  berbagai  sektor perekonomian  yang  terjadi.  Dan  juga  menemukan  hasil  bahwa  tingkat  suku  bunga  dan  inflasi memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan.  Hasil  ini  memberikan  pengertian  bahwa  semakin tinggi  tingkat  suku  bunga  pinjaman  yang  diberikan  oleh  Perbankan  maka  akan  semakin meningkatkan  rasio  NPL  Perbankan  dari  berbagai  sektor.  Demikian  juga  halnya  dengan  inflasi, semakin  terjadi  peningkatan  harga-harga  yang  dapat  memicu  terjadinya  inflasi,  maka  hal  tersebut dapat mengakibatkan terjadinya peningkatan rasio NPL Perbankan dari berbagai sektor.
Penelitian  yang  dilakukan  Yurdakul  (2014)  menerangkan  bahwa  Resiko  kredit  sangat berpengaruh dengan  variabel ekonomi makro seperti Tingkat inflasi, suku bunga  dan Indeks  Harga saham, Valuta asing, pertumbuhan ekonomi, pasokan uang dan tingkat pengangguran. Dalam jangka panjang  Pertumbuhan  ekonomi  dan  indeks  harga  saham  berpengaruh  negatif  signifikan  sedangkan pasokan  uang,  Valuta    asing,  tingkat  pengangguran,  Inflasi  dan  suku  bunga  memiliki  hubungan positif signifikan terhadap pertumbuhan NPL.

## Hipotesis
1. Diduga  bahwa  dalam  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  pertumbuhan  ekonomi berpengaruh negatif terhadap kredit macet di Indonesia .
2. Diduga  bahwa  dalam  jangka  pendek  dan  jangka  panjang  inflasi  dan  Suku  bunga berpengaruh positif terhadap kredit macet di Indonesia
Abd. Rizal, T . Zulham, Asmawati

## METODOLOGI PENELITIAN

## Ruang lingkup penelitian
Ruang lingkup penelitian ini adalah bidang ekonomi moneter yang  membahas  kredit macet, pertumbuhan  ekonomi,  inflasi,  dan  suku  bunga  dan  di  Indonesia  termasuk  didalamnya  Bank Konvensional, KPR  dan Bank Syariah

## Jenis dan Sumber Data
Jenis  dan  sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  dalam bentuk  times  series tahunan  dari  tahun  2000  sampai  dengan  2017  yang  diperoleh dari  Badan  Pusat Statistik, Bank Dunia, Bank Indonesia, jurnal-jurnal ekonomi dan sumber lainnya yang dibutuhkan.

## Model Analisis
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  model  ARDL  ( Autoregressive Distributed  Lag ).  Dalam  menggunakan  metode  ARDL,  terlebih  dahulu  dilakukan  uji  stasioneritas dan uji kointegrasi, jika terjadi kointegrasi maka digunakan VECM ( Vector Error Correction Model ) tetapi  jika  tidak  terkointegrasi  maka  digunakan  model  ARDL.  Pada  penelitian  ini,  analisis  regresi dilakukan dengan metode Autoregressive Distributed Lag (ARDL) melalui alat analisis data Eviews 9. Secara umum model ARDL yang digunakan dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut (Bekhet dan Matar, 2013):
Secara umum, model persamaan ARDL dinyatakan sebagai berikut :
NPL 0 + β 0 + 1 PE t-i + 2 INF 1t-i + 3 SB 2t-i + θ 1 Y t-i + θ 2 X 1t-i + θ 3 X 2t-i + ε t ................................... ....  (1) Dimana : β 0 = Konstanta, β 1 β 2 β 3 = Koefisien Jangka Pendek, NPL =  Non Performing  Loan,  PE = Pertumbuhan  Ekonomi,  INF  =  Inflasi,  SB  =  Suku  Bunga,  θ 1 θ 2 θ 3 =  Koefisien  Jangka  Panjang,  L  = Logaritma, Δ = First difference , k = Panjang lag , i = Urutan lag , ε t = Error Term .
Spesifikasi model ARDL yang akan digunakan penelitian ini mengacu pada persamaan model yang dimiliki Hossain (2012), Shahbaz et al. (2015), Keho (2015) dan Ali, Hamisu Sadi., AS Abdul Rahim  &  M.  Bashir  Ribadu  (2017).  Keempat  studi  tersebut  menggunakan  ARDL  sebagai  model dalam menganalisis variabel yang diuji.
Abd. Rizal, T . Zulham, Asmawati

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Uji Akar-akar Unit ( Unit Roots Test )
Tujuan  dari  uji  ini  adalah  untuk  melihat  bahwa  tidak  terjadinya  proses  perubahan  sepanjang waktu yang dapat menyebabkan hasil estimasi lancung. Dengan kata lain uji stasioneritas merupakan proses pada keadaan dimana suatu variabel setimbang secara statistik  (Ajija, 2010). Uji akar unit ini digunakan untuk melihat apakah data yang diamati stationer atau tidak.  Variabel yang mengandung akar  unit  atau  tidak  stasioner  akan  menghasilkan  kesimpulan  yang  tidak  memiliki  arti.  Hal  ini ditandai  dengan  R  square  yang  tinggi  dan t stastistik  tampak  signifikan  dan  pada  akhirnya  akan memberikan arahan yang salah dan penggunaan kebijakan yang tidak tepat. Ada beberapa cara dalam melakukan pengujian unit root.
Model  pengujian  unit  root  pada  penelitian  ini  menggunakan  model  pengujian  PP  ( Phillips Perron ).  Apabila  data  tidak  stasioner  pada  add  level,  maka  bisa  menggunakan first  difference dan juga second difference . Jika nilai absolut statistik PP lebih besar dari nilai kritisnya, maka data yang uji  menunjukkan  statitioner  dan  jika  sebaliknya  nilai  absolut  statistik  PP  lebih  kecil  dari  nilai kritisnya maka data tidak statisioner.

## Tabel 1
Hasil Uji Akar-akar Unit ( Unit Roots Test ) dengan Pendekatan
Phillips Perron (PP)
Keterangan: *** , ** , * signifikan pada 1%, 5%,10%. Sumber: Hasil Pengolahan Data, diolah dengan menggunakan Eviews9(2018)
Berdasarkan Tabel 1 dapat dilihat bahwa terdapat perbedaan tingkat stasioneritas tiap variabel penelitian.  Variabel  NPL  dan  Inflasi  stasioner  pada at  level ,  sedangkan  variabel  Pertumbuhan Ekonomi dan Suku Bunga stasioner pada first difference .
No Variabel
ADF
At Level 1 st 2 nd 1 NPL -8.1633** (0.0001)
2 PE -2.1365 (0.4911) -3.7837** (0.0460) 3 Inflasi -4.5302** (0.0127) 4 Suku Bunga -3.6094 (0.0595) -4.4334** (0.0164)
Abd. Rizal, T . Zulham, Asmawati

## Hasil Uji Kointegrasi ( Cointegration Test )
Pada  uji  stationeritas,  telah  diketahui  bahwa  NPL  dan  inflasi  stationer  pada atlevel ,  sehingga memiliki  ordo  integrasi  I(0),  sedangkan  variabelPertumbuhan  Ekonomi    dan  Suku  Bungastasioner pada first difference I(1).Menurut Engle-Granger dalam Fahmi (2014) bahwa setiap variabel-variabel penelitian  harus  memiliki  nilai  ordo  integrasi  yang  sama  untuk  melihat  adanya  kointegrasi  antar variabel.  Jika  tidak,  maka  variabel  yang  digunakan  tidak  memiliki  kointegrasi.  Dalam  penelitian variabel yang digunakan adalah NPL, Inflasi, Pertumbuhan Ekonomi dan Suku Bunga yang memiliki tingkat  ordo  integrasi  yang  berbeda,  sehingga  berdasarkan  apa  yang  disebutkan  sebelumnya  maka tidak terdapat kointegrasi antar variabel dalam penelitian ini. Artinya model  yang sesuai digunakan dalam penelitian ini adalah model Autoregressive Distributed Lags (ARDL) .

## Hasil Estimasi ARDL (Model Estimation)
Setelah  diketahui  adanya  kointegrasi  atau  keseimbangan  jangka  panjang  dalam  model penelitian  ini  maka  mengestimasi  model  ARDL  dapat  dilakukan..  Berikut  ini  pemilihan  model berdasarkan Akaike  Information  Criterion menunjukkan  model  ARDL  (1,1,2,1)  yang  terbaik  dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel.2
Uji Lag criteria Graph 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 5.0 5.1 5.2 AR DL (1 , 1 , 2 , 1 )
AR DL (1 , 1 , 2 , 2 ) AR DL (2 , 1 , 2 , 1 ) AR DL (1 , 2 , 2 , 1 ) AR DL (2 , 1 , 2 , 2 )
AR DL (1 , 2 , 2 , 2 )
AR DL (2 , 2 , 2 , 1 ) AR DL (1 , 0 , 2 , 1 ) AR DL (2 , 2 , 2 , 2 ) AR DL (1 , 0 , 2 , 2 ) AR DL (2 , 0 , 2 , 1 ) AR DL (2 , 0 , 2 , 2 )
AR DL (1 , 0 , 1 , 2 )
AR DL (1 , 1 , 1 , 2 )
AR DL (2 , 0 , 1 , 2 )
AR DL (1 , 1 , 2 , 0 )
AR DL (1 , 2 , 2 , 0 )
AR DL (2 , 1 , 1 , 2 )
AR DL (1 , 2 , 1 , 2 ) AR DL (2 , 1 , 2 , 0 )
Akaike Information Criteria (top 20 models)
Sumber : Hasil Penelitian (diolah menggunakan Eviews 9) .

## Pengaruh Jangka Panjang dan Jangka Pendek
Estimasi  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  melihat  pengaruh  pertumbuhan ekonomi, inflasi dan suku bunga terhadap kredit macet (NPL) di Indoensia baik dalam jangka pendek
dan  jangka  panjang.  Berikut  hasil  estimasi  pada  tabel  3  dan  tabel  4  didapatkan  dari  hasil  regresi menggunakan eviews dengan metode ARDL.
Untuk  mengetahui  keseimbangan  yang  terjadi  antaar  variabel  NPL,  Pertumbuhan  Ekonomi, Suku  Bunga  dan  Inflasi  dalam  jangka  pendek,  maka  dilakukan  estimasi  jangka  pendek  dengan menggunakan  ECT  ( Error  Correcton  Term ).  ECT  berfungsi  untuk  mengetahui  tingkat  kecepatan penyesuaian pada keseimbangan jangka panjang.

## Tabel 3
Hasil Estimasi ARDL Jangka Pendek Dependent vaiable: NPL Variabel Coefficient Std. Error t-statistic Prob. D(PE) -0.206253 1.197688 -0.172209 0.8681 D(INFLASI) -0.358337 0.490304 -0.730846 0.4886 D(INFLASI(-1)) 0.740258 0.172976 4.279544 0.0037 D(SUKU_BUNGA) 1.136586 0.966995 1.175379 0.2783 CointEq(-1) -0.729932 0.110017 -6.634704 0.0003
Sumber : Hasil Penelitian (diolah menggunakan Eviews 9) .
Dari  hasil  regresi  jangka  pendek  di  atas  dapat  diintepretasikan  bahwa  nilai  koefisien  suku bunga sebesar 1.136, dan nilai Prob. 0.2783 sehingga suku bunga tidak signifikan artinya tidak ada pengaruh  dalam  jangka  pendek  terhadap  NPL.  Nilai  koefisien  inflasi  sebesar  -0,358,  artinya  jika tingkat  inflasi  meningkat  sebesar  1  persen  maka  rasio  NPL  akan  menurun  sebesar  0,358  dengan asumsi variabel lain tetap. Inflasi tidak signifikan artinya tidak ada pengaruh dalam jangka pendek. Nilai koefisien inflasi(-1) lag satu tahun sebesar 0.740 ,dan signifikan positif artinya jika inflasi satu periode  sebelumnya  meningkat  sebesar  1  persen  maka  rasio  NPL  akan  meningkat  sebesar  0.740 dengan asumsi variabel lain tetap. Nilai koefisien PE (Pertumbuhan ekonomi) adalah 0,206 dan tidak signifikanterhadap NPL, artinya tidak ada pengaruh terhadap NPL. Jika CointEq(-1) bernilai negatif dan  signifikan  berarti  terdapat  hubungan  keseimbangan  jangka  pendek  menuju  jangka  panjang. Berdasarkan tabel 3 terlihat CointEq(-1)  bernilai negatif dan signifikan yaitu 0,0129 yang artinya terdapat hubungan  keseimbangan  antara  variabel  dalam  jangka  panjang.  Besarnya  koefisien  ECT  menunjukkan tingkat kecepatan penyesuaian ( Speed of Adjustment ) dalam mengoreksi ketidakseimbangan variabel untuk dapat kembali kepada titik keseimbangan (Bekhet dan Matar, 2013).
Dari hasil estimasi yang ditunjukkan pada Tabel 4.3 menjelaskan bahwa variabel yang sangat mempengaruhi  NPL  adalah  inflasi  satu  periode  sebelumnya.  Dibuktikan  dengan  nilai  koefisien estimasinya  0.740258  dengan  tingkat  signifikan  0.0037.  Hasil  ini  sesuai  denga  penelitin  yang dilakukan  oleh  Linda,  Megawati  dan  Deflinawati  (2015)  yang  menemukan  bahwa  inflasi  dan  suku
bunga  berpengaruh  signifikan  terhadap  kredit  macet  (NPL)  di  Indonesia.  Selain  itu  Skarica  (2012) juga menguatkan hasil tersebut bahwa inflasi berpengaruh sigifikan terhadap tingkat kredit macet di Negara-negara Eropa Tengah dan Eropa Timur.
Tabel 4
Hasil Estimasi ARDL Jangka Panjang Long Run Coefficients Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PE -3.228830 1.299594 -2.484491 0.0419 INFLASI -3.137457 1.431757 -2.191334 0.0646 SUKU_BUNGA 4.398741 1.767645 2.488475 0.0417 C 10.125564 8.392827 1.206455 0.2668
Sumber : Hasil Penelitian (diolah menggunakan Eviews 9)
Dalam  jangka  panjang  (Tabel  4)  NPL  di  pengaruhi  oleh  pertumbuhan  ekonomi,  dari  nilai koefisiennya  dapat  dilihat  bahwa  setiap  keniakan  pertumbuhan  ekonomi  sebesar  1  persen  akan menurunkan NPL sebesar 3.228, selain itu inflasi juga berpengaruh terhadap NPL, jika inflasi naik sebesar 1 persen maka NPL akan menurun sebesar 3,137.  Selain pertumbuhan  ekonomi dan inflasi variabel  suku  bunga  yang  berpengaruh  positif  dan  signifikan,  hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai koefisien  estimasinya  4.398  dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  0,04.  Hasil  ini  sesuai  dengan penelitian Dewi dan Suryanawa (2015) yang menemukan bahwa suku bunga berpengaruh signifikan terhadap kredit macet di Indonesia.

## Metode Bound Testing
Estimasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  untuk  melihat  Kausalitas  antara  kredit macet,  pertumbuhan  ekonomi,  suku  bunga  dan  inflasi  di  Indonesia  serta  untuk  melihat  bagaimana keseimbangan  dari  masing-masing  variabel  baik  dalam  jangka  pendek  maupun  dalam  jangka panjang. Berikut hasil  estimasi dapat dilihat berdasarkan tabel 5.
Tabel 5

## Bound Testing
ARDL Bounds Test Date: 06/18/18   Time: 17:46 Sample: 2002 2017 Included observations: 16
Null Hypothesis: No long-run relationships exist Test Statistic Value k F-statistic 17.60587 3 Critical Value Bounds Significance I0 Bound I1 Bound 10% 2.72 3.77 5% 3.23 4.35 2.5% 3.69 4.89 1% 4.29 5.61

## Sumber : Hasil Penelitian (data diolah menggunakan eviews 9)
Nilai  F-statistik  >  I0  Bound  dan  I1  Bound,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  terdapat  penyesuaian kecepatan  kembali  dari  ketidakseimbangan  jangka  pendek  untuk  keseimbangan  jangka  panjang (Bekhet  dan  Mahtar,  2013).  Hal  ini  sesuai  dengan  penelitian  Bekhet  dan  Mahtar  (2013)  hasil  dari pendekatan  ARDL  menunjukkan  bahwa  adanya  hubungan  keseimbangan  jangka  panjang  antara indeks harga saham  dan variabel makro ekonomi.Dalam estimasi jangka panjang koefisien variabel moneter berupa suku bungasecara signifikan berpengaruh terhadap kredit macet di Indonesia.

## Hasil Uji Stabilitas (Stability Test)
Uji stabilitas berguna untuk memeriksa stabilitas parameter jangka panjang serta penyesuaian jangka  pendek  dalam  ECM-ARDL.  Jika  plot statistik  CUSUM  dan  CUSUMSQ  terletak  di  dalam batas-batas kritis pada tingkat signifikansi 5 persen maka hipotesis nol semua koefisien dalam regresi adalah stabil.

## Gambar 1
Cumulative Sum (CUSUM) of Recursive Residuals dan Cumulative Sum of Squares (CUSUMSQ)
of Recursive Residuals -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 CUSUM 5% Significance -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1.6 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
CUSUM of Squares 5% Significance
Sumber : Hasil Pengolahan Data, diolah menggunakan Eviews 9 (2018)
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  plot  CUSUM  dan  CUSUMSQ  statistik  berada  dalam  batas kritis  5  persen  yang  menyiratkan  kestabilan  koefisien  jangka  pendek  dan  koefisien  jangka  panjang dalam Error Correction Method (ECM)-ARDL sehingga hasil estimasi dapat dikatakan stabil.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan mengenai hubungan  tingkat pertumbuhan ekonomi, inflasi,  dan  suku  bunga  terhadap  kredit  macet  di  Indonesia,  dalam  penelitian  ini  dapat  di  tarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Variabel  NPL  dalam  jangka  pendek    dipengaruhi  oleh  inflasi  periode  tahun  sebelumnya  secara positif  dan  signifikan  sedangkan  dalam  jangka  panjang  kredit  macet  (NPL)  dipengaruhi  oleh tingkat  suku  bunga  secara    positif  dan  signifikan  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  secara  negatif signifikan.
2. Dalam  jangka  panjang    variabel  suku  bunga  dan  pertumbuhan  ekonomi  yang  berpengaruh terhadap  kredit  macet  di  Indonesia,  sedangkan  inflasi  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  rasio kredit macet di Indonesia.
3. Dalam  Jangka  Pendek  variabel  yang  sangat  mempengaruhi  NPL  adalah  tingkat  inflasi  satu periode  sebelumnya,  ini  dibuktikan  dengan  nilai  koefisien  0.740  dan  nilai  probabilitas  sebesar
0.003.  artinya  perubahan  inflasi  tahun  sebelumnya  akan  direspon  secara  positif  dan  signifikan oleh kredit macet.
4. Dalam  jangka  panjang  rasio  kredit  macet  di  Indonesia  pengaruhi  oleh  suku  bunga  dan pertumbuhan ekonomi. Suku bunga memiliki hubungan positif signifikan dibuktikan dengan nilai koefisien  sebesar  4.398  dengan  nilai  probabilitas  sebesar  0.0417  artinya  dalam  jangka  panjang naiknya  suku  bunga    akan  menyebabkan  naiknya  angka  kredit  macet  di  Indonesia.  Sedangkan pertumbuhan  ekonomi  memiliki  hubungan  negatif  signifikan  ini  dibuktikan  dengan  nilai koefisien  sebesar  3.228  dengan  nilai  probabilitas  sebesar  0.0419  artinya  dalam  jangka  panjang pertumbuhan ekonomi   akan menyebabkan menurunnya angka kredit macet  di Indonesia.

## Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah  disimpulkan,  maka  saran  yang  dapat  diberikan  oleh peneliti antara lain sebagai berikut:
1. Bagi  pemerintah  Indonesia  sebaiknya  melakukan  berbagai  instrumen  moneter  untuk  dapat menekan angka inflasi dan menjaga besarnya suku bunga tetap berada di posisi  yang stabil. Ini merupakan  langkah  yang  harus  cepat  dilakukan  karena  respon  terhadap  perubahan  inflasi  dan suku  bunga  akan  secara  signifikan  mempengaruhi  besarnya  kredit  macet.  Dan  juga  pentingnya pertumbuhan ekonomi yang berkesinambungan untuk menekan angka kredit macet di Indonesia 2. Bagi penelitian selanjutnya diharapkan dapat melakukan penelitian yang lebih mendalam dengan menambahkan  variabel  lainnya  seperti  kebijakan  pemerintah,  kurs,  Capital  Adequacy ratio(CAR), Penghapusbukuan kredit bermasalah (PH), jumlah penduduk, politik, variabel suku bunga luar negeri lainnya serta jangka waktu pengamatan yang lebih panjang untuk mendapatkan hasil penelitian yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, F., & Bashir, T. (2013). Explanatory Power of Macroeconomic Variables as Determinants of Non-Performing Loans: Evidence from Pakistan. World Applied Science Journal .
Ahmad,  S.  (2006). An  Investigation  of  The  Relationship  between  Non  Performing  Loans, Macroeconomic  Factors,  and  Financial  factors  in  Countext  of Private  Commercial  Bank  in Bangladesh. Bangladesh: Independent University.
Ajija,Shochrul R.(2010). Cara Cerdas Menguasai Eviews . Jakarta. Salemba Empat.
Ali, Hamisu Sadi., AS Abdul Rahim & M. Bashir Ribadu. (2017). Urbanization And Carbon Dioxide Emissions  in  Singapore  :  Evidence  from  the  ARDL  Approach. Enviromental  Science  and Pollution Research. Vol. 24, Issue 2 : 1967-1974
Badan Pusat Statistik. (2017). Badan Pusat Statistik . Retrieved from https://www.bps.go.id/view/id/1267
Bank  Indonesia.  (2018,  February  09).  Retrieved  from  http://www.bi.go.id/id  /publikasi/laporan- tahunan/perekonomian/Pages/lpi_2008.aspx
Bekhet, H. A., & Matar, A. A. (2012). Causality of Macroeconomic Variables. Conference on Asian Forum on Business Education .
Bofondi,  M.,  &  Ropele,  T.  (2011).  Macroeconomic  Determinants  of  Bad  Loans  :  Evidence  from Italian Banks. SSRN Electronic Journal .
Bonilla, C. (2012). Macroeconomic Determinants of the Non-Performing Loans in Spain and Italy.
Leicester: Department Of Economics University of Leicester.
Dewi,  M.  D.,  &  Suryanawa,  I.  (2015).  Pengaruh  Tingkat  Suku  Bunga,  Profesi  Nasabah  kredit, Efektivitas  Badan  Pengawas  pada  Non  Performing  Loan. e  Jurnal  Akuntansi  Universitas Udayana , 779-795.
Salim, Julfahmi  (2014). Pengolahan data menggunakan Eviews9. www.julfahmisalim.
Farhan,  M.,  Sattar,  A.,  Chaudry,  A.  H.,  &  Khalil,  F.  (2012).  Economic  Determinants  of  Non- Performing  Loans:  Perception  of  Pakistani  Bankers. European  Journal  of  Business  and Management , 87-99.
Febrianti,  S.  E.  (2015). Analisis  Pengaruh  GDP,  Inflasi,  BI  Rate  dan  Nilai  Tukar  Terhadap  Kredit Bermasalah Pada Bank Konvensiona dan Bank Syariah. Malang: Universitas Brawijaya.
Festic,  M.  &  Beko,  J.  (2008).  The  Banking  sector  and  macroeconomic  performance  in  Central European Economies . Czech Journal of Economics and Finance , 3(58), 131-151.
Hossain,  Sharif.  (2012).  An  Econometric  Analysis  for  CO2  Emissions,  Energy  Consumption, Economic  Growth,  Foreign  Trade  and  Urbanization  of  Japan. Low  Carbon  Economy .  3:  92- 105.
Gambo, E.-M. J., Ahmad, A. R., & Muhammad, I. (2017). Determinan of Non-Performing Loans in Nigeria's Deposit Money Banks. Archives of Bussines Rsearch .
Ginting,A,M. (2016) The Influence of Macroeconomic Factor to Non Ferforming Loan (NPL) Banks , Puslit,  Bidang  Ekonomi  dan  KebijakanPublik,  BK  DPR  RI.Gedung  Nusantara  1,  Lantai  2,
Setjen DPR RI Jl. Jenderal Gatot Subroto, Jakarta.10270.
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2013). Dasar-Dasar Ekonometrika. Jakarta: Salemba Empat.
Kasmir. (2011 ). Manajemen perbankan . Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.
Keho,  Yaya.  (2015).  An  Econometric  Study  of  the  Long-Run  Determinants  of  CO2  Emissions  in Cote d’Ivoire. Journal of Finance and Economics . Vol. 3, Issue 2 : 11-21.
Linda,  M.  R.,  Megawati,  &  Deflinawati.  (2015).  Pengaruh  Inflasi,  Kurs  Dan  Tingkat  Suku  Bunga Terhadap  Non  Performing  Loan  Pada  PT.  Bank  Tabungan  Negara  (Persero)  Tbk  Cabang Padang. Journal of Economic Education , 137-144.
Mankiw, N. G. (2013). Principle of macroeconomics Singapore: Cengate.
Mesai,  A.  S.,  &  Jouini,  F.  (2013).  Micro  and  Macro  Determinants  of  Non-Performing  Loans. International Journal of Economics and Financial Issues , 852-860.
Nindita, D. R. (2015). Keterkaitan Inflasi, Suku Bunga Kredit dan Tingkat Pengangguran Terhadap Kredit Bermasalah Pada Bank Umum di Indonesia. Malang: Universitas Brawijaya.
Poetry,  Z.  D.,  &  Sanrego,  Y.  D.  (2011).  Pengaruh  Variabel  Makro  Dan  Mikro  Terhadap  NPL Perbankan Konvensional Dan NPF Perbankan Syariah. Islamic Finance & Business Review , 79-104.
Shahbaz,  Muhammad,    (2015).  How  Urbanization  Affects  CO2  Emissions  in  Malaysia?  The Application of STIRPAT Model. MPRA Paper No. 6822 .
Skarica,  B.  (2014).  Determinants  of  non-performing  loans  in  Central  and  Eastern  European Countries. FInancial Theory and Practice , 37-59.
Tanaskovic,  S.,  &  Jandric,  M.  (2014).  Macroeconomic  and  Institutional  Determinants  of  Non- Performing Loans. Journal of Central Banking Theory and Practice , 47-62.
Utari, G.A.D.,  Arimurti, T. & Kurniati, I. N. (2012). Pertumbuhan kredit optimal. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan , 15(2), 113-146
Yulita,  A.  (2014). Analisis  Pengaruh  Faktor  Makroekonomi  Terhadap  Tinkat  Kredit  Bermasalah Pada Bank Umum di Indonesia. Semarang: Universitas Diponegoro.
Yurdakul,  F.  (2014).  Macroeconomic  Modeling  Of  Credit  Risk  For  Banks. Procedia  -  Social  and Behavioral Sciences 109 , 784-793.