## S S E E K K U U R R I I T T A A S S
( ( S S a a h h a a m m , , E E k k o o n n o o m m i i , , K K e e u u a a n n g g a a n n d d a a n n I I n n v v e e s s t t a a s s i i ) )
Pengaruh Penyaluran Kredit Terhadap Likuiditas Bank Bumn Dan Bank Asing Tahun 2013-2022
Mardiani 1 . Silvia Goiyo 2 . Indriyanti Laiya 34 . Yayu Isyana D.Pongoliu 4
1,2,3,4) Universitas Negeri Gorontalo email : dianlasoa1@gmail.com . Silviagoiyo25@gmail.com . Laiyaindri78@gmail.com. Yidp@ung.ac.id
ARTICLES INFORMATION ABSTRACT JURNAL SEKURITAS ( Saham, Ekonomi, Keuangan dan Investasi )
Vol.7, No.2, Januari 2024 Halaman  : 115 – 125 © LPPM & Prodi Manajemen UNVERSITAS   PAMULANG
ISSN ( online )  : 2581-2777 ISSN ( print )     : 2581-2696
Keyword : Likuiditas; Non-performing loans; Penyaluran kredit; Return on assets

## JEL. Classification:
C33, G21, G24, N15, N25

## Permalink:
DOI: 10.32493/skt.v6i1.30531

## Article info :
Received : Oktober 2023
Revised   : November 2023
Accepted : Desember 2023
Licenses :
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

## Contact : PRODI MANAJEMEN UNPAM
JL.Surya Kencana No.1 Pamulang Tangsel – Banten Telp. (021) 7412566, Fax (021) 7412491 Email : sekuritas@unpam.ac.id
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana penyaluran kredit mempengaruhi likuiditas bank. Bank seperti Bank BRI, Bank BNI, Bank Mandiri, dan Bank BTN serta bank internasional  seperti  Bank  OCBP  NISP,  Bank  CIMB  Niaga, Bank  UOB  Indonesia,  Bank  Citibank,  dan  Bank  Maybank termasuk  di  antara  korporasi  yang  diperiksa.  Empat  (empat) bank pemerintah dan  lima bank internasional dari tahun 2013 hingga  2022  menjadi  populasi  sampel  penelitian.  Sembilan puluh  data  digunakan  dalam  investigasi  ini.  Metode  kuadrat terkecil  yang  diperluas  digunakan  dalam  analisis  regresi  data panel penelitian ini. Hasil pengujian penelitian ini menunjukkan bahwa penyaluran kredit (total pinjaman), kredit macet (NPL), dan  return  on  assets  (ROA)  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  likuiditas  perbankan  (dilaporkan  sebagai  pinjaman pemerintah).  Likuiditas  bank  asing  di  Indonesia  sangat dipengaruhi oleh Non Performing Loan (NPL) dan bank asing.
This  research  set  out  to  ascertain  how  lending affected  bank  liquidity.  Banks  such  as  Bank  BRI,  Bank  BNI, Bank  Mandiri,  and  Bank  BTN  as  well  as  international  banks such  as  Bank  OCBP  NISP,  Bank  CIMB  Niaga,  Bank  UOB Indonesia, Bank Citibank, and Bank Maybank were among the corporations  under  examination.  Four  (four)  government banks  and  five  international  banks  from  2013  to  2022  served as  the  study's  sample  population. Ninety  data  were  utilized  in this investigation. A extended least squares method is used in this  study's  panel  data  regression  analysis.  The  test  findings for  this  research  show  that  lending  (total  loans),  non- performing  loans  (NPL),  and  return  on  assets  (ROA)  have  no significant  impact  on  bank  liquidity  (reported  as  government loans).  Foreign  banks'  liquidity  in  Indonesia  is  significantly impacted by non-performing loans (NPL) and foreign banks.

## S S E E K K U U R R I I T T A A S S
( ( S S a a h h a a m m , , E E k k o o n n o o m m i i , , K K e e u u a a n n g g a a n n d d a a n n I I n n v v e e s s t t a a s s i i ) )

## A. PENDAHULUAN
Sebagai  lembaga  keuangan  yang  menyimpan  dan  mengelola  dana  masyarakat, perbankan  memegang  peranan  penting  dalam  perekonomian  negara.  Salah  satu  tugas utama  bank  adalah  menawarkan  pinjaman  kepada  nasabahnya  untuk  membiayai  bisnis atau  konsumsi.  Namun  penyaluran  kredit  yang  tidak  tepat  dapat  berdampak  negatif terhadap  likuiditas  bank.  Likuiditas  bank  menggambarkan  kemampuan  bank  dalam mencukupi  kewajiban  keuangannya  ketika  datang  pada  waktu  singkat,  baik  dalam  bentuk penarikan dana nasabah maupun dalam bentuk pelunasan utang. Bank likuid dapat dengan mudah menangani kewajiban keuangan ini.
Namun,  ketika  bank  terlalu  banyak  meminjamkan  uang,  terutama  di  sektor  berisiko tinggi,  likuiditas  bank  dapat  terganggu.  Non-performing  atau  kredit  macet  mempengaruhi arus kas bank dan melemahkan kemampuannya untuk memenuhi kewajiban keuangannya. Hal  ini  dapat  menimbulkan  kesulitan  likuiditas  bagi  perbankan  yang  dapat  mempengaruhi stabilitas sistem keuangan secara keseluruhan.
Berbagai  penelitian  mengenai  likuiditas  bank  menunjukkan  bahwa  kepentingan  bank dan  likuiditasnya  merupakan  faktor  dominan  dalam  peningkatan  likuiditas.  Likuiditas  yang baik sangat penting untuk berfungsinya sistem perbankan dan untuk pinjaman ke sektor riil. Tetapi,  terdapat  bank  yang  mengalami  kendala  likuiditas  yang  signifikan  karena  berbagai faktor  termasuk  pinjaman  bank  (Kim  &  Sohn,  2017;  Chen  et  al.,  2015).  Sejalan  dengan penyaluran  dana  untuk  masyarakat  seiring  dengan  pertumbuhan  kredit,  sisi  likuiditas memberikan  tekanan  tersendiri  yaitu  persiapan  cadangan  harus  disiapkan  untuk  mengisi modal bank sedemikian rupa sehingga tidak ada risiko likuiditas.
Salah  satu  unsur  yang  mempengaruhi  jumlah  likuiditas  bank  adalah  kelayakan  kredit. Perbankan  memberikan  pinjaman  kepada  individu  dengan  tenggat  waktu  pembayaran, menghasilkan  uang  dari  selisih  suku  bunga  pinjaman  tetap. Akibatnya,  baik  bank  maupun peminjam mendapatkan keuntungan dari pinjaman.
Bank  membuat  penyisihan  kerugian  bank  sebagai  cadangan  untuk  mempersiapkan potensi kerugian dalam pemberian kredit, salah satu aspek perbankan yang paling berisiko. Cadangan  bank  ini  membantu  melindungi  dan  memperkuat  risiko  likuiditas.  Kemampuan bank  untuk  melayani  setiap  klien  dengan  menarik  atau  meminta  uang  tunai,  yang merupakan  ukuran  tingkat  likuiditas,  dimungkinkan  oleh  ketersediaan  cadangan  kredit. Penelitian  Pratama  (2018)  di  Indonesia  menemukan  bahwa  penyaluran  kredit  memiliki dampak  yang  cukup  besar  terhadap  likuiditas,  dengan  hubungan  keduanya  semakin meningkat  seiring  penyaluran  kredit  yang  semakin  luas.  Akibatnya,  pinjaman  besar  dapat meningkatkan likuiditas (Merilainen & Junttile, 2020; Smaoui et al., 2020).
Menurut  Hackethal  et  al.  (2010)  pemeriksaan  bank komersial  publik  di  Eropa  dan AS, bank padat pinjaman menghasilkan likuiditas yang lebih tinggi. Ketika pinjaman difokuskan pada pinjaman likuid, menurut Angora dan Roulet (2011), likuiditas berkurang.
Menurut Merilainen & Junttile (2020), Smaoui et al. (2020), Horvath dkk. (2014), dan Lei and  Song  (2012),  risiko  kredit  memiliki  dampak  yang  menguntungkan  terhadap pertumbuhan likuiditas. Perspektif ini berbeda dengan penelitian, yang menunjukkan bahwa kapasitas bank untuk menyediakan likuiditas menurun karena pinjaman meningkat. Karena konversi  modal  bank  dan  simpanan  klien  menjadi  pinjaman,  ada  kekurangan  uang  tunai (Diamond & Rajan, 2001; Gorton & Winton, 2017, 2000).
Penelitian  ini  tujuannya  agar  tau  pengaruh  penyaluran  kredit  terhadap  likuiditas perbankan  domestik  dan  internasional  dari  tahun  2013  hingga  tahun  2022.  serta  menguji perbedaan  dan  perbandingan pengaruh  penyaluran kredit  terhadap  likuiditas  negara.  bank sendiri  dan  bank  asing.  Kajian  ini  tentang  mengantisipasi  risiko  likuiditas  bank  dengan menyalurkan kredit dan menjaga stabilitas bank pemerintah dan bank asing.

## S S E E K K U U R R I I T T A A S S
( ( S S a a h h a a m m , , E E k k o o n n o o m m i i , , K K e e u u a a n n g g a a n n d d a a n n I I n n v v e e s s t t a a s s i i ) )

## B. KAJIAN LITERATUR

## kredit
Kredit  dapat  didefinisikan  secara  sederhana  sebagai transfer  uang  dari pemilik kepada mereka  yang  membutuhkan.  Pembagian  uang  ini  didasarkan  pada  rasa  saling  percaya antara pemilik dan penerima.
Menurut  Byomnt  P.  Kent  dalam  (Hasibuan,  2017),  kredit  yakni  hak  dalam  memperoleh pembayaran  ataupun  kewajiban  dalam  melaksanakan  pembayaran  atas  permintaan ataupun  di  kemudian  hari  disebabkan  penyerahan  barang.  Setiap  jenis  kredit  yang mensyaratkan  pelunasan  sesuai  dengan  jumlah  pinjaman  yang  telah  disepakati  dan  suku bunga disebut sebagai kredit. (Hasibuan dalam Islam & Ekonomi, 2019).

## Likuiditas
(Fahmi  2017:  121)  Kapasitas  bisnis  untuk  memenuhi  komitmen  segera  sesuai  jadwal dikenal sebagai likuiditas. Pentingnya rasio ini dapat dilihat dari kemungkinan turunnya nilai perusahaan atau minat investor jika perusahaan tidak mampu memenuhi komitmen jangka pendeknya.
Kemampuan  korporasi  untuk  memenuhi  komitmen  jangka  pendeknya  dengan menggunakan  aset  lancar  sedemikian  rupa  sehingga  dapat  menyelesaikan  kewajibannya tepat waktu dapat dikatakan memiliki likuiditas berdasarkan konsep yang disajikan di atas.

## Non-performing Loans
Kredit  bermasalah  merupakan  perbandingan  jumlah  total  kredit  bermasalah  dan pinjaman  (Ismail,  2018:32).  Sementara  itu,  Sorong  (2020)  berpendapat  bahwa  kredit bermasalah  merupakan  indikator  untuk  mengukur  rasio  risiko  keuangan  bank  yang menjelaskan tingkat risiko kredit bermasalah di bank.
Proporsi  kredit  bermasalah  menurun  seiring  dengan  meningkatnya  persentase  kredit bermasalah,  begitu  pula  sebaliknya:  semakin  tinggi  rasio  NPL,  semakin  besar  risiko  kredit bagi bank. (Vanni, 2017).

## Return On Asset
Berdasarkan  Kasmir  (2016:201), ROA yakni  rasio  yang  menampilkan  tingkat pengembalian  seluruh  aset  yang  digunakan  oleh  perusahaan.  Sementara  itu,  ROA  yakni ukuran  pendapatan  yang  terkait  dengan  aset,  menurut  Ryan  (2016:  112).  perluasan  aset perusahaan  tanpa  perubahan  lainnya.  Semakin  besar  pengembalian  investasi  (ROI), semakin  besar  kapasitas  perusahaan  untuk  menghasilkan  laba,  dan  semakin  besar kapasitas  perusahaan  untuk  menarik  investor  agar  tertarik  dengan  nilai  sahamnya,  yang didasarkan pada pengembalian pajak.
Kemampuan  suatu  korporasi  untuk  menghasilkan  uang  dari  seluruh  asetnya  diukur dengan  ROA  (Return  on  Assets),  menurut  penjelasan  di  atas.  Rasio  ROA  menunjukkan kinerja perusahaan ketika seluruh aset dikelola untuk mendapatkan laba yang maksimal.

## C. METODOLOGI PENELITIAN

## Sampel dan populasi
Populasi  penelitian  ini  yaitu  semua  perbankan  yang  terdaftar  sebagai  BUMN  atau  bank milik negara dari tahun 2013 - 2022. Dan perusahaan perbankan asing yang memiliki kriteria bank  yang  menerbitkan  laporan  keuangan  lengkap  meliputi  5  (lima)  bank  asing  yang memenuhi kriteria tersebut yaitu Bank OCBP NISP, Bank CIMB Niaga, Bank UOB Indonesia, Bank Citibank dan Bank Maybank.
Pada  penelitian  ini  yang  jadi  sampel  yakni  4  (empat)  bank  BUMN  dan  5  (lima)  bank asing.  Dengan  demikian,  jumlah  observasi  pada  penelitian  ini  ialah  90  observasi.  Setelah mendapatkan 4 (empat) bank pemerintah selama 10 (sepuluh) tahun dan 5 (lima) bank asing

## S S E E K K U U R R I I T T A A S S
( ( S S a a h h a a m m , , E E k k o o n n o o m m i i , , K K e e u u a a n n g g a a n n d d a a n n I I n n v v e e s s t t a a s s i i ) )
selama 10 (sepuluh) tahun.

## Teknik pengumpulan data
Penelitian  ini  memakai  pendekatan  kuantitatif  yaitu  H.  data  sekunder  perusahaan perbankan  internasional  dan  domestik  yang  memenuhi  persyaratan  dan  terdaftar  sebagai Badan Usaha Milik Negara (BUMN) digunakan dalam mengumpulkan data. Data penelitian ini dikumpulkan melalui data pelaporan keuangan dan laporan perusahaan dari perbankan. Hubungan sebab akibat antara jumlah kredit yang diberikan dan tingkat likuiditas pada bank yang terdaftar sebagai BUMN dikaji dalam studi semacam ini.
Dengan  menggunakan  aplikasi  E-views  12,  pendekatan  analisis  regresi  data  panel digunakan dalam penelitian ini. Berikut merupakan bentuk model persamaan regresinya:
Dimana: LDR it = Likuiditas CR it = Total loans/penyaluran kredit ROA it = Return on assets NPL it = Non-performing loans α = Konstanta β 1,2,3 = Koefisien regresi µ it = Error

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Deskriptif Statistik Bank BUMN
Variabel pada penelitian ini dideskripsikan atau dideskripsikan melalui analisis deskriptif berdasarkan nilai rata-rata, standar deviasi, nilai maksimum, serta nilai terendah. LDR, total kredit,  NPL,  dan  ROA  merupakan  variabel-variabel  yang  dipertimbangkan  pada  penelitian ini.
Tabel 1: Statistik Deskriptif LDR, LOAN, NPL, ROA bank Bumn 2013-2022
LDR LOAN NPL ROA Mean 90.19525 3.34E+08 2.799000 2.558500 Median 87.80000 1.66E+08 2.795000 2.700000 Maximum 113.5000 1.14E+09 4.780000 5.030000 Minimum 77.61000 838.1410 1.560000 0.130000 Std. Dev. 8.820944 3.95E+08 0.829704 1.174410 Skewness 1.013060 0.827163 0.516876 -0.102750 Kurtosis 3.249406 2.130566 2.501679 2.361518 Jarque-Bera 6.945610 5.821185 2.194946 0.749817 Probability 0.031030 0.054443 0.333713 0.687352 Sum 3607.810 1.34E+10 111.9600 102.3400 Sum Sq. Dev. 3034.553 6.10E+18 26.84796 53.79031 Observations 40 40 40 40
Menurut  hasil  pengolahan  data  deskriptif  statistik  (Tabel  1),  rata-rata  rasio  pinjaman terhadap simpanan bank yang merupakan bank milik negara adalah 90,19 persen. Rasio ini termasuk pada kategori sangat baik sebab masih dalam batasan yang ditentukan oleh Bank Indonesia  (BI)  yakni  sebesar  80-110%  dari  DPK.  Sementara  itu,  nilai  rata-rata  kredit bermasalah  mencapai  2,79%,  tidak  melebihi  ketentuan  BI  sebesar  5%  sehingga  dinilai cukup memuaskan. Karena lebih dari 1,45% maka nilai rata-rata ROA yang sejumlah 2,55%
LDRit = α + β 1 CR it + β 2 ROA it + β 3 NPL it + µ it

## S S E E K K U U R R I I T T A A S S
( ( S S a a h h a a m m , , E E k k o o n n o o m m i i , , K K e e u u a a n n g g a a n n d d a a n n I I n n v v e e s s t t a a s s i i ) )
dinilai sudah memuaskan.

## Hasil Pengujian Estimasi Pemilihan Model Regresi Data Panel Bank BUMN
Pilihan  perkiraan  data  panel  yang  digunakan  memerlukan  pemilihan  antara  CEM  atau FEM  untuk  uji  Chow  serta  antara  FEM  ataupun  FEM  untuk  Hausman  test  random  effects model (REM) harus dipilih). Hasil uji Chow memberikan F-score dengan probabilitas 0,0000 < 0,05, maka model yang ditentukan yakni Fixed Effect Model (FEM). Setelah dilakukan uji Hausman,  didapatkan  bahwa  probabilitas  F  0,0000  <  0,05,  maka  model  yang  ditentukan yakni Fixed Effect Model (FEM). Oleh karena itu, dalam penelitian ini  dari uji Chow dan uji Hausman diputuskan untuk menggunakan Fixed Effect Model (FEM).

## Uji Asumsi Klasik: Normalitas Bank BUMN
Penelitian  ini  memakai  aplikasi  E-views  12  untuk  uji  kenormalan.  Dengan  memeriksa nilai  Jarque-Bera,  seseorang  dapat  menilai  apakah  satu  set  data  adalah  tipikal.  Menurut hasil pengolahan data, data berdistribusi normal karena nilai Jarque-Bera adalah 0,334375 dan nilai p adalah 0,846041 dimana > 0,05.

## Uji Asumsi Klasik: Multikolinearitas Bank BUMN
Koefisien  korelasi  (R2)  untuk  total  pinjaman,  NPL,  serta  ROA-nya  adalah  -0,035480,  - 0,825247, serta 0,144247,  berdasarkan temuan uji multikolinearitas. Mengingat ketiga nilai koefisien korelasi (R2) tidak ada yang melebihi 0,80, maka bisa dikatakan bahwa model ini tidak menunjukkan multikolinearitas.

## Uji Asumsi Klasik Heteroskedastisitas Bank BUMN
Tiga probabilitas untuk total pinjaman, NPL, dan ROA dapat ditentukan berdasarkan  uji heteroskedastisitas,  dengan  nilai  masing-masing  0,9462,  0,1068,  dan  0,1904.  Tidak  ada masalah heteroskedastisitas sebab ketiga nilai probabilitasnya melebihi 0,05.
Hasil Pengujian Regresi Data Panel Pendekatan GLS Bank BUMN Tabel 2. Hasil Analisis Regresi data Panel Pendekatan Generalized Least Squares
Dependent Variable: LDR
Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 05/07/23   Time: 04:39 Sample: 2013 2022 Periods included: 10 Cross-sections included: 4
Total panel (balanced) observations: 40 Linear estimation after one-step weighting matrix Period weights (PCSE) standard errors & covariance (no d.f. correction) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 89.44431 6.362360 14.05835 0.0000 LOAN 3.97E-10 5.38E-10 0.737743 0.4659 NPL -0.779483 1.347546 -0.578447 0.5669 ROA 1.148818 1.145160 1.003195 0.3231 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared 0.596542     Mean dependent var 103.7176 Adjusted R-squared 0.523186     S.D. dependent var 27.56397 S.E. of regression 5.145172     Sum squared resid 873.6022 F-statistic 8.132159     Durbin-Watson stat 1.438941 Prob(F-statistic) 0.000019 Unweighted Statistics R-squared 0.669096     Mean dependent var 90.44475 Sum squared resid 953.1390     Durbin-Watson stat 1.393822
Dari  Tabel  2,  temuan  pengaruh  pemberian  pinjaman  (total  pinjaman)  terhadap  LDR memperoleh nilai probabilitasnya sejumlah 0,4659 yang tidak signifikan karena a melebihi = 0,05,  dimana  memperjelas  bahwa  pemberian  pinjaman  tidak  punya  pengaruh  yang  terlihat terhadap LDR. Nilai probabilitas sebesar 0,5669 diberikan untuk pengaruh kredit bermasalah (NPL),  dan  nilai  ini  tidak  signifikan  sebab  melebihi a 0,05,  menjelaskan  bahwa  NPL  tidak

## S S E E K K U U R R I I T T A A S S
( ( S S a a h h a a m m , , E E k k o o n n o o m m i i , , K K e e u u a a n n g g a a n n d d a a n n I I n n v v e e s s t t a a s s i i ) )
punya  pengaruh  berarti  pada  LDR.  Temuan  nilai  ROA  menghasilkan  nilai  probabilitas sejumlah 0,3231 yang melebihi a = 0,05 dan karenanya tidak signifikan, menjelaskan bahwa nilai  ROA  tidak  memiliki  pengaruh  yang  terlihat  terhadap  LDR.  Dengan  menggunakan metode  generalized  least  squares,  persamaan  struktural  untuk  regresi  data  panel dikembangkan dari hasil uji regresi data panel:

## LDR = 89.44+3.97CR-0.77NPL+1.14ROA+µ

## Hasil Deskriptif Statistik Bank Asing
Analisis  deskriptif  dipakai  guna  mengkarakterisasi  variabel  penelitiannya  dengan menghitung  rata-rata,  varians,  ekstrem,  dan  modusnya.  Dalam  analisis  ini,  faktor-faktor berikut dipertimbangkan loan-to-deposit ratio (LDR), total loan , non-performing loans (NPL), dan return on assets (ROA)
Tabel 3: Statistik Deskriptif LDR KREDIT ROA NPL Mean 85.52320 78756162 1.853600 2.443000 Median 87.91000 1.02E+08 1.640000 2.330000 Maximum 99.49000 1.97E+08 5.100000 4.000000 Minimum 52.70000 38619.00 0.080000 0.730000 Std. Dev. 10.59137 71586447 1.132101 0.867632 Skewness -0.831308 0.121641 1.298957 0.167594 Kurtosis 3.297157 1.563442 4.119517 1.948578 Jarque-Bera 5.942901 4.422676 16.67183 2.537163 Probability 0.051229 0.109554 0.000240 0.281230 Sum 4276.160 3.94E+09 92.68000 122.1500 Sum Sq. Dev. 5496.676 2.51E+17 62.80095 36.88645 Observations 50 50 50 50
Berdasarkan hasil pengolahan data deskriptif statistik (Tabel 3), rata-rata rasio pinjaman terhadap  simpanan  bank  milik  negara  adalah  85,52%,  cukup  memuaskan  karena  berada dalam pedoman Bank Indonesia (BI) sebesar 80-110%. Sebab tidak lebih dari ketentuan BI sejumlah  5%,  nilai  rata-rata kredit  bermasalah  sebesar  2,44%  dinilai  dalam  kondisi  sangat baik.  Karena  lebih  tinggi  dari  1,45%,  pengembalian  rata-rata  aset  1,85%  dianggap menguntungkan.

## Hasil Pengujian Estimasi Pemilihan Model Regresi Data Panel Bank Asing
Pilihan  perkiraan  data  panel  yang  digunakan  memerlukan  pemilihan  antara  CEM  atau FEM untuk uji Chow serta antara FEM atau FEM untuk Hausmantest random effects model (REM) harus dipilih. Hasil uji Chow memberikan F-score dengan probabilitas 0,0237 < 0,05, maka  model  yang  ditentukan  yakni  FEM.  Setelah  uji  Hausman,  didapatkan  bahwa probabilitas  F  0,00059  <  0,05,  maka  model  yang  dipilih  adalah Fixed  Effect  Model (FEM). Maka, dalam penelitian ini dari uji Chow serta uji Hausman diputuskan untuk menggunakan Fixed Effect Model (FEM).

## Uji Asumsi Klasik: Normalitas Bank Asing
Penelitian  ini  memakai  aplikasi  E-views  12  untuk  uji  kenormalan.  Dengan  memeriksa nilai  Jarque-Bera,  seseorang  dapat  menilai  apakah  satu  set  data  adalah  tipikal.  Menurut hasil  pengolahan  data,  data  berdistribusi  normal  karena  nilai  Jarque-Bera  yakni  2,772927 dan nilai p adalah 0,249958 dimana > 0,05.

## S S E E K K U U R R I I T T A A S S
( ( S S a a h h a a m m , , E E k k o o n n o o m m i i , , K K e e u u a a n n g g a a n n d d a a n n I I n n v v e e s s t t a a s s i i ) )

## Uji Asumsi Klasik: Multikolinearitas Bank Asing
Koefisien korelasi (R2) untuk total pinjaman, NPL, serta ROA nilainya adalah -0,250687, -0,222066, serta -0,174459, berdasarkan temuan uji multikolinearitas. Mengingat ketiga nilai koefisien korelasi (R2) tidak ada yang melebihi 0,80, maka bisa dikatakan bahwa model ini tidak menunjukkan multikolinearitas.

## Uji Asumsi Klasik Heteroskedastisitas Bank Asing
Tiga  probabilitas  0,4297,  0,14390,  dan  0,8817  untuk  total  pinjaman,  NPL,  dan  ROA dapat ditentukan berdasarkan uji heteroskedastisitas. Tidak ada masalah heteroskedastisitas sebab ketiga nilai probabilitasnya > 0,05.

## Hasil Pengujian Regresi Data Panel Pendekatan
GLS Bank Asing Tabel 4. Hasil Analisis Regresi data Panel Pendekatan Generalized Least Squares
Dependent Variable: LDR Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 05/18/23   Time: 23:44 Sample: 2013 2022 Periods included: 10 Cross-sections included: 5 Total panel (balanced) observations: 50
Linear estimation after one-step weighting matrix Cross-section weights (PCSE) standard errors & covariance (no d.f. correction) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 101.2985 7.708043 13.14192 0.0000 LOAN -7.28E-09 8.72E-08 -0.083497 0.9339 ROA 2.021114 1.814471 1.113886 0.2717 NPL -7.756152 1.189504 -6.520493 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared 0.622109     Mean dependent var 98.44841 Adjusted R-squared 0.559128     S.D. dependent var 34.90011 S.E. of regression 7.375772     Sum squared resid 2284.885 F-statistic 9.877606     Durbin-Watson stat 1.628895 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.556984     Mean dependent var 85.52320 Sum squared resid 2435.116     Durbin-Watson stat 1.376134
Berdasarkan  Tabel  4,  temuan  tentang  pengaruh  pemberian  pinjaman  (total  pinjaman) terhadap  LDR  memperoleh  nilai  probabilitasnya  sejumlah  0,9339  yang  tidak  signifikan karena > a =  0,05 yang menunjukkan bahwa pemberian pinjaman tidak berpengaruh pada LDR.  Karena  kurang  dari a =  0,05,  maka  non-performing  loan  (NPL)  berdampak  besar terhadap LDR dan diberi nilai probabilitas 0,0000 jika nilai ini signifikan. Temuan nilai ROA mencapai  nilai  probabilitas  sejumlah  0,2717  > a 0,05  dan  tidak  signifikan,  yang menunjukkan  bahwa  nilai  ROA  tidak  berpengaruh  terhadap  LDR.  Dengan  menggunakan metode  generalized  least  squares,  persamaan  struktural  untuk  regresi  data  panel dikembangkan dari hasil uji regresi data panel:
LDR = 101.29-7.28CR-7.75NPL+7.75ROA+µ

## E. PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  menjelaskan  penyaluran  kredit  tidak  berpengaruh  pada  likuiditas  bank BUMN  dan  bank  asing  di  Indonesia.  Tingkat  penyaluran  kredit  tidak  berpengaruh  pada likuiditas  bank,  artinya  kenaikan  dan  penurunan  penyaluran  kredit  tidak  berpengaruh terhadap  likuiditas.  Kurangnya  pengaruh  terhadap  likuiditas  berarti  pencapaian  likuiditas yang  tinggi  atau  rendah  tidak  dapat  meningkatkan  penyaluran  kredit.  Dari  sini  dapat

## S S E E K K U U R R I I T T A A S S
( ( S S a a h h a a m m , , E E k k o o n n o o m m i i , , K K e e u u a a n n g g a a n n d d a a n n I I n n v v e e s s t t a a s s i i ) )
disimpulkan  bahwa  penyaluran  kredit  tidak  dapat  dijadikan  sebagai  dasar  untuk meningkatkan  likuiditas bank  pemerintah  serta  bank  asing  di Indonesia.  Berdasarkan  studi (Harmayati  &  Rahayu,  2019),  lingkungan  likuiditas  yang  tinggi  atau  rendah  tidak  dapat menjelaskan atau meramalkan pertumbuhan pinjaman. Temuan penelitian  ini bertentangan dengan  penelitian  Primer  (2018).  Temuan  penelitian  ini  juga  bertentangan  dengan  klaim yang  dibuat  oleh  Merilainen  &  Junttile  (2020),  Smaoui  et  al.  (2020),  dan  Hackethal  et  al. (2010) bahwa likuiditas suatu bank semakin baik semakin lebar spread kreditnya.
Berdasarkan penelitian ini, likuiditas baik bank BUMN maupun bank asing di Indonesia tidak  dipengaruhi  oleh  ROA.  Hasil  penelitian  ini  relevan  pada  Dianingtyas  (2013)  yang menyimpulkan  bahwa  ROA  punya  pengaruh  yang  kecil  terhadap  risiko  likuiditas  yang dihadapi  bank.  Temuan  Santoso  dan  Sukihanjan  (2013)  bertentangan  dengan  temuan tersebut  dengan  mengklaim  bahwa  ROA  yang  lebih  tinggi  berarti  keuntungan  yang  lebih besar bagi bank, yang pada gilirannya dapat digunakan untuk mempertahankan modal bank dan  melakukan  kegiatan  perbankan.  terutama  dengan  tetap  menjaga  likuiditas  keuangan. Hal  ini  mengarah  pada  kesimpulan  bahwa  ROA  di  Indonesia  tidak  berdampak  pada likuiditas bank BUMN maupun bank asing.
Temuan  penelitian  ini  lebih  lanjut  menunjukkan  bahwa  kredit  bermasalah  berdampak kecil  terhadap  likuiditas  bank-bank  milik  negara.  Menurut  narasumber  penelitian  ini,  NPL berdampak kecil terhadap likuiditas, antara lain Fadillah et  al. (2018), Kartini dan Nuranisa (2014), juga Santoso dan Sukihanjani (2013). Semua dana untuk bank negara berasal dari kepemilikan  pemerintah,  menjadikannya  "bank  negara"  yang  tunduk  pada  peraturannya sendiri.  Karena  modalnya  berasal  dari  sumber  daya  negara,  ia  juga  berasal  dari  rakyat biasa. sehingga tidak mempengaruhi likuiditas perbankan sepanjang tahun 2013 –2022.
Hasil ini dapat disebabkan oleh fakta bahwa kredit bermasalah merupakan risiko jangka pendek yang dapat dikurangi dengan sejumlah taktik perbankan, seperti pengelolaan utang serta mengatur ulang pembayarannya. Risiko jangka pendek  yakni risiko dimana ditangani dengan  cepat  oleh  bank  dalam  rangka  mengatasi  tingkat  kredit  bermasalah,  menjaga ketersediaan kredit, dan menangani penarikan konsumen.
Bank-bank BUMN berusaha mengelola kredit bermasalah dengan cara merestrukturisasi  atau  menalangi  kredit  dengan  menaikkan  tunggakan  pokok  atau  bunga, dan  bank-bank  BUMN  juga  menambah  aset  kredit  untuk  mengantisipasi  pertumbuhan kredit.
Hasil penelitian ini turut memperjelas bahwa NPL punya dampak cukup merugikan pada likuiditas bank asing di Indonesia, berbeda dengan temuan uji NPL terhadap likuiditas bank milik  negara.  Nilai  NPL  adalah  -6,520  sesuai  dengan  temuan  t-statistik,  dan  nilai probabilitasnya  adalah  0,0000,  <  0,05.  Hingga,  NPL  berdampak  merugikan  serta  parah terhadap  likuiditas  perbankan  internasional  di  Indonesia.  Berdasarkan  temuan  studi tersebut, diketahui bahwa bank ragu-ragu untuk memperluas penyaluran kreditnya sebagai akibat dari peningkatan kredit bermasalah, terutama jika dana pihak ketiga tidak tersalurkan secara  memadai  karena  dapat  merusak  likuiditas  bank.  Semakin  rendah  jumlah  pinjaman yang  dapat  diberikan  bank  kepada  perusahaan  dengan  memperhitungkan  risiko  kreditnya, semakin tinggi jumlah kredit bermasalah yang ditunjukkan dalam nilai NPL.
Dendawijaya  (2009) mendefinisikan  NPL  sebagai  hilangnya kemampuan  menghasilkan uang  dari  pinjaman,  yang  menurunkan  profitabilitas  dan  mengikis  kapasitas  untuk meminjamkan. Penelitian Mita Puji Utari (2011), Jen Kharisa Granita (2011), serta Fitri Rizky Amrian  (2012)  menjelaskan  bahwa  NPL  berpengaruh  negatif  serta  substansial  terhadap likuiditas mendukung temuan penelitian ini.

## S S E E K K U U R R I I T T A A S S
( ( S S a a h h a a m m , , E E k k o o n n o o m m i i , , K K e e u u a a n n g g a a n n d d a a n n I I n n v v e e s s t t a a s s i i ) )
Kontrol  utama  bank  asing  adalah  bahwa  bank  asing  tetap  berbadan  hukum  setelah kantor  pusat  asing  mereka  dan  merupakan  bagian  penting  dari  organisasi  kantor  pusat. Oleh  karena  itu,  kebijakan  keuangan  umum  bank  asing  sangat  bergantung  pada  kantor pusatnya. Pinjaman bank asing dalam bentuk anak perusahaan dapat memberikan operasi keuangan  lebih  luas  serta  distribusi  kredit  yang  stabil.  Adanya  bantuan  pengawasan  dari kantor  pusat  bank  asing,  likuiditas  dijaga  dengan  berupaya  mengelola  kredit  bermasalah. Salah satu upaya bank asing dan KCBA adalah menjaga kredit bruto di bawah rata-rata.
Salah  satunya  adalah  penjualan  pinjaman  kepada  bank  induk  yang  pengembaliannya membutuhkan  penyesuaian  jangka  waktu  pinjaman  yang  panjang.  Secara  umum, pendanaan  dan  likuiditas  bank  asing  masih  mencukupi  untuk  ekspansi  usaha.  Agar  bank asing dapat menjaga likuiditas banknya antara tahun 2013 dan 2022 dengan meminimalkan kredit bermasalah.

## F.  KESIMPULAN
Berdasarkan  temuan  penelitian  sebelumnya,  dapat  dikatakan  bahwa  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  pengaruh  agregat  dari  faktor  total  kredit,  NPL,  dan  ROA  terhadap likuiditas dapat diabaikan. Akibatnya, setiap perubahan variabel independen total kredit, NPL, dan ROA yang terjadi secara bersamaan atau bersama-sama selama periode penelitian tidak berdampak  terhadap  likuiditas  bank-bank  pemerintah.  Selain  itu,  analisis  ini  menunjukkan bahwa  gabungan  faktor  ROA  dan  jumlah  pinjaman  yang  diambil  tidak  berdampak  pada likuiditas.  Likuiditas  bank  asing  yang  beroperasi  di  Indonesia  dengan  demikian  tidak terpengaruh oleh perubahan variabel independen, total pinjaman dan ROA, baik perubahan tersebut  terjadi  secara  terpisah  maupun  bersamaan.  Kemudian  berbeda  dengan  hasil pengaruh  NPL  terhadap  bank  BUMN,  penelitian  ini  turut  menunjukan  bahwa  NPL berpengaruh  negative  signifikan  terhadap  likuiditas  bank  Asing  di  Indonesia.  Artinya semakin  meningkatnya  nilai  NPL  atau  banyaknya  kredit  bermasalah  maka  bank  Asing  di Indonesia tidak akan berani meningkatkan penyaluran kreditnya.

## DAFTAR PUSTAKA
A Sorongan Fangky. 2020. Pengaruh Rentabilitas, NPF, Likuiditas, dan Inlasi Terhadap Rasio Kecukupan  Modal  (CAR)  (Pada  Bank  Pembangunan  Daerah  Periode  2016-2019). Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia. Vol 11. No, 02.
Amrin, Fitri Rizki. (2012). Analisis Pengaruh CAR, NPL, BOPO, dan NIM Tehadap LDR pada Bank  Umum  Persero  di  Indonesia  Periode  20106-2010,  Skripsi  Program  Studi Manajmeen Universitas Hasanudin, Makassar.
Angora, A.,  &  Roulet,  C.  (2011)  Transformation  risk  and  its  determinants: A  new  approach based  on  the  Basel  III  liquidity  management  framework. Working  Paper .  Universite de Limoges
Deandawijaya, L. (2009). Manajemen perbankan. Penerbit Ghalia Indonesia
Diamond, D. W., & Rajan, R.G (2001). Liduidity risk, liquidity crearion, and financial fragility: A theory of banking Journal of political Economy , 287-327
Dianingtyas,  Nurrahmi.  (2013).  Pengaruh  Capital  Adequancy  Ratio  (CAR),  Debt  to  Equity Ratio  (DER),  Return  on  Assets  (ROA),  dan  Financing  to  Deposit  Ratio  (FDR) Terhadap Risk Likuiditas pada Bank Syariah di Indonesia Periode 2008-2012. Skripsi. Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah. Jakarta.

## S S E E K K U U R R I I T T A A S S
( ( S S a a h h a a m m , , E E k k o o n n o o m m i i , , K K e e u u a a n n g g a a n n d d a a n n I I n n v v e e s s t t a a s s i i ) )
Fadilla,  N.,  Aji,  E.  S.,  &  Tony.  (2018).  Pengaruh  Faktor  Internal  Dan  Inflasi  Terhadap Likuiditas  pada  Bank  Pembangunan  Daerah  di  Indonesia. Jurnal  Ilmu  Manajemen (JIM) , 6(3) 323-332)
Gorton,  G.,  &  Winton,  A  (2000)  Liquidity  provision,  bank  capital  and  the  macroeconomy. Working Paper. University of Minnesota
Gorton, G., &Winton, A. (2017) liquifity provision and the social cost of bank capital. Journal of Money , Credit and Banking, 5-37
Granita,  Jen  Kharisa.  (2011).  Analisis  Pengaruh  Dpk,  Car,  Roa,  pl,  Bopo,  Suku  Bunga, Inflasi,  Dan  Kurs  Terhadap  Ldr  (Studi  Pada  Bank  Umum  Swasta  Nasional  Devisa Periode 2002-2009).
Hackethal,  A.  Rauch,  C.  Steffen,  S.  &  Tyrell,  M.  (2010).  Determinants  of  bank  liquidity creation of bank (October). SSRN Electronic Journal.
Hadad, Muliam D. Santoso, Wimboh. B, S, Dwityapoerta. Rulina, Ita. Purwati, W.  Satria, R. (2004).  Fungsi  Intermediasi  Bank Asing  Dalam Mendorong  Pemulihan Sektor  Rill  di Indonesia.  Paper.  Biro  Stabilitas  Sistem  Keuangan:  Direktorat  Penelitian  dan Pengaturan Perbankan.
Hakim, L., Sunardi, N. (2017). Determinant of leverage and it's implication on company value of  real  estate  and  property  sector  listing  in  IDX  period  of  2011-2015. Man  in  India , 97 (24), pp. 131-148.
Harmayati,  W.  R.,  &  Rahayu,  D.  (2019).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Penyaluran Kredit  Pada  Bank  Umum  Go  Publik  Di  Bursa  Efek  Indonesia.  Jurnal Akuntansi  Dan Keuangan. 25.
Hasibuan, M. S. P. (2017) Dasar-Dasar Perbankan, Jakarta: PT Bumi Aksara
Horvẚth,  R.,  Seidler,  J.,  &  Weill,  L.  (2014).  Bank  capital  and  liquidity  creation:  Granger- Causality Evidence. Journal of Financial Services Research, 341-361.
Husain,  T.,  &  Sunardi, N.  (2020).  Firm's  Value  Prediction  Based  on  Profitability  Ratios  and Dividend Policy. Finance & Economics Review , 2 (2), 13-26.
Ismail.  2018.  Manajemen  Perbankan:  Dari  Teori  Menuju  Aplikasi.  Jakarta:  Prenadamedia Group.
Kadim,  A.,  &  Sunardi,  N.  (2022).  Financial  Management  System  (QRIS)  based  on  UTAUT Model  Approach  in  Jabodetabek. International  Journal  of  Artificial  Intelligence Research , 6 (1).
Kadim,  A.,  Sunardi,  N  &  Husain,  T.  (2020).  The  modeling  firm's  value  based  on  financial ratios, intellectual capital and dividend policy. Accounting , 6(5), 859-870.
Kartini,  &  Nuranisa, A.  (2014).  Pengaruh  Capital Adequency  Ratio  (CAR),  Non-Performing Loans  (NPL),  Pertumbuhan  Dana  Pihak  Ketiga  (DPK),  biaya  operasional  terhadap likuiditas yang diukur dengan loan to deposit ratio pada perusahaan perbankan yang tercatat di Bursa Efek Indonesia. Unisia, 142-156.
Kasmir, 2016. Analisis Laporan Keuangan. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada
Kim,  D.,  &  Sohn,  W.  (2017).  The  effect  of  bank  capital  on  lending:  Does  liquidity  matter? Journal of Banking and Finance, 95-107.
Lei,  A.C.H.,  &  Song,  Z.  (2012).  Liquidity  creation,  bank  capital  structure  and  bank performance in China. SSRN Electronic Journal .

## S S E E K K U U R R I I T T A A S S
( ( S S a a h h a a m m , , E E k k o o n n o o m m i i , , K K e e u u a a n n g g a a n n d d a a n n I I n n v v e e s s t t a a s s i i ) )
Merilẚinen,  J.  M.,  &  Junttila,  J.  (2020).  The  relationship  between  credit  ratings  and  asset liquidity: Evidence from Western European banks. Journal of International Money and Finance, 1-21.
Nardi  Sunardi  Et  Al  (2020).  Determinants  of  Debt  Policy  and  Company’s  Performance, International  Journal  of  Economics  and  Business  Administration  Volume  VIII  Issue  4, 204-213
Pratama, A. A. P. (2018). Modal bank, tingkat likuiditas bank, dan pertumbuhan kredit (Bank capital, liquidity level, and lending growth). SSRN Electronic Journal .
Santoso, A. L., & Sukihanjani, T. (2013). Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi likuiditas perbankan di Indonesia, Prosiding 3 th Sustainble Competitive Advantage, 3(1).
Smaoui, H., Mimouni, K., Miniaoui, H., & Temimi, A. (2020). Funding liquidity risk and banks, risk-taking:  Evidence  from  Islamic  and  conventional  banks. Pacific  Basin  Finance Jornal, 1-15.
Sunardi,  N.,  &  Tatariyanto,  F.  .  (2023).  The  Impact  of  the  Covid-19  Pandemic  and  Fintech Adoption  on  Financial  Performance  Moderating  by  Capital  Adequacy  . International Journal of Islamic Business and Management Review , 3 (1), 102 –118. https://doi.org/10.54099/ijibmr.v3i1.620
Utari,  Mita  Puji.  2011.  Analisis  Pengaruh  CAR,  NPL,  ROA,  Dan  BOPO  Terhadap  LDR. Skripsi Tidak Dipublikasikan, Program Studi Manajemen. Universitas Diponegoro.
Vanni,  K.  M.  (2017).  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Non  Performing  Loans,
Financing  Pada  Perbankan  Syariah  Di  Indonesia Tahun  2011-2016. Jurnal  Ekonomi syariah, vol 5.