## Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembangunan
Volume 9, Nomor 2, November 2020, Hal 94-102 http://ejournal.unp.ac.id/index.php/ekosains P-ISSN: 2302-8408; e-ISSN: 2655-6480

## Determinan Kredit Bank Umum untuk Sektor Pertanian: Analisis dari Sisi Permintaan dan Penawaran
Yunnise Putri a* , Idris a
a Jurusan Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Padang
* Korespondensi: yunniseputri@gmail.com

## Abstract
This study examines Agricultural Loans Determinants: Analysis from the Supply and Demand Side with the scope of Indonesia starting from 2012 to 2019. This study uses Error Correction Model (ECM) analysis as an estimation method that shows  the  effect  of  the  independent  variable  on  the  dependent  variable  in  the short term. as well as long term. The results of the study show that in the short term,  the  variables  of  CAR,  NPL  and  Inflation  have  a  negative  effect  on Commercial Bank Loans for the Agricultural Sector, while the variables of TPF, Economic Activity and Loan Interest Rates have  a positive  effect. On the other hand, in the long term, the variables of DPK, Economic Activity and Loan Interest Rates  actually  have  a  negative  effect  and  it  is  the  variables  of  CAR,  NPL  and Inflation  that  have  a  positive  effect  on  Commercial  Bank  Loans  for  the Agricultural Sector.
Keywords :

## Abstrak
Studi  ini  meneliti  mengenai  Determinan  Kredit  Pertanian:  Analisis  dari  Sisi Permintaan  dan  Penawaran  dengan  ruang  lingkup  Indonesia  dimulai  tahun 2012 hingga tahuan 2019. Penelitian ini menggunakan analisis Error Correction Model  (ECM)  sebagai  metode  estimasi  yang  memperlihatkan  pengaruh  dari variabel bebas terhadap variabel terikat dalam jangka pendek maupun jangka panjang.  Hasil  studi  yang  dilakukan  memperlihatkan  pada  jangka  pendek variabel  CAR,  NPL  dan  Inflasi  berpengaruh  negatif  terhadap  Kredit  Bank Umum untuk Sektor Pertanian sedangkan variabel DPK, Aktivitas Ekonomi dan Suku Bunga Kredit berpengaruh positif. Lain hal nya di dalam jangka panjang, variabel  DPK,  Aktivitas  Ekonomi  dan  Suku  Bunga  Kredit  justru  berpengaruh negatif  serta  variabel  CAR,  NPL  dan  Inflasi  lah  yang  berpengaruh  positif terhadap Kredit Bank Umum untuk Sektor Pertanian.
Kata Kunci :
Kode Klasifikasi JEL: E51; G21; C22

## PENDAHULUAN
Sektor  pertanian  memiliki  peranan  strategis  dalam  pembangunan  nasional  seperti  halnya penciptaan lapangan pekerjaan, berkontribusi terhadap Produk Domestik Bruto, salah satu sumber devisa negara, bahan baku industri, sumber pangan dan gizi serta tentunya menjadi pendorong  bergeraknya  sektor-sektor  ekonomi  lainnya  (Ashari,  2009).  Sektor  pertanian memiliki  keunggulan-keunggulan  khas  diantaranya  produksi  pertanian  yang  berbasis  pada sumber daya domestik, kandungan impor yang rendah dan relatif tangguh dalam menghadapi gejolak ekonomi yang terjadi (Febrianty & Sembiring, 2017). Terbukti pada saat terjadi krisis moneter tahun 1998 sektor pertanian mampu pulih empat tahun lebih cepat dibandingkan sektor ekonomi lainnya. Selain itu pada saat pandemi Covid-19 tepatnya pada triwulan II 2020 PDB sektor pertanian justru mengalami peningkatan ditengah kontraksi pertumbuhan sektor lainnya akibat pandemi Covid-19. Dilain pihak sektor pertanian masih menjadi sektor andalan
Permintaan, Penawaran, Kredit
Info Artikel Diterima:
13 Agustus 2020
Disetujui: 1 Oktober 2020
Terbit daring: 4 November 2020

## DOI: -

## Sitasi:
Putri, Y. & Idris (2020). Determinan Kredit Bank Umum untuk Sektor Pertanian: Analisis Dari Sisi Permintaan dan Penawaran. Ecosains: Jurnal
Ilmiah Ekonomi dan
Pembangunan, 10(1), 94-102.
Demand, Supply, Credit.
dalam penciptaan lapangan pekerjaan serta tumpuan hidup sebagian besar masyarakat (BPS, 2013).
Meskipun banyak faktor yang mendukung peningkatan pertanian di Indonesia, namun faktanya  pelaku  usaha  tani  masih  mengalami  berbagai  hambatan  dalam  mengembangkan usaha.  Salah  satu  permasalahan  yang  dihadapi  ialah  keterbatasan  permodalan  dalam mengembangkan  pertanian  (Yoko  &  Prayoga,  2019).  Dengan  demikian  peran  lembaga keuangan dinilai cukup signifikan dalam penyediaan modal. Namun sektor pertanian dikenal sebagai sektor yang cukup beresiko dan mengandung ketidakpastian (risky and uncertainty) sehingga membuat lembaga keuangan sangat berhati-hati dalam menyalurkan pendanaannya (Saragih, 2017).
Terdapat  perbedaan  pandangan  mengenai  penyebab  naik  turunnya  volume  kredit tersebut.  Kegiatan  penyaluran  kredit  pada  dasarnya  lebih  didominasi  oleh  penawaran  dari pihak  perbankan. Hal tersebut disebabkan karena bank mampu melalukan credit rationing serta  memiliki  kekuatan  dalam  mengoptimalkan  tingkat  suku  bunga  guna  memaksimalkan keuntungan  yang  akan  diperoleh.  Faktor  yang  mempengaruhi  penyaluran  kredit  dari  sisi permintaan disebabkan oleh kondisi eksternal perbankan  (Fahmy Akmal, 2014) sedangkan hal yang bisa menyebabkan rendahnya penawaran kredit lebih disebabkan oleh faktor internal suatu perbankan (Triasdini, 2010). Penurunan suku bunga kredit serta inflasi ini seharusnya dapat meningkatkan minat masyarakat dalam mengajukan pinjaman disebabkan biaya bunga yang dikeluarkan masyarakat menjadi lebih rendah.
Aktivitas  Ekonomi  yang  diproksikan  dengan  Indeks  Produksi  Manufaktur  Indonesia menampilkan  data  yang  berfluktuasi  tiap  periodenya  namun  cenderung  meningkat.  Dalam beberapa  tahun  terakhir Capital  Adequacy  Ratio Bank  Umum  Konvensional  tampak berfluktuasi namun cenderung stabil seperti yang terlihat pada gambar 1.4 Capital Adequacy Ratio berkisar pada 18 hingga 24 persen dengan besar penurunan maupun peningkatan tidak lebih dari 1 persen. Selain CAR, jumlah alokasi kredit perbankan juga dipengaruhi oleh NPL. Jika NPL tinggi hal tersebut menandakan tingkat kredit bermasalah atau macet yang tinggi pula,  tingginya  kredit  bermasalah  maka  akan  berdampak  pada  kinerja  keuangan  seperti perputaran  kas  yang  tidak  lancar,  akibatnya  bank  akan  kesulitan  dalam  menyalurkan kreditnya kepada masyarakat dengan jumlah besar.
Dari  data  yang  diperoleh  melalui  situs  Otoritas  Jasa  Keuangan  di  dalam  Statistik Perbankan Indonesia, selama tahun 2012 hingga 2019 perkembangan Dana Pihak Ketiga bank umum konvensional Indonesia cenderung mengalami peningkatan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan Determinan Kredit Bank Umum untuk Sektor Pertanian: Analisis dari Sisi Permintaan dan Penawaran”.

## TINJAUAN LITERATUR
Kegiatan operasi yang dilakukan oleh sebuah bank sangatlah bervariasi dan kompleks, namun secara sederhana defenisi operasional bank ialah sebuah lembaga yang mempunyai kegiatan menghimpun dana dari masyarakat dan kemudian menyalurkan kembali dana tersebut dalam bentuk  pinjaman  (Freixas  &  Rochet,  2008).  Sehingga  demikian  bank  memiliki  salah  satu fungsi  sebagai  lembaga  intermediasi  atau  lembaga  perantara  antara  masyarakat  yang kelebihan  dana  dengan  masyarakat  yang  kekurangan  dana  atau  proses  pemberian  surplus dana dari sektor usaha baik pemerintah maupun sektor usaha rumah tangga, untuk kemudian disalurkan kepada unit ekonomi yang mengalami defisit.
Kegiatan  penyaluran  kredit  sejalan  dengan  Teori  Preferensi  Portofolio,  didalam  teori portofolio dijelaskan bahwa keputusan investor untuk menanamkan modalnya dipengaruhi
oleh  tingkat  pengembalian  dari  modal  tersebut  berdasarkan  rate  of  retun.  Dimana  dalam kegiatan  penawaran  bank,  bank  dapat  mengatur  seberapa  banyak  asset  yang  akan dialokasikan ke sektor pertanian dibandingkan dengan pilihan ke asset bank yang lainnya atau ke sektor yang lainnya. Dilain pihak ketika perekonomian mulai tumbuh maka, permintaan kredit juga akan ikut meningkat sebagai akibat dari kebutuhan masyarakat akan investasi.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  menemukan  hasil  bahwa  variabel Capital  Adequacy Ratio dan  suku  bunga  sertifikat  Bank  Indonesia  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap penyaluran  kredit  sedangkan  variabel  lainnya  yakni Non  Performing  Loan ternyata memberikan pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap penyaluran kredit (Adha, 2019). (Setyawan,  2016)  menemukan  bahwa  CAR  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap penyaluran  kredit  sedangkan  (Sania  &  Wahyuni,  2016)  dalam  penelitiannya  justru menemukan hasil sebaliknya bahwa Capital Adequacy Ratio berpengaruh positif signifikan terhadap penyaluran kredit.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  menemukan  hasil  bahwa  variabel Capital  Adequacy Ratio berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  penyaluran  kredit  (Adha,  2019;  Sania  & Wahyuni,  2016)  sedangkan  variabel  lainnya  yakni Non  Performing  Loan ternyata memberikan pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap penyaluran kredit (Adha, 2019; Ramelda,  2017).    Penelitian  lain  menemukan  bahwa  CAR  berpengaruh  negatif  signifikan terhadap penyaluran kredit (Setyawan, 2016).
Selanjutnya,  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  berpengaruh  signifikan  dan positif terhadap permintaan kredit pada bank umum di Aceh. Sementara laju inflasi dan suku bunga  berpengaruh negatif,  namun  tidak  signifikan  terhadap  permintaan  kredit  pada  bank umum di Aceh (Fahmy Akmal, 2014).

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data sekunder runtut waktu (time series) mulai dari bulan Januari 2012  sampai  bulan  Desember  2019  yang  diperoleh  dari  kunjugan  pada  situs  Badan  Pusat Statistik  (www.bps.go.id),  Bank  Indonesia  ( www.bi.go.id ),  Otoritas  Jasa  Keuangan ( www.ojk.go.id ).  Variabel  yang  digunakan  antara  lain  Kredit  Pertanian  Bank  Umum Konvensional  di  Indonesia  sebagai  dependen  dan  variabel  independen  yang  terdiri  dari Capital Adequacy Ratio, Non Performing Loan, Dana Pihak Ketiga, Aktivitas Ekonomi, Inflasi dan Suku Bunga Kredit.
Penelitian ini menggunakan analisis Error Correction Model (ECM) untuk menganalisis hubungan  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang  didalam  persamaan.  Pengujian  yang dilakukan  untuk  melihat  pengaruh  dari  variabel-variabel  independen  terhadap  variabel dependen baik dalam jangka panjang dan jangka pendek yakni Uji Stasioneritas menggunakan Augmented Dickey Fuler (ADF), estimasi persamaan jangka panjang, uji kointegrasi, estimasi persamaan jangka pendek, analisis Error Correction Model (ECM) serta Uji Asumsi Klasik.
Persamaan matematika dalam penelitian ini sebagai berikut:
Persamaan Jangka Pendek:
∆𝑌 𝑡 = 𝛾 0 + 𝛾 1 (𝐸𝐶𝑇)+𝛽 0 ∆𝐶𝐴𝑅 𝑡 + 𝛽 1 𝐶𝐴𝑅 𝑡−1 + 𝛽 2 ∆NPL 𝑡 + 𝛽 3 𝑁𝑃𝐿 𝑡−1 + 𝛽 4 ∆𝐷𝑃𝐾 𝑡 + 𝛽 5 𝐷𝑃𝐾 𝑡−1 + 𝛽 6 ∆𝑃𝑀𝐼 𝑡 + 𝛽 7 𝑃𝑀𝐼 𝑡−1 + 𝛽 8 ∆𝐼𝑁𝐹 𝑡 + 𝛽 9 𝐼𝑁𝐹 𝑡−1 + 𝛽 10 ∆𝑆𝐵𝐾𝑃 𝑡 + 𝛽 11 𝑆𝐵𝐾𝑃 𝑡−1 + 𝜀 𝑡 (1)
Dimana ∆𝑌 𝑡 =   𝑌 𝑡 − 𝑌 𝑡−1 adalah Selisih dari total kredit pertanian pada periode t dengan t- 1, CAR t adalah Capital Adequacy Ratio, NPL t adalah Non Performing Loan, DPK t adalah Dana
Pihak Ketiga, PMI t adalah Indeks Produksi Manufaktur, INF t adalah Inflasi, SBKP t adalah suku Bunga Kredit
𝐸𝐶𝑇 = 𝑦 𝑡−1 − 𝐶𝐴𝑅 𝑡−1 +   𝑁𝑃𝐿 𝑡−1 +   𝐷𝑃𝐾 𝑡−1 +   IPM 𝑡−1 +   INF 𝑡−1 +   SBKP 𝑡−1 adalah Error Correction Term
Persamaan Jangka Panjang:
𝑑𝑌 𝑑𝐶𝐴𝑅 = 𝛽 0 +𝛽 1 1−𝛼 1 (2)
𝑑𝑌 𝑑𝑃𝑀𝐼 = 𝛽 2 +𝛽 3 1−𝛼 1 (3)
𝑑𝑌 𝑑𝑁𝑃𝐿 = 𝛽 4 +𝛽 5 1−𝛼 1 (4)
𝑑𝑌 𝑑𝐼𝑁𝐹 = 𝛽 6 +𝛽 7 1−𝛼 1 (5)
𝑑𝑌 𝑑𝐷𝑃𝐾 = 𝛽 8 +𝛽 9 1−𝛼 1 (6)
𝑑𝑌 𝑑𝑆𝐵𝐾𝑃 = 𝛽 10 +𝛽 11 1−𝛼 1 (7)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Stasioneritas
Setelah dilakukan uji stasioneritas, pada tabel dapat diketahui bahwasanya seluruh variabel berada  dalam  posisi  stasioner  dengan  rincian  lima  variabel  stasioner  pada first  difference sedangkan dua variabel lainnya stasioner pada level. Stasioneritas variabel dapata diketahui dengan  cara  membandingkan  nilai  probabilitas  ADF  dengannilai  taraf  nyata  sebesar  lima persen.
Tabel 1. Uji Stasioner Variabel Uji Akar Unit  Trend Deterministik ADF Test Stasioner LNY Level Trend and Intercept 0,8356 Tidak 1st Difference Trend and Intercept 0,0000 Ya CAR Level Trend and Intercept 0,1927 Tidak 1st Difference Trend and Intercept 0,0000 Ya LNNPL Level Trend and Intercept 0,4576 Tidak 1st Difference Trend and Intercept 0,0000 Ya LNDPK Level Trend and Intercept 0,3028 Tidak 1st Difference Trend and Intercept 0,0000 Ya INF Level Trend and Intercept 0,0000 Ya 1st Difference Trend and Intercept - - SBKP Level Trend and Intercept 0,6598 Tidak 1st Difference Trend and Intercept 0,0119 Ya PMI Level Trend and Intercept 0,0000 Ya 1st Difference Trend and Intercept - -
Sumber : Hasil Olahan Data, Eview 9(2020)
Apabila uji stasioneritas sudah dilakukan dan telah didapat hasil bahwa kesemua variabel sudah stasioner, langkah berikutnya dilakukan uji kointegrasi yang bertujuan untuk melihat apakah residual regresi yang dihasilkan sudah stasioner. Uji kointegrasi inilah yang nantinya
akan  memberikan  indikasi  awal  bahwa  model  yang  digunakan  memiliki  hubungan  jangka panjang. Residual pada uji kointegrasi haruslah stasioner pada tingkat level.
Tabel 2. Uji Kointegrasi Variabel Coefficient ECT(-1) -0.520112 (0.092496) C 0.000108* (0.002523) @TREND("2012M01") -1.70E-06 (4.57E-05)
Sumber : Hasil Olahan Data, Eview 9(2020)
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  probabilitas Error  Correction  Term (ECT)  lebih  kecil dibandingkan  nilai  taraf  nyata  lima  persen  (0.0000  <  0.05),  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa antar variabel hubungan dalam jangka panjang dan jangka pendek.

## Hasil Estimasi Jangka Pendek (ECM)

## Tabel 3. Hasil Analisis ECM
Variabel Coefficient Standar Error Signifikan D(CAR) -0.004829* 0.002203 signifikan CAR(-1) -0.000916 0.001554 Tidak signifikan D(LNNPL) -0.048798 0.036613 Tidak signifikan LNNPL(-1) -0.002959 0.019555 Tidak signifikan D(LNDPK) 0.099092 0.112461 Tidak signifikan LNDPK(-1) 0.016437 0.046135 Tidak signifikan D(INF) -0.000509 0.001807 Tidak signifikan INF(-1) -0.001526 0.002119 Tidak signifikan D(SBKP) 0.006017 0.008366 Tidak signifikan SBKP(-1) 0.000568 0.002391 Tidak signifikan D(PMI) 0.000134 0.000206 Tidak signifikan PMI(-1) -0.000108 0.000286 Tidak signifikan ECT(-1) -0.168376* 0.068260 signifikan
Sumber: Olahan Penulis (2020)
Persamaan jangka pendek dari hasil estimasi pada tabel diatas sebagai berikut:
∆𝑌 𝑡 = −0,0652 − 0,1683 𝐸𝐶𝑇(−1)−0,0048 ∆𝐶𝐴𝑅 𝑡 − 0,0009 𝐶𝐴𝑅 𝑡−1 − 0,0488 ∆LNNPL 𝑡 − 0,0030 𝐿𝑁𝑁𝑃𝐿 𝑡−1 + 0,0990 ∆𝐿𝑁𝐷𝑃𝐾 𝑡 + 0,0164 𝐿𝑁𝐷𝑃𝐾 𝑡−1 − 0,0005 ∆𝐼𝑁𝐹 𝑡 − 0,0015 𝐼𝑁𝐹 𝑡−1 + 0,0060 ∆𝑆𝐵𝐾𝑃 𝑡 + 0,0006 𝑆𝐵𝐾𝑃 𝑡−1 + 0,0001 ∆𝑃𝑀𝐼 𝑡 − 0,0001 𝑃𝑀𝐼 𝑡−1 + 𝜀 𝑡 (8)
Berdasarkan  hasil  estimasi  Error  Correction  Model  yang  dilakukan,  didapat  hasil  bahwa  dalam jangka pendek perubahan capital adequacy ratio, non performing loan dan inflasi memiliki pengaruh negatif  terhadap  kredit  pertanian.  Sedangkan  perubahan  dana  pihak  ketiga,  suku  bunga  kredit pertanian dan aktivitas ekonomi berpengaruh positif terhadap kredit pertanian. Capital adequacy ratio, non  performing  loan,  inflasi  serta  akrivitas  ekonomi  pada  bulan  lalu  berpengaruh  negatif  terhadap kredit  pertanian.  Selanjutnya  dana  pihak  ketiga  dan  suku  bunga  kredit  pertanian  pada  bulan  lalu berpengaruh positif terhadap kredit pertanian.  Selain itu coefficient C memiliki nilai negatif sebesar 0.0652 dengan probabilitas sebesar 0.7995 sehingga dapat diartikan bahwa hubungan antara variabel jangka panjang dan jangka pendeknya negatif serta tidak signifikan. Hasil estimasi menunjukkan Nilai Error  Correction  Term  (ECT)  signifikan  dan  bertanda  negatif  untuk  estimasi  Kredit  Pertanian  (Y) dengan nilai    sebesar  -0.1684  dan probabilitas  sebesar  0.0157. Koefisien  ECT  menjelaskan  seberapa cepat waktu yang diperlukan untuk mencapai kondisi keseimbangan. Nilai koefisien ECT sebesar 0.0157
mempunyai makna bahwa perbedaan antara kredit pertanian denagn nilai keseimbangannya sebesar 0.0157 yang akan disesuaikan dalam waktu 1 bulan.
Dari  sisi  penawaran  kredit,  perubahan  Capital  Adequacy  Ratio  berpengaruh  negatif  signifikan dengan nilai koefisien sebesar 0.0048 dan probabilitas sebesar 0.0313. Dimana apabila CAR meningkat satu  persen  hal  tersebut  mengakibatkan  penurunan  kredit  pertanian  sebesar  0.0048  persen.  Dan apabila  CAR  pada  bulan  sebelumnya  meningkat  satu  persen  maka  mengakibatkan  terjadinya penurunan  kredit  pertanian  sebesar  0.0009  persen.  Perubahan  Non  Performing  Loan  berhubungan negatif dan tidak signifikan terhadap Kredit Pertanian. Dengan nilai koefisien sebesar 0.0488 dimana apabila  perubahan  Non  Performing  Loan  meningkat  satu  persen  akan  mengakibatkan  penurunan Kredit Pertanian sebesar 0.0488 persen. Dan NPL pada periode sebelumnya memiliki pengaruh negatif dan  tidak  signifikan  dengan  nilai  koefisien  sebesar  0.0030  yang  berarti  apabila  NPL  pada  periode sebelumnya  meningkat  maka  Kredit  Pertanian  akan  mengalami  penurunan  sebesar  0.0030  persen. Perubahan  dana  pihak  ketiga  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  kredit  pertanian  dengan  koefisien sebesar  0.0990  yang  artinya  apabila  dana  pihak  ketiga  meningkat  satu  persen  hal  tersebut mengakibatkan  kenaikan  kredit  pertanian  sebesar  0.0990  persen.  Dana  pihak  ketiga  pada  bulan sebelumnya juga memiliki pengaruh positif terhadap kredit pertanian dengan koefisien sebesar 0.0164 yang  artinya  ketika  dana  pihak  ketiga  pada  periode  sebelumnya  meningkat  1  persen  maka  kredit pertanian turut meningkat pula sebesar 0.0164 persen.
Dari sisi permintaan kredit, perubahan inflasi memiliki pengaruh negatif dengan nilai  koefisien sebesar 0.0005 yang memiliki arti apabila inflasi meningkat satu persen maka kredit pertanian akan turun sebesar 0.0005 persen. Inflasi pada periode sebelumnya memiliki pengaruh negatif pula terhadap kredit pertanian dengan koefisien sebesar 0.0015 yang artinya apabila inflasi pada periode sebelumnya meningkat satu persen akan mengakibatkan kredit pertanian turun sebesar 0.0015 persen. Perubahan suku bunga kredit pertanian berpengaruh positif terhadap kredit pertanian dengan koefisien sebesar 0.0060 dimana apabila terjadi kenaikan pada suku bunga kredit pertanian sebesar satu persen maka kredit pertanian akan meningkat pula sebesar 0.0060 persen. Suku bunga kredit pertanian pada periode sebelumnya  memiliki  koefisien  sebesar  0.0005  dan  berpengaruh  positif  yang  artinya  apabila  suku bunga kredit pertanian pada periode sebelumnya tersebut meningkat 1 persen maka kredit pertanian akan  meningkat  sebesar  0.0005  persen.  Perubahan  aktivitas  ekonomi  yang  diwakilkan  oleh  indeks produksi  manufaktur  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  kredit  pertanian  dengan  koefisien  sebesar 0.0001 dimana apabila aktivitas ekonomi meningkat sebesar satu persen hal tersebut mengakibatkan kenaikan  kredit  pertanian  sebesar  0.0001  persen.  Aktivitas  ekonomi  pada  periode  sebelumnya berpengaruh negatif terhadap kredit pertanian sebesar 0.0001 persen dimana apabila aktivitas ekonomi pada periode sebelumnya meningkat maka kredit pertanian akan turun sebesar 0.0001 persen.

## Hasil Estimasi Jangka Panjang

## Tabel 4. Hasil Persamaan Jangka Panjang
Estimasi Kondisi Keseimbangan Jangka Panjang No Variabel Perhitungan Koefisien Jangka Panjang Koefisien 1 Capital Adequacy Ratio (CAR) 𝑑𝑌 𝑑𝐶𝐴𝑅 = 𝛽 0 + 𝛽 1 1 − 𝛼 1 0.0341 2 Non Performing Loan (LNNPL) 𝑑𝑌 𝑑𝐿𝑁𝑁𝑃𝐿 = 𝛽 2 + 𝛽 3 1 − 𝛼 1 0.3077 3 Dana Pihak Ketiga (LNDPK) 𝑑𝑌 𝑑𝐿𝑁𝐷𝑃𝐾 = 𝛽 4 + 𝛽 5 1 − 𝛼 1 -0.6861 4 Aktivitas Ekonomi (PMI) 𝑑𝑌 𝑑𝑃𝑀𝐼 = 𝛽 6 + 𝛽 7 1 − 𝛼 1 -0.0002 5 Inflasi (INF) 𝑑𝑌 𝑑𝐼𝑁𝐹 = 𝛽 8 + 𝛽 9 1 − 𝛼 1 0.0121 6 Suku Bunga Kredit (SBKP) 𝑑𝑌 𝑑𝑆𝐵𝐾𝑃 = 𝛽 10 + 𝛽 11
1 − 𝛼 1
-0.0391
Sumber: Olahan Penulis (2020)
100 Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembanguan, Volume 9, Nomor 2, November 2020, Hal 94 - 102

## Pengaruh Capital Adequacy Ratio terhadap Kredit Bank Umum untuk Sektor Pertanian
Berdasarkan  estimasi  dapat  diilihat  bahwa  dalam  jangka  pendek  CAR  berpengaruh signfikan  negatif  terhadap  Kredit  Pertanian.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  (Panuntun  &  Sutrisno,  2018).  Rata-rata  CAR  Bank  Umum  Konvensional Indonesia dari tahun 2012-2019 berada pada kisaran 17,28 persen hingga 23.93 persen. Angka ini jauh berada diatas CAR minimum yang dipersyaratkan oleh Bank Indonesia. CAR yang tinggi  mengindikasikan  bahwa  rasio  modal  yang  digunakan  untuk  meng cover kerugian aktivitas  bank  tinggi  pula  sehingga  dana  yang  digunakan  untuk  kredit  menjadi  berkurang. Penelitian dengan hasil serupa juga ditemukan oleh (Setyawan, 2016). Atau dengan kata lain CAR  yang  tinggi  mengakibatkan  kurangnya  kemampuan  bank  dalam  melakukan  ekspansi usahanya seperti halnya penyaluran kredit.
Kondisi ini berbeda apabila dilihat dalam jangka panjang dimana CAR berpengaruh positif terhadap  Kredit  Bank  Umum  untuk  Sektor  Pertanian,  hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian (Sania & Wahyuni, 2016) yang mengidentifikasi bahwa semakin tinggi CAR yang dimiliki oleh bank  maka  mengakibatkan  jumlah  penyaluran  kredit  yang  diberikan  semakin  meningkat, semakin meningkat CAR maka akan semakin tinggi pula kemampuan permodalan bank dalam menjaga kemungkinan resiko kerugian kegiatannya usahanya.

## Pengaruh  Non  Performing  Loan  terhadap  Kredit  Bank  Umum  untuk  Sektor Pertanian
Dari pengujian yang dilakukan dalam jangka pendek NPL berpengaruh negatif terhadap Kredit  Pertanian  sedangkan  dalam  jangka  panjang  berpengaruh  positif.  Hasil  yang menyatakan  NPL  berpengaruh  negatif  terhadap  kredit  bank  umum  untuk  sektor  pertanian sejalan dengan (Putri & Akmalia, 2016). Semakin tinggi rasio NPL yang tersebut berarti tinggi pula  rasio  kredit  bermasalah  yang  ditanggung  oleh  pihak  perbankan,  sehingga  bank  harus menyiapkan pencadangan yang lebih besar yang mengakibatkan modal bank menjadi terkikis, dimana modal tersebut sangat mempengaruhi besarnya pengembangan kredit yang dilakukan oleh bank.
Selain  itu  dalam  jangka  panjang  NPL  berpengaruh  positif  terhadap  kredit  bank  umum untuk sektor pertanian. Hal ini bisa diakibatkan oleh besarnya pencadangan yang dimiliki oleh perbankan sehingga meskipun NPL tinggi hal tersebut tidak mengganggu penyaluran kredit yang dilakukan oleh bank. Hasil serupa ditemukan juga oleh (Puspita & Santoso, 2017).

## Pengaruh  Dana  Pihak  Ketiga  terhadap  Kredit  Bank  Umum  untuk  Sektor Pertanian
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan diketahui bahwa dalam jangka pendek Dana  Pihak  Ketiga  berpengaruh  positif  namun  pada  jangka  panjang  Dana  Pihak  ketika berpengaruh  negatif  terhadap  kredit  bank  umum  untuk  sektor  pertanian.Studi  ini memperlihatkan  hasil  tidak  adanya  pengaruh  yang  signifikan  antara  suku  bunga  kredit terhadap kredit pertanian sehingga dapat disimpulkan bahwa penurunan atau kenaikan suku bunga kredit tidak mempengaruhi minat petani dalam melakukan pinjaman.
Ketika  jumlah  DPK  bertambah  tentunya  akan  memungkinkan  pihak  bank  untuk menyalurkan  kredit  lebih  banyak  kepada  masyarakat  karena  jumlah  dana  yang  tersedia memadai untuk disalurkan. Namun hal tersebut tidak serta merta mempengaruhi penyaluran kredit pertanian, terbukti dengan tidak signifikannya Dana Pihak Ketiga pada estimasi error correction  model .  Artinya  peningkatan  ataupun  penurunan  DPK  tidak  serta  merta mempengaruhi kredit pertanian. Kemungkinan dana pihak ketiga yang dihasilkan dialirkan
kepada pos-pos yang menghasilkan keuntungan selain kredit atau dijadikan sebagai cadangan kerugian yang mungkin akan mengganggu kegiatan operasional perusahaan. Begitu pula hasil yang  didapatkan  didalam  jangka  panjang  yang  menyatakan  dana  pihak  ketiga  justru berpengaruh  negatif  terhadap  kredit  yang  artinya  ketika  DPK  bertambah  malah  akan menurunkan kredit. Hasil ini berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh (G. Sari, 2013), (N. Sari & Abundanti, 2016) yang menyatakan DPK berpengaruh positif terhadap kredit yang disalurkan.

## Pengaruh Inflasi terhadap Kredit Bank Umum untuk Sektor Pertanian
Berdasarkan  estimasi  yang dilakukan  inflasi  berpengaruh negatif  namun  tidak  signfikan terhadap kredit bank umum untuk sektor pertanian dalam jangka pendek. Pada saat tingkat inflasi  tinggi,  daya  beli  masyarakat  akan  turun  dan  menyebabkan  tingkat  suku  bunga meningkat. Sehingga menyebabkan minat masyarakat untuk meminjam uang dibank juga ikut menurun.  Selain  itu,  fluktuasi  inflasi  yang  terjadi  selama  rentang  waktu  2012  hingga  2019 cukup  rendah  sehingga  tidak  terlalu  berpengaruh  dominan  terhadap  tingkat  suku  bunga maupun daya beli masyarakat. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Sariasih & Dewi, 2014).

## Pengaruh  Suku  Bunga  Kredit  terhadap  Kredit  Bank  Umum  untuk  Sektor Pertanian
Berdasarkan estimasi ECM yang dilakukan suku bunga kredit berpengaruh positif namun tidak  signifikan.  Artinya  kenaikan  atau  penurunan  tingkat  suku  bunga  tidak  memberikan pengaruh yang signifikan terhadap kredit pertanian. Hal tersebut bisa saja dikarenakan akibat kebutuhan  permodalan  yang  tinggi  serta  mendesak  membuat  para  pelaku  usaha  dibidang pertanian  tidak  terlalu  memperhitungkan  biaya  yang  ditimbulkan  akibat  tingginya  tingkat suku bunga dalam jangka pendek. Hasil yang sama juga ditemui dalam penelitian (N. Sari & Abundanti, 2016), (Putra, 2018) dan (Dewi, 2016).
Tetapi  didalam  jangka  panjang  suku  bunga  berpengaruh  negatif  terhadap  kredit  bank umum  untuk  sektor  pertanian.  Artinya  kenaikan  tingkat  suku  bunga  menyebabkan  kredit pertanian turun didalam jangka panjang. Hal ini sesuai dengan penelitian  (Rompas, 2018), (Badaruddin,  2016),  (Tuwonusa  et  al.,  2016)  dimana  tingkat  suku  bunga  yang  tinggi mengakibatkan masyarakat enggan untuk meminjam uang akibat biaya yang akan dikeluarkan menjadi lebih besar dalam jangka panjang.

## SIMPULAN
Dalam  jangka  panjang  Variabel  CAR,  NPL  dan  Inflasi  berpengaruh  positif  terhadap  Kredit Bank  Umum  untuk  Sektor  Pertanian.  Variabel  DPK,  PMI  dan  SBKP  berpengaruh  negatif terhadap  Kredit  Bank  Umum  untuk  Sektor  Pertanian.  Sedangkan  dalam  jangka  pendek Variabel CAR, NPL dan Inflasi berpengaruh negatif terhadap Kredit Bank Umum untuk Sektor Pertanian  sedangkan  tiga  variabel  lainnya  yakni  DPK,  PMI  dan  SBKP  berpengarun  Positif terhadap  Kredit  Bank  Umum  untuk  Sektor  Pertanian.  Berdasarkan  Estimasi  ECM  yang dilakukan hanya terdapat satu variabel yang berpengaruh signfikan yakni CAR.

## DAFTAR RUJUKAN
Adha, S. N. (2019). Analisis Faktor-faktor yang Memengaruhi Penyaluran Kredit Perbankan (Studi pada Bank Umum Milik Negara) . 03 , 106 – 117.
Badaruddin. (2016). Pengaruh Tingkat Suku Bunga terhadap Penyaluran Kredit Konsumtif pada PT.
102 Ecosains: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Pembanguan, Volume 9, Nomor 2, November 2020, Hal 94 - 102
Bank Rakyat Indonesia Tbk Cabang Sungguminasa. Akmen Jurnal Ilmiah , 12 (1), 1 – 12. Dewi, A. S. (2016). Pengaruh Jumlah Nasabah, Tingkat SUku Bunga dan Inflasi Terhadap Penyaluram Kredit Pada PT Pegadaian di Cabang Samarinda Seberang Kota Samarinda. Jurnal Ekonomi Dan Keuangan , 13 (2), 71 – 81.
Fahmy Akmal, A. (2014). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan Kredit Pada Bank Umum Di Aceh. Jurnal Ilmu Ekonomi , 2 (4), 45 – 56. Freixas, X., & Rochet, J.-C. (2008). Microeconomics of Banking. In The MIT Press (Vol. 53, Issue 9). Panuntun, B., & Sutrisno, S. (2018). Faktor Penentu Penyaluran Kredit Perbankan Studi Kasus Pada Bank Konvensional Di Indonesia. JAD: Jurnal Riset Akuntansi & Keuangan Dewantara , 1 (2), 57 – 66. https://doi.org/10.26533/jad.v1i2.235
Puspita,  N.  V.,  &  Santoso,  A.  (2017). Pengaruh  Spread  Suku  Bunga,  CAR  dan  NPL  Terhadap Penyaluran Kredit UKM Kota Kediri . 57 – 74.
Putra, A. M. (2018). Pengaruh Inflasi, PDB, dan Suku Bunga Kredit terhadap Penyaluran Kredit Bank Umum di Indonesia ( 2007-2016 ). Jurnal Ilmiah , 9 – 10.
Putri,  Y.  M.  W.  &,  &  Akmalia, A.  (2016).  Pengaruh  CAR,  NPL,  ROA  dan  LDR  Terhadap  Penyaluran Kredit Pada Perbankan. Journal Balance , XIII (2).
Ramelda, S. (2017). Pengaruh Suku Bunga Kredit dan Produk Domestik Bruto Terhadap Penyaluran Kredit Perbankan Umum Pemerintah di Indonesia. JOMFekom , 4 (1), 843 – 857. Rompas, W. F. I. (2018). Analisis Pengaruh Tingkat Suku Bunga Dan Nilai Tukar Terhadap Permintaan Kredit Pada Perbankan Di Kota Manado. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 18 (2), 204 – 215. Sania,  Z.  M.,  &  Wahyuni,    dewi  urip.  (2016).  Pengaruh  DPK,  NPL,  dan  CAR  Terhadap  Jumlah Penyaluran Kredit Perbankan Persero. Jurnal Ilmu Dan Riset Manajemen , 5 (3), 440 – 446. Saragih,  F.  H.  (2017).  Pembiayaan  Syariah  Sektor  Pertanian. Jurnal  Agrica , 10 (2),  112. https://doi.org/10.31289/agrica.v10i2.1458
Sari,  G.  (2013).  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Penyaluran  Kredit  Bank  Umum  di  Indonesia (Periode 2008.1 – 2012.2). Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 1 (3), 931 – 941.
Sari, N., & Abundanti, N. (2016). Pengaruh Dpk, Roa, Inflasi Dan Suku Bunga Sbi Terhadap Penyaluran Kredit Pada Bank Umum. E-Jurnal Manajemen Universitas Udayana , 5 (11), 254484.
Sariasih,  N.,  &  Dewi,  M.  (2014).  Pengaruh  Dana  Pihak  Ketiga,  Non  Performing  Loan  Dan  Inflasi Terhadap Kredit Yang Disalurkan Oleh Lpd Kabupaten Badung Periode Tahun 2008  - 2012. E- Jurnal Manajemen Universitas Udayana , 3 (5), 251350.
Setyawan,  O.  (2016).  Pengaruh  Dpk,  Car,  Npl,  Roa,  Sbi  Dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap Penyaluran Kredit Perbankan Pada Bank Umum Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. KURS: Jurnal AKuntansi, Kewirausahaan, Dan Bisnis , 1 (1), 125 – 139.
Triasdini, H. (2010). Pengaruh CAR, NPL, dan  ROA terhadap Penyaluran Kredit Modal Kerja (Studi Pada Bank Umum yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2004 - 2009). Jurnal Ekonomi Dan Keuangan , 4 (3), 130 – 135.
Tuwonusa, W., Rotinsulu, T. O., & Mandeij, D. (2016). Analisis Pengaruh Suku Bunga Kredit Dan Inflasi Pada  Kredit  Yang  Disalurkan  Oleh  Bank  Umum  Dampaknya  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Study Kasus Provinsi Sulawesi Utara 2009-2013. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 16 (3), 715 – 726. Yoko, B., & Prayoga, A. (2019). Understanding Farmers’ Access and Perception To Islamic Microfinance on  Agricultural  Financing:  Study  in  Central  Lampung  Regency. Journal  of  Halal  Product  and Research , 2 (1), 6. https://doi.org/10.20473/jhpr.vol.2-issue.1.6-15