ANALISIS PENGARUH DPK, NPL , LDR , CAR DAN BI RATE TERHADAP PENYALURAN KREDIT PADA BANK PERKREDITAN RAKYAT DI KOTA BATAM
ANALYSIS OF DPK, NPL, LDR, CAR AND BI RATE EFFECTS ON CREDIT DISTRIBUTION OF RURAL BANKS (BPR) IN BATAM CITY
Clinton Kwan Ng 1 , Bornok Situmorang 2
1 Fakultas Bisnis, Universitas Universal email: clintonkwanng@yahoo.com
2 Fakultas Bisnis, Universitas Universal email: bornoksitumorang@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh DPK, NPL, LDR, CAR & BI Rate terhadap penyaluran  kredit.  Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  model  penelitian  ini  adalah  analisis deskriptif dan regresi linier berganda. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa DPK , CAR, LDR & BI Rate memiliki  pengaruh  positif  secara  parsial  terhadap  penyaluran  kredit  dengan  nilai signifikansi  masing-masing  sebesar  0.00,  0.00,  0.00  &  0.034  sedangkan NPL tidak memiliki pengaruh secara parsial terhadap penyaluran kredit dengan nilai signifikansi sebesar 0.075 dan memiliki arah koefisien yang negatif. Serta dari hasil uji secara simultan DPK, CAR , LDR , NPL & BI Rate memiliki  pengaruh  secara  bersamaan terhadap  penyaluran  kredit  dengan  nilai signifikansi sebesar 0.00.
Kata Kunci: Penyaluran Kredit, Dana Pihak Ketiga, Non Performing Loan, Loan to Deposit Ratio, Capital Adequacy Ratio

## ABSTRACT
This  research  aims  to  study  the  effect  of  DPK,  NPL,  LDR,  CAR  &  BI  Rate  on  lending.  The analytical  method  used  in  this  research  model  is  descriptive  analysis  and  multiple  linear regression.  The  results  of  this  study  indicate  that  DPK,  CAR,  LDR  &  BI  Rate  have  a  positive influence on lending with a significance value of respectively 0.00, 0.00, 0.00 & 0.034 while NPL does not have a partial relationship to the distribution credit with a significance value of 0.075 and has a negative coefficient direction. In addition, DPK, CAR, LDR, NPL & BI rates have the same relationship to lending with a significance value of 0.00.
Keywords: Credit Distribution, Third Party Funds, Non Performing Loans, Loans to Deposit Ratio, Capital Adequacy Ratio

## PENDAHULAN
Bank  Perkreditan  Rakyat  (BPR)  merupakan  salah  satu  lembaga  keuangan  bank  yang menghimpun  dan  menyalurkan  dana  kembali  dalam  bentuk  pinjaman  kepada  masyarakat. Penyaluran kredit pada BPR mayoritas adalah pelaku Usaha Mikro  Kecil Menengah (UMKM) atau  masyarakat  menengah  ke  bawah  karena  BPR  dapat  memberikan  pelayanan  prosedur yang  lebih  sederhana  dan  lokasi  nya  mudah  di  jangkau  oleh  masyarakat  kecil,  serta  lebih mengutamakan  hubungan  baik  dengan  cara  pendekatan  personal  dengan  nasabah  dan melakukan penyesuaian prosedur dalam memberikan pinjaman.
Namun  kemajuan  teknologi  memberikan  tantangan  baru  kepada  BPR,  karena  muncul  nya fintech dalam hal layanan pinjam meminjam uang berbasis teknologi informasi seperti Financial Technology Peer to Peer ( P2P ) lending . Hal tersebut mendorong Otoritas Jasa Keuangan (OJK) untuk  mengupayakan  konsolidasi  pada  BPR  yang  masih  belum  mampu  memenuhi  ketentuan modal  inti  minimum  sesuai  dengan  Peraturan  OJK  (POJK)  Nomor  5/POJK.03/2015  tentang Kewajiban Penyediaan Modal Minimum (KPMM), karena dengan konsolidasi tersebut BPR bisa memperkuat  modal  serta  dapat  memberikan  volume  pinjaman  yang  lebih  besar,  maka  dalam pemenuhan persyaratan modal pada suatu bank mempunyai pengaruh besar kecil nya volume penyediaan  pinjaman  kepada  masyarakat  (Bridges  et  al.,  2014).  Apalagi  dengan  terpenuhi tingkat  modal  minimum  yang  baik  maka  BPR  dapat  memberikan  volume  pinjaman  yang  lebih besar  dan  dapat  memastikan  dana  yang  di  miliki  suatu  bank  cukup  untuk  mengantisipasi  dari kerugian  tak  terduga  atau  guncangan  yang  merugikan  (Abdul  Karim,  Hassan,  Hassan,  & Mohamad,  2014).  Dalam  mengukur  tingkat  bagus  atau  tidak  nya  modal  inti  minimum  dapat menggunakan  rasio Capital  Adequacy  Ratio ( CAR ).  Menurut  Otoritas  Jasa  Keuangan,  standar pada rasio CAR atau KPMM yang di tetapkan yaitu minimum sebesar 12% (dua belas persen), maka  bisa  di  katakan  semakin  besar  nilai  rasio CAR menunjukkan  juga  semakin  baik kemampuan BPR dalam menghadapi kemungkinan risiko kerugian.

## LANDASAN TEORI

## Kredit
Kredit  berasal  dari  bahasa  latin  yaitu credere atau trust yang  berarti  kepercayaan  yang  di berikan kreditur kepada debitur akan komitmen dalam kesepakatan pengembalian pinjaman yang telah di sepakati (Fahmi, 2014). Penyaluran kredit dapat di lihat dari total keseluruhan kredit yang di  salurkan  oleh  bank  kepada  pihak  yang  meminjam  berdasarkan  komitmen  atas  kesepakatan pinjam-meminjam  yang  diharuskan  untuk  mengembalikan  dana  terutang  dan  bunga  sesuai dengan jangka waktu yang di sepakati (Haryanto & Widyarti, 2017).

## Dana Pihak Ketiga (DPK)
Dana Pihak Ketiga (DPK) adalah sumber dana dari masyarakat baik dari individu maupun kelompok sebagai debitur yang di simpan dalam bentuk giro, tabungan dan deposito (Fahmi, 2014). Menurut Peraturan Bank Indonesia (PBI) No.15/7/PBI/2013, menjelaskan bahwa DPK merupakan kewajiban Bank kepada penduduk dan bukan penduduk dalam Rupiah dan valuta asing. Maka dapat disimpulkan bahwa DPK merupakan kewajiban berupa giro, tabungan dan deposito di bank terhadap masyarakat sebagai debitur dalam mata uang rupiah maupun asing.
Capital Adequacy Ratio ( CAR )
Kewajiban Penyediaan Modal Minimum atau Capital adequacy ratio merupakan istilah rasio yang  di  gunakan  untuk  mengukur  kecukupan  modal  bank,  yaitu  kemampuan  bank  dalam pembiayaan aktivitas kegiatan usahanya dengan kepemilikan modal yang di miliki (Fahmi, 2014). Dalam  POJK  No.5/POJK.03/2015  mewajibkan  BPR  untuk  menyediakan  modal  minimum  atau CAR sebesar 12%. Dengan kata lain, CAR adalah rasio perbankan untuk pengukuran kecukupan modal yang di miliki bank untuk membantu menunjang aktiva yang menghasilkan risiko, misalnya penyaluran kredit.

## Loan to Deposit Ratio (LDR)
Loan  to  Deposit  Ratio  (LDR) merupakan  rasio  bank  yang  di  gunakan  untuk  mengukur  tingkat likuiditas dengan membandingkan jumlah kredit yang di salurkan dengan jumlah deposit yang di himpun dan dimiliki bank (Fahmi, 2014). LDR dapat memperlihatkan sejauh mana kemampuan suatu bank dalam membayar kembali dari penarikan dana debitur serta memperlihatkan sejauh mana  kemampuan  bank  dalam  mempergunakan  dana  hasil  dari  debitur  untuk  memberikan pinjaman (Adnana et al., 2016). Maka dalam penghimpunan dana dari masyarakat dan deposit yang  di  miliki  oleh  bank  berkaitan  sangat  erat  dengan  pinjaman  yang  di  berikan  bank  karena mencerminkan fungsi transformasi likuiditas. Dalam rasio LDR menjadi indikator inti untuk risiko ketidakcocokan  suatu  likuiditas  sebab  rasio  tersebut  mengukur  kecukupan  pinjaman  dengan pendanaan yang stabil (Van den End, 2016).

## Non Performing Loan (NPL)
Non Performing Loan (NPL) merupakan di mana sejumlah pinjaman kredit oleh debitur yang mengalami  gagal  bayar  atau  tidak  mampu  mengembalikan  pinjaman  secara  tepat  waktu  dan akan berdampak pada kinerja bank  (Fahmi,  2014). NPL sangat penting karena secara agregat dapat mencerminkan kualitas kredit dari portofolio pinjaman sektor perbankan di suatu Negara (Ozili,  2019),  maka  munculnya NPL dalam  jumlah  yang  besar  dapat  membuat  bank  kesulitan dalam menurunkan tingkat kesehatan bank.
Sedangkan  menurut  POJK  No.15/POJK.03/2017,  menyatakan  kredit  bermasalah  atau NPL jumlah  kredit  yang  memiliki  kualitas  kurang  lancar,  diragukan  dan  macet  atau  rasio  kredit bermasalah secara neto lebih dari 5% (lima persen) dari total kredit. Rasio NPL merupakan rasio yang  di  gunakan  bank  dalam  mengukur  risiko  dari  penyaluran  kredit  dengan  membandingkan jumlah kredit macet dengan jumlah kredit yang di salurkan (Fahmi, 2014).

## BI Rate
Suku bunga merupakan harga yang dibayarkan oleh pihak peminjam (debitur) kepada pihak yang meminjamkan  (kreditur)  atas  pemakaian  sumber  daya  selama  periode  waktu  tertentu.  Suku bunga  tersebut  terdiri  dari  dua  yaitu,  suku  bunga  rill  dan  suku  bunga  nominal.  Suku  bunga  rill adalah  pertumbuhan  daya  konsumsi  selama  periode  pinjaman.  Suku  bunga  nominal  adalah sebaliknya,  merupakan  jumlah  unit  moneter  yang  harus  dibayar  per  unit  yang  dipinjam,  dan sebenarnya  suku  bunga  pasar  dari  pinjaman  (Situmorang,  2017).    Bank  Indonesia  (BI) Rate merupakan suku bunga acuan yang di keluarkan menurut kebijakan Bank Indonesia. BI rate juga merupakan suatu tindakan operasi moneter yang di gunakan untuk mengelola likuiditas di pasar uang  sehingga  dapat  mencapai  tujuan  dari  sasaran  kebijakan  moneter  (Haryanto  &  Widyarti, 2017). Menurut Bank Indonesia, BI rate adalah suku bunga acuan yang dapat memperlihatkan sikap  dari  kebijakan  moneter  pada  suatu  negara  yang  di  tetapkan  oleh  BI  dan  di  publikasikan kepada  publik.  Penetapan  respons  ( stance )  kebijakan  moneter  dilakukan  setiap  bulan  melalui
mekanisme  Rapat  Dewan  Gubernur  (RDG)  Bulanan  dengan  cakupan  materi  bulanan.  Namun dalam  memperkuat  kerangka  operasi  kebijakan  moneter  dalam  hal  mengenai  kebijakan  suku bunga  acuan,  pada  19  agustus  2016  Bank  Indonesia  mengimplementasikan  kebijakan  suku bunga acuan baru yaitu BI 7- Day ( Reverse ) Repo Rate .

## Pengembangan Hipotesis Pengaruh Dana Pihak Ketiga (DPK) terhadap Penyaluran Kredit
Menurut (Fahmi, 2014) sumber dana yang di himpun dari masyarakat merupakan dana yang paling banyak di gunakan bank dalam penyaluran kredit yaitu mencapai 80% - 90% dari seluruh dana  yang  di  miliki  bank.  Dalam  hasil  penelitian  (Adnana  et  al.,  2016)  menunjukkan  bahwa peningkatan dana pihak ketiga akan membuat penyaluran kredit ikut meningkat.
Maka tingginya dana pihak ketiga yang di miliki bank menunjukkan bahwa bank memiliki dana yang lebih untuk di salurkan kepada masyarakat dalam bentuk kredit sehingga dapat hal tersebut dapat  meningkatkan  tingkat  dana  yang  di  salurkan  oleh  bank  tersebut.  Pengaruh  positif  dana pihak ketiga pada penyaluran kredit juga di dukung oleh penelitian sebelumnya yang di lakukan oleh  (Murdiyanto,  2012),  (Wahab,  2015),  (Putra  &  Rustariyuni,  2015),  (Khasanah  &  Meiranto, 2015)  dan  (Sutasari  et  al.,  2018).  Berdasarkan  penjelasan  tersebut  di  atas,  maka  hipotesis pertama dalam penelitian ini adalah:
H1  :  Diduga Dana Pihak Ketiga (DPK) berpengaruh terhadap Penyaluran Kredit
Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) terhadap Penyaluran Kredit CAR merupakan  rasio  yang  di  gunakan  untuk  mengukur  kecukupan  modal  bank,  yaitu kemampuan  bank  dalam  pembiayaan  aktivitas  kegiatan  usahanya  dengan  kepemilikan  modal yang  di  miliki  (Fahmi,  2014).  Menurut  (Bridges  et  al.,  2014)  dan  (Abdul  Karim  et  al.,  2014) menyatakan bahwa pemenuhan persyaratan Tingkat modal minimum yang baik maka BPR dapat memberikan volume pinjaman yang lebih besar dan dapat memastikan dana yang cukup untuk mengantisipasi dari kerugian tak terduga atau guncangan yang merugikan.
Maka tinggi nya CAR dapat membuat bank berani untuk memberikan kredit yang lebih besar kepada nasabah. Hasil tersebut juga  di dukung  oleh penelitian terdahulu yang  di lakukan  oleh (Khasanah & Meiranto, 2015) yang menyatakan bahwa CAR memiliki pengaruh positif terhadap penyaluran  kredit.  Berdasarkan  penjelasan  tersebut  di  atas,  maka  hipotesis  kedua  dalam penelitian ini adalah:
H2  :  Diduga Capital Adequacy Ratio (CAR) berpengaruh terhadap Penyaluran Kredit Pengaruh Loan to Deposit Ratio ( LDR ) terhadap Penyaluran Kredit
Dalam  rasio,  LDR  menjadi  indikator  inti  untuk  risiko  ketidakcocokan  suatu  likuiditas  sebab rasio  tersebut  mengukur  kecukupan  pinjaman  dengan  pendanaan  yang  stabil  (Van  den  End, 2016). Peningkatan pertumbuhan pinjaman yang dominan akan meningkatkan rasio LDR , karena LDR di ukur dengan membandingkan jumlah kredit yang di salurkan dengan jumlah deposit yang di himpun dan dimiliki bank (Fahmi, 2014).
Maka dengan meningkat nya rasio LDR dapat menunjukkan bahwa dana yang dimiliki suatu bank telah di gunakan secara maksimal dalam penyaluran kredit (Adnana et al., 2016). Pengaruh positif LDR pada penyaluran kredit juga di dukung oleh penelitian sebelumnya yang di lakukan oleh (Khasanah & Meiranto, 2015) dan (Adnana et al., 2016).  Berdasarkan penjelasan tersebut di atas, maka hipotesis ketiga dalam penelitian ini adalah:
H3  :  Diduga Loan to Deposit Ratio (LDR) berpengaruh terhadap Penyaluran Kredit
Pengaruh Non Performing Loan terhadap Penyaluran Kredit Rasio NPL merupakan  rasio  yang  di  gunakan  bank  dalam  mengukur  risiko  dari  penyaluran kredit dengan membandingkan jumlah kredit bermasalah dengan jumlah kredit yang di salurkan (Fahmi, 2014).
Menurut (Katriani & Dewi, 2012), tinggi nya kredit yang disalurkan kepada masyarakat dapat menimbulkan risiko kredit macet yang tinggi. Hal tersebut di sebabkan karena banyak bank yang melakukan kelonggaran mengenai standar kredit pada pemberian kredit sehingga kredit yang di salurkan  kepada  debitur  yang  kebanyakan  dapat  di  katakan  tidak  kompeten  dalam  melakukan pembayaran (Amin et al., 2019). Hasil tersebut juga di dukung oleh penelitian terdahulu yang di lakukan  oleh  (Khasanah  &  Meiranto,  2015)  yang  menyatakan  bahwa NPL memiliki  pengaruh positif  terhadap  penyaluran  kredit.    Berdasarkan  penjelasan  tersebut  di  atas,  maka  hipotesis keempat dalam penelitian ini adalah:
H4  :  Diduga Non Performing Loan ( NPL ) berpengaruh terhadap Penyaluran Kredit Pengaruh BI Rate terhadap Penyaluran Kredit Bank Indonesia (BI) Rate merupakan suku bunga acuan yang di keluarkan menurut kebijakan Bank Indonesia. Penetapan BI rate yang lebih tinggi akan mendorong bank untuk meningkatkan tingkat bunga pinjaman kepada debitur, Sedangkan penetapan BI rate yang lebih rendah  akan mendorong bank untuk menurunkan tingkat bunga pinjaman kepada debitur.
Menurut  (Sutasari  et  al.,  2018)  perubahan  BI rate secara  tidak  langsung  berpengaruh terhadap  penyaluran  kredit,  hal  tersebut  di  sebabkan  karena  perubahan  tingkat  suku  bunga acuan  BI rate akan  berpengaruh  terhadap  keputusan  Lembaga  Penjamin  Simpanan  (LPS) terhadap perubahan tingkat bunga penjaminan. dari penurunan tingkat bunga penjaminan yang di keluarkan oleh LPS akan menurunkan tingkat bunga simpanan pada bank serta membuat cost of fund pada bank akan menurun dan dari penurunan cost of fund tersebut membuat bank ikut menurunkan  suku  bunga  kreditnya,  hal  tersebut  dapat  meningkatkan  minat  masyarakat  untuk meminjam  kredit.  Hasil  tersebut  juga  di  dukung  oleh  penelitian  terdahulu  yang  di  lakukan  oleh (Ichwani & Dewi, 2019) dan (Wahab, 2015) yang menyatakan bahwa BI rate memiliki pengaruh negatif  terhadap  penyaluran  kredit. Berdasarkan  penjelasan  tersebut  di  atas  maka  hipotesis kelima dalam penelitian ini adalah: H5 :  Diduga BI Rate berpengaruh terhadap Penyaluran Kredit.

## METODE PENELITIAN Jenis dan Sumber Data Penelitian
Dalam penelitian ini menggunakan data sekunder yang merupakan data yang sudah tersedia pada  suatu  media  dan  tidak  didapatkan  langsung  dari  sumber  pertama.  Dalam  penelitian  ini, dokumentasi data sekunder Dana Pihak Ketiga (DPK), Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to Deposit  Ratio (LDR), Non  Performing  Loan (NPL)  dan  Penyaluran  Kredit  diambil  dari  Laporan Keuangan  Tahunan  periode  tahun  2014  -  2018  yang  di  publikasikan  oleh  Otoritas  Jasa Keuangan.  Sedangkan  data  sekunder  BI Rate di  ambil  dari  suku  bunga  acuan  yang  di publikasikan oleh Bank Indonesia (BI) setiap akhir tahun dalam periode tahun 2014 – 2018.

## Metode Analisis dan Hipotesis Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  regresi  linear  berganda.  Metode  analisis  data tersebut bertujuan untuk menguji seberapa besar pengaruh lima variabel independen terhadap
satu variabel dependen. namun sebelum melakukan pengujian hipotesis tersebut, terlebih dahulu dilakukan uji statistik deskriptif dan uji asumsi klasik. Pengolahan data penelitian dalam metode analisis ini di bantu dengan menggunakan program SPSS versi 26 ( Statistical Package for Social Sciences) . Adapun analisis statistik yang digunakan adalah analisis statistik deskriptif yang dapat memberikan  gambaran  suatu  ukuran  data  yang  digunakan  untuk  melihat  seberapa  besar kecenderungan data memusat pada nilai tertentu, sehingga menjadikan sebuah informasi yang lebih jelas dan mudah untuk dipahami. Menurut (J.Supranto, 2016), Analisis dalam penelitian ini dapat  digunakan  untuk  menghitung  nilai  minimum,  nilai  maksimum,  rata-rata,  dan  standard deviasi yang dihasilkan dari variabel penelitian.  Selanjutnya dilakukan uji Outlier, yaitu jika suatu kasus  atau  data  yang  menyimpang  terlalu  jauh  dari  data  yang  lainnya  karena  memiliki karakteristik  unik  dalam  suatu  rangkaian  data  (J.Supranto,  2016).  Menurut  (Umar,  2019)  Uji outliers dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  program  SPSS,  yaitu  dengan  memilih  menu Casewise  Diagnostics,  data  dikategorikan  sebagai  data  outlier  jika  memiliki  nilai  absolut  dari studentized residual > 3.  Untuk menguji kualitas data, agar memenuhi syarat yang  ditentukan maka  perlu  dilakukan  beberapa  pengujian  asumsi  klasik  (Purnomo,  2016)  yang  terdiri  dari  Uji normalitas merupakan uji yang bertujuan untuk menguji apakah nilai residual suatu sampel yang di  hasilkan  dari  regresi  sudah  berdistribusi  normal  atau  tidak  (Purnomo,  2016).  Pengujian normalitas  data  dapat  menggunakan  metode One  Sample  Kolmogorov-Smirnov dan  metode grafik dalam program SPSS.  Selanjutnya uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah dalam  model  regresi  ditemukan  ada  atau  tidaknya  korelasi  antara  variabel  bebas  (Purnomo, 2016).  Untuk  mendeteksi  ada  tidaknya  multikolinieritas  dapat  dilihat  dari  besaran Variance Inflation  Factor ( VIF )  dan Tolerance .  Menurut  (Purnomo,  2016)  Pedoman  suatu  model  regresi yang  bebas  multikolinieritas  adalah  mempunyai  angka  tolerance  lebih  dari  0,1  dan  batas VIF tidak  lebih  dari  10.    Kemudian  pengujian  autokorelasi  merupakan  korelasi  antara  anggota observasi  yang  disusun  menurut  waktu  atau  tempat  (Purnomo,  2016).  Pada  prosedur pendeteksian masalah autokolerasi dapat di gunakan besaran Durbin-Waston untuk memeriksa ada  tidaknya  autokolerasi,  menurut  (Sunyoto,  2016)  Pengambilan  keputusan  pada  uji Durbin watson sebagai berikut:
 Jika DW < -2, maka terjadi autokorelasi positif.
 Jika -2 < DW < 2, maka tidak terjadi autokorelasi.
 Jika DW > 2, maka terjadi autokorelasi negatif. Dan  yang  terakhir  pengujian  Heterokedastisitas  adalah  varian  residual  yang  tidak  sama  pada semua  pengamatan  di  dalam  model  regresi  (Purnomo,  2016).  Menurut  (Purnomo,  2016)  dan (Sunyoto, 2016), uji heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan metode grafik scatter plot dengan bantuan software SPSS. Dasar kriteria nya dalam pengambilan keputusan yaitu:
 Jika  ada  pola  tertentu,  seperti  titik-titik  yang  ada  membentuk  suatu  pola  tertentu yang  teratur  (bergelombang,  melebar  kemudian  menyempit),  maka  terjadi heteroskedastisitas.
 Jika  tidak  ada  pola  yang  jelas,  seperti  titik-titik    menyebar  di  atas    dan  di  bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Lebih lanjut, analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh atau hubungan secara linear antara dua atau lebih variabel independen dengan satu variabel dependen (Purnomo, 2016). Persamaan yang digunakan untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Keterangan:
Y = Penyaluran Kredit
a = Konstanta
= Koefisien Regresi = DPK
= CAR = LDR = NPL = BI Rate
e = Error , variabel gangguan
Kemudian koefisien determinasi (R²) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model atau  persentase sumbangan pengaruh variabel independen dalam menerangkan variasi variabel dependen (Purnomo, 2016). Nilai R² yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Hipotesis diuji dengan Uji statistik F  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  semua  variabel  bebas  yang  digunakan  dalam  model regresi  secara  bersama-sama  berpengaruh  terhadap  satu  variabel  terikat  (Purnomo,  2016). Menurut (Purnomo, 2016) Dasar pengambilan keputusannya adalah:
 Jika F hitung < F tabel atau jika nilai Sig F > 0,05, maka secara simultan variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat.
 Jika F hitung > F tabel atau jika nilai Sig F < 0,05, maka secara simultan variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.
Uji  hipotesis  yang  kedua  adalah  uji  statistik T  diperlukan  untuk  mengetahui  pengaruh  masing- masing variabel independen terhadap variabel dependen  (Purnomo, 2016). Menurut (Purnomo, 2016) Pengambilan keputusan mengenai penerimaan atau penolakan hipotesis dapat didasarkan pada kriteria sebagai berikut:
 Jika  T  hitung  <  T  tabel  atau  jika  nilai  Sig  T  >  0,05,  maka  secara  parsial  variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel terikat.
 Jika  T  hitung  >  T  tabel  atau  jika  nilai  Sig  T  <  0,05,  maka  secara  parsial  variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat

## Operasional variable penelitian
Variabel-variabel dalam penelitian ini terdiri dari variabel bebas (independen) yang meliputi: Dana Pihak Ketiga (DPK) sebagai    , Capital Adequacy Ratio (CAR) sebagai      , Loan to Deposit Ratio (LDR) sebagai       , Non Performing Loan (NPL) sebagai      dan BI Rate sebagai      . Sedangkan variabel terikat (dependen) adalah Penyaluran Kredit sebagai Y.
1. Dana Pihak Ketiga (DPK) Dana Pihak Ketiga yaitu total dari simpanan tabungan dan deposito pada akhir periode yang di logaritma natural (Ln). (Fahmi, 2014)
2. Capital Adequacy Ratio (CAR)
pada akhir periode yang di nyatakan dalam persentase.
(Fahmi, 2014)
1 X 2 X 3 X 4 X 5 X
3. Loan to Deposit Ratio (LDR)
pada  akhir  periode  yang  di  nyatakan  dalam persentase. (Fahmi, 2014) & (Fitri & Marlius, 2019)
4. Non Performing Loan (NPL)
pada  akhir  periode  yang  di  nyatakan dalam persentase. (POJK No.15/POJK.03/2017)
5. BI Rate
Tingkat suku bunga acuan pada akhir periode yang di nyatakan dalam persentase. (Bank Indonesia)
6. Penyaluran kredit
Tingkat suku bunga acuan pada akhir periode yang di nyatakan dalam persentase. (Bank Indonesia)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Penelitian
Langkah  pertama  adalah  dengan  melakukan  pengujian  statistik  deskriptif,  dan  hasilnya ditunjukkan  oleh  tabel  di  bawah  ini  antara  lain  nilai  minimum,  maksimum,  mean  dan  standar deviasi untuk masing-masing data setiap variabel.
Tabel 1 Hasil statistik deskriptif N Minimum Maksimum Mean Std. Deviation Kredit_Ln 105 16,74 20,85 18,3979 0,78791 DPK_Ln 105 16,66 20,88 18,4584 0,83084 CAR 105 9,00 62,97 21,5141 10,85523 LDR 105 58,94 94,45 79,4374 7,56882 NPL 105 0,00 20,78 3,7136 3,4810 BI Rate 105 4,25 7,75 6,0500 1,41566 Valid N 105
Sumber : Hasil output SPSS 26, (data diolah, 2020)
Hasil olah data uji outlier dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 2 Hasil Uji Outlier Case Number Std Residual Kredit_Ln Predicted Value Residual 76 4,666 18,62 18,3025 0,32252 77 3,456 18,84 18,4825 0,35468 78 4,031 18,96 18,5492 0,41371 79 3,371 18,89 18,5438 0,34598 80 3,768 18,85 18,4652 0,38675 Sumber : Hasil output SPSS 26, (data diolah, 2020)
Dari hasil uji Casewise Diagnostics di atas terdapat 5 data outlier yang harus di keluarkan dari sampel  penelitian,  karena  kelima  data  tersebut  memiliki  nilai studentized  residual lebih  dari  3
yaitu data ke-76 = 4,666, data ke-77 = 3,456, data ke-78 = 4,031, data ke-79 = 3,371 dan data ke-76 = 3,768.
Hasil-hasil Uji Asumsi Klasik terdiri atas: Uji normalitas yang ditunjukkan oleh tabel dan gambar berikut ini.
Tabel 3 Hasil uji one sample kolmogorov-smirnov
Unstrandardized Residual N 105 Normal Parameters Mean 0,0000000 Std Deviation 0,05916598 Most Extreme Absolute 0,38 Differences Positive 0,38 Negative -0,030 Test Statistic 0,038 Asymp. Sig. (2 tailed) 0,200
Sumber : Hasil output SPSS 26, (data diolah, 2020)
Berdasarkan  tabel  di  atas,  dapat  diketahui  bahwa  jumlah  sampel  yang  dimasukan  dalam pengujian ini adalah 105 data. Nilai signifikan nya Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0,200 c,d > 0,05 yang berarti data residual berdistribusi normal. Uji
Gambar 1 Hasil Uji normal P-P plot of regression standardized
Sumber : Hasil output SPSS 26, (data diolah, 2020)
Dari grafik di atas dapat di simpulkan bahwa nilai residual terdistribusi secara normal, dimana pada  gambar P-P  plot  Regrssion  Standardized tersebut  titik-titik  nilai  residual  yang  ada  pada tabel  alurnya  mengikuti  garis  diagonal  yang  menunjukkan  tingkat  normalitas  nilai-nilai  residual yang ada.
Hasil olah Uji Multikolinieritas dapat dilihat sebagai berikut:
b a ,
d c ,
Tabel 4 Hasil Uji Variance Inflation Factor (VIF) & Tolerance Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1  DPK_Ln 0,675 1,48 CAR 0,611 1,637 LDR 0,879 1,138 NPL 0,924 1,082 BI Rate 0,798 1,253
Sumber : Hasil output SPSS 26, (data diolah, 2020)
Hasil  perhitungan  nilai Tolerance pada  variabel  DPK  =  0,675, CAR =  0,611, LDR =  0,879, NPL = 0,924 dan BI Rate = 0,798 lebih dari 0,1 dan nilai VIF pada variabel DPK = 1,480, CAR = 1,637, LDR = 1,138, NPL = 1,082 dan BI Rate = 1,253 lebih kecil dari 10 maka tidak terdapat multikolinearitas diantara variabel kredit sehingga asumsi multikoliniearitas terpenuhi.
Hasil olah Uji Autokorelasi dapat dilihat dibawah ini:
Tabel 5 Hasil uji durbin Watson Model Durbin-Watson 1 1,000
Sumber : Hasil output SPSS 26, (data diolah, 2020)
Berdasarkan  tabel  di  atas,  diketahui  bahwa  nilai  D-W  adalah  1,000,  ini  berarti  bahwa  nilai Durbin-Watson berada  diantara  -2  sampai  2,  hal  tersebut  menjelaskan  bahwa  tidak  terdapat autokorelasi.
Hasil olah Uji heteroskedastisitas dapat dilihat pada grafik sebagai berikut:
Grafik 1 Hasil uji scatter plot
Sumber : Hasil output SPSS 26, (data diolah, 2020)
Dari grafik Scatterplot di atas terlihat bahwa:
 titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas mapun di bawah angka 0 pada sumbu Y,
 titik-titik tidak membentuk suatu pola tertentu yang teratur, maka dapat di simpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas.
Hasil olah Uji Regresi Linear Berganda dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 6 Hasil Uji Regresi Linear Berganda Unstandardized Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig Model B Std.  Error Beta 1  ( Constant ) -0,395 0,189 -2,088 0,039 DPK_Ln 0,955 0,009 1,007 109,645 0,000 CAR 0,006 0,001 0,077 7,948 0,000 LDR 0,013 0,001 0,121 15,003 0,000 NPL -0,003 0,002 -0,014 -1,797 0,075 BI Rate 0,010 0,005 0,018 2,152 0,034 Sumber : Hasil output SPSS 26, (data diolah, 2020) Dari perhitungan regresi diatas maka dapat dibentuk persamaan sebagai berikut: Y = -0,395 + 0,955 + 0,006 + 0,013 – 0.003 + 0.010 + e
Hasil olah Koefisien determinasi ( R ²) dapat dilihat sebagai berikut: Tabel 7 Hasil Uji Koefisien Determinasi (R²) Model R R Square Adjusted R Square Std.  Error of the Estimate 1 0,997 0,994 0,994 0,06064
Sumber : Hasil output SPSS 26, (data diolah, 2020)
Dari  tabel  di  atas  diperoleh  angka  koefisien  determinasi  ( R ²)  sebesar  0,994.  Hal  ini  berarti bahwa  99,4% variasi Yield to Maturity ( YTM ) dapat dijelaskan oleh variasi dari kelima  variabel independen yaitu DPK, CAR , LDR , NPL dan BI Rate . Sedangkan sisanya 0,6% dijelaskan oleh faktor atau variabel yang lain diluar model regresi.
Uji Hipotesis masing-masing ditunjukkan oleh hasil dari uji F dan uji T yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat sebagai berikut:

## Tabel 8 Hasil Uji Signifikansi Simultan
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 64,199 5,000 12,840  3491,556 0,000 Residual 0,364 99,000 0,004 Total 64,564 104,000
Sumber : Hasil output SPSS 26, (data diolah, 2020)
Berdasarkan  hasil  uji  signifikansi  simultan  (Uji  Statistik  F) pada  Tabel  4.6,  diperoleh  nilai  F hitung sebesar 34961,556 lebih besar dari nilai F tabel sebesar 2.31 dan tingkat signifikan 0,000 lebih  kecil  dari  tingkat  alfa  yang  digunakan,  yaitu  0,05  (5%).  Maka  dari  tabel  diatas  ini memberikan  penjelasan  bahwa  variabel  DPK, CAR , LDR , NPL dan BI  Rate terbukti  memiliki pengaruh yang signifikan secara bersama-sama terhadap kredit.
Hasil dari uji T pada data yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat sebagai berikut:
b
a
Tabel 9 Hasil Uji Signifikansi Individual
t Sig. Model 1 (Constant) -2,088 0,039 DPK_Ln 109,645 0,000 CAR 7,948 0,000 LDR 15,003 0,000 NPL -1,797 0,075 BI Rate 2,152 0,034
Sumber : Hasil output SPSS 26, (data diolah, 2020)

## Pembahasan
Pengaruh Dana Pihak Ketiga terhadap Penyaluran Kredit Dari  hasil  uji  statistik  pada  variabel  DPK  terhadap  penyaluran  kredit  terdapat  nilai  T  hitung sebesar 109,645 lebih besar dari T tabel sebesar 1.984 dengan nilai signifikansi 0,000 dimana nilai ini lebih kecil dari tingkat alfa yang digunakan yaitu 0,05 serta memiliki nilai koefisien regresi positif  sebesar  0,955,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dana  pihak  ketiga  (DPK)  memiliki pengaruh positif secara parsial terhadap penyaluran kredit
Pengaruh Capital Adequacy Ratio terhadap Penyaluran Kredit Dari  hasil  uji  statistik  pada  variabel CAR terhadap  penyaluran  kredit  terdapat  nilai  T  hitung sebesar 7,948 lebih besar dari T tabel sebesar 1.984 dengan nilai signifikansi 0,000 dimana nilai ini  lebih  kecil  dari  tingkat  alfa  yang  digunakan  yaitu  0,05  serta  memiliki  nilai  koefisien  regresi positif  sebesar  0.006,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa Capital  Adequacy  Ratio ( CAR )  memiliki pengaruh positif secara parsial terhadap penyaluran kredit
Pengaruh Loan to Deposit Ratio terhadap Penyaluran Kredit Dari  hasil  uji  statistik  pada  variabel LDR terhadap  penyaluran  kredit  terdapat  nilai  T  hitung sebesar 15,003 lebih besar dari T tabel sebesar 1.984 dengan nilai signifikansi 0,000 dimana nilai ini  lebih  kecil  dari  tingkat  alfa  yang  digunakan  yaitu  0,05  serta  memiliki  nilai  koefisien  regresi positif  sebesar  0.013,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa Loan  to  Deposit  Ratio  (LDR) memiliki pengaruh positif secara parsial terhadap penyaluran kredit.
Pengaruh Non Performing Loan terhadap Penyaluran Kredit Dari hasil uji statistik pada variabel NPL terhadap Penyaluran kredit terdapat nilai T hitung sebesar -1,797 lebih kecil dari T tabel sebesar 1.984 dengan nilai signifikansi 0,075 dimana nilai ini lebih besar dari tingkat alfa yang digunakan yaitu 0,05 serta memiliki nilai koefisien regresi negatif sebesar -0.003, maka dapat disimpulkan bahwa Non Performing Loan (NPL) tidak memiliki pengaruh secara parsial terhadap Penyaluran Kredit Pengaruh BI Rate terhadap Penyaluran Kredit Dari hasil uji statistik pada variabel BI Rate terhadap penyaluran kredit terdapat nilai T hitung sebesar 2,152 lebih besar dari T tabel sebesar 1.984 dengan nilai signifikansi 0,034 dimana nilai ini  lebih  kecil  dari  tingkat  alfa  yang  digunakan  yaitu  0,05  serta  memiliki  nilai  koefisien  regresi negatif sebesar 0.010, maka dapat disimpulkan bahwa BI Rate memiliki pengaruh positif secara parsial  terhadap  penyaluran  kredit.  Hasil  tersebut  dikarenakan  BPR  dalam  memberikan  suku bunga kredit kepada tiap - tiap nasabah tidak sama persis dengan suku bunga dari BI rate , tetapi
dari  hasil  kesepakatan  di  awal  peminjaman  seperti  mempertimbangkan  jangka  waktu,  kualitas jaminan dan hubungan yang baik antara calon nasabah dengan pihak bank.
Pengaruh  Dana  Pihak  Ketiga, Capital  Adequacy  Ratio , Loan  to  Deposit  Ratio , Non Performing Loan dan BI Rate terhadap penyaluran kredit
Dari hasil uji statistik pada variabel Dana Pihak Ketiga (DPK), Capital Adequacy Ratio (CAR) , Loan to Deposit Ratio (LDR) , Non Performing Loan (NPL ) & BI Rate terhadap penyaluran kredit terdapat nilai F hitung sebesar 3491,556 lebih besar dari nilai F tabel sebesar 2.31 dan tingkat signifikan  0,000  lebih  kecil  dari  tingkat  alfa  yang  digunakan,  yaitu  0,05  (5%).  Maka  dapat disimpulkan bahwa Dana Pihak Ketiga (DPK), Capital Adequacy Ratio (CAR) , Loan to Deposit Ratio (LDR) , Non Performing Loan (NPL ) & BI Rate memiliki pengaruh secara simultan terhadap penyaluran kredit.

## REKOMENDASI DAN KEBIJAKAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  kesimpulan  dalam  penelitian  ini,  maka  dapat  disampaikan beberapa rekomendasi dan kebijakan sebagai berikut:
1. Bagi  peneliti  selanjutnya  dapat  menambah  variabel  independent  sesuai  dengan  keadaan perekenomian  yang  terjadi  saat  ini,  serta  dalam  Penggunaan  periode  penelitian  dapat  di perpanjang  dan  dalam  pemilihan  sampel  dapat  menggunakan  kriteria  lain,  sehingga  hasil yang di peroleh akan lebih lebih akurat dan signifikan.
2. Bagi pihak bank di harapkan  dapat di jadikan sebagai bahan evaluasi dan  analisis dalam memperhatikan  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  pada  penghimpunan  dan penyaluran kredit kepada masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
Pengaruh BI Rate terhadap Penyaluran Kredit Dari hasil uji statistik pada variabel BI Rate terhadap penyaluran kredit terdapat nilai T hitung sebesar 2,152 lebih besar dari T tabel sebesar 1.984 dengan nilai signifikansi 0,034 dimana nilai ini  lebih  kecil  dari  tingkat  alfa  yang  digunakan  yaitu  0,05  serta  memiliki  nilai  koefisien  regresi negatif sebesar 0.010, maka dapat disimpulkan bahwa BI Rate memiliki pengaruh positif secara parsial  terhadap  penyaluran  kredit.  Hasil  tersebut  dikarenakan  BPR  dalam  memberikan  suku bunga kredit kepada tiap - tiap nasabah tidak sama persis dengan suku bunga dari BI rate , tetapi dari  hasil  kesepakatan  di  awal  peminjaman  seperti  mempertimbangkan  jangka  waktu,  kualitas jaminan dan hubungan yang baik antara calon nasabah dengan pihak bank.
Pengaruh  Dana  Pihak  Ketiga, Capital  Adequacy  Ratio , Loan  to  Deposit  Ratio , Non Performing Loan dan BI Rate terhadap penyaluran kredit
Dari hasil uji statistik pada variabel Dana Pihak Ketiga (DPK), Capital Adequacy Ratio (CAR) , Loan to Deposit Ratio (LDR) , Non Performing Loan (NPL ) & BI Rate terhadap penyaluran kredit terdapat nilai F hitung sebesar 3491,556 lebih besar dari nilai F tabel sebesar 2.31 dan tingkat signifikan  0,000  lebih  kecil  dari  tingkat  alfa  yang  digunakan,  yaitu  0,05  (5%).  Maka  dapat disimpulkan bahwa Dana Pihak Ketiga (DPK), Capital Adequacy Ratio (CAR) , Loan to Deposit Ratio (LDR) , Non Performing Loan (NPL ) & BI Rate memiliki pengaruh secara simultan terhadap penyaluran kredit.

## REKOMENDASI DAN KEBIJAKAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  kesimpulan  dalam  penelitian  ini,  maka  dapat  disampaikan beberapa rekomendasi dan kebijakan sebagai berikut:
3. Bagi  peneliti  selanjutnya  dapat  menambah  variabel  independent  sesuai  dengan  keadaan perekenomian  yang  terjadi  saat  ini,  serta  dalam  Penggunaan  periode  penelitian  dapat  di perpanjang  dan  dalam  pemilihan  sampel  dapat  menggunakan  kriteria  lain,  sehingga  hasil yang di peroleh akan lebih lebih akurat dan signifikan.
4. Bagi pihak bank di harapkan  dapat di jadikan sebagai bahan evaluasi dan  analisis dalam memperhatikan  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  pada  penghimpunan  dan penyaluran kredit kepada masyarakat.
DAFTAR PUSTAKA Abdul  Karim,  M.,  Hassan,  M.  K.,  Hassan,  T.,  &  Mohamad,  S.  (2014).  Capital  adequacy  and lending  and  deposit  behaviors  of  conventional  and  Islamic  banks. Pacific  Basin  Finance Journal , 28 , 58–75. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2013.11.002 Adnana,  Ridwan,  &  Fildzahc.  (2016).  Pengaruh  Ukuran  Bank,  Dana  Pihak  Ketiga,  Capital Adequacy Ratio, dan Loan To Deposit Ratio Terhadap Penyaluran Kredit Pada Perusahaan Perbankan  yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2011-2015. Jurnal  Dinamika Akuntansi Dan Bisnis , 3 (2), 49–64. https://doi.org/10.24815/jdab.v3i2.5386 Amin, K. A. A., Madi, M., & Madi, R. A. (2019). Pengaruh Makro Ekonomi dan Fundamental Bank Terhadap  Non  Performing  Loan  (Studi  Pada  Bank  Umum  Swasta  Nasional  Devisa  yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Periode 2012-2016) . https://doi.org/10.31227/osf.io/kgw98
Bridges, J., Gregory, D., Nielsen, M., Pezzini, S., Radia, A., & Spaltro, M. (2014). The Impact of Capital  Requirements  on  Bank  Lending. SSRN  Electronic  Journal ,  (486). https://doi.org/10.2139/ssrn.2388773
Fahmi, I. (2014). Pengantar Perbankan dan Teori Aplikasi . Bandung: Alfabeta. Fitri, H. Y., & Marlius, D. (2019). Analisis Rasio Likuiditas Pada PT Bank Pengkreditan Rakyat (BPR) Lengayang . 1–11. https://doi.org/10.31219/osf.io/bcs73 Haryanto, S. B., & Widyarti, E. T. (2017). Analisis Pengaruh NIM, NPL, BOPO, BI Rate dan CAR Terhadap  Penyaluran  Kredit  Bank  Umum  Go  Public  Periode  2012-2016. Diponegoro Journal of Management , 6 (4), 1–11. Ichwani,  T.,  &  Dewi,  R.  S.  (2019).  Pengaruh  Perubahan  BI  Rate  menjadi  BI  7  Day  Reserve Reporate Terhadap Jumlah Kredit UMKM. Quality Jurnal Manajemen Dan Akutansi , 10 (29), 259–270.
J.Supranto. (2016a). Statistik Teori & Aplikasi Edisi 8 Jilid 1 (8th ed.; A. Maulana, ed.). Jakarta: Penerbit Erlangga.
J.Supranto. (2016b). Statistik Teori & Aplikasi Edisi 8 Jilid 2 (8th ed.; A. Maulana & S. Saat, eds.). Jakarta: Penerbit Erlangga.
Katriani, R., & Dewi, A. S. (2012). Analisis tingkat kesehatan bank dan pertumbuham laba pada perusahaan sektor perbankan di Indonesia . https://doi.org/10.31227/osf.io/9eqkc Khasanah, U., & Meiranto, W. (2015). Analisis Pengaruh Faktor Internal dan Eksternal Terhadap Volume Penyaluran Kredit Perbankan. Jurusan Akuntansi Fakultas Ekonomika Dan Bisnis Universitas Diponegoro , 4 (2), 1–13. Murdiyanto,  A.  (2012).  Faktor-Faktor  Yang  Berpengaruh  Dalam  Penentuan  Penyaluran  Kredit Perbankan (Studi Pada Bank Umum Di Indonesia Periode Tahun 2006 - 2011). CBAM-FE Unissula , 1 (1), 61–74.
Ozili,  P.  K.  (2019).  Non-performing  loans  and  financial  development:  new  evidence. Journal  of Risk Finance , 20 (1), 59–81. https://doi.org/10.1108/JRF-07-2017-0112 Purnomo,  R.  A.  (2016). Analisis  Statistik  Ekonomi  dan  Bisnis  Dengan  SPSS (2nd  ed.;  P.  C. Ambarwati, ed.). Ponorogo: Ponorogo: WADE Group.
Putra,  I.  G.  O.  P.,  &  Rustariyuni,  S.  D.  (2015).  Pengaruh  DPK,  BI  rate,  dan  NPL  terhadap Penyaluran  Kredit  Modal  Kerja  pada  BPR  di  Provinsi  Bali  Tahun  2009-2014. E-Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana , 451–464. Retrieved from https://ojs.unud.ac.id/index.php/eep/article/view/12129 Situmorang,  B.  (2017).  Pengaruh  Peringkat  Obligasi,  Debt  to  Equity  Ratio  dan  Ukuran Perusahaan terhadap Yield to Maturity Obligasi Korporasi dengan Tingkat Suku Bunga SBI sebagai Variabel Moderating. Jurnal Terapan Manajemen dan Bisnis , 3 (1), 42-58.
Sunyoto, D. (2016). Metodologi Penelitian Akuntansi . Bandung: Refika Aditama.
Sutasari, N. L. P. B., Aryawan, G., & Purnami, A. A. S. (2018). Pengaruh BI Rate dan Jumlah Simpanan  Masyarakat  terhadap  Penyaluran  Kredit  pada  Bank  Umum  Pemerintah  di  Bali Periode  2013.I–2017.IV. Warmadewa  Economic  Development  Journal , 1 (2),  68–77. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.22225/wedj.1.2.1099.68-77 Umar, H. (2019). Metode riset manajemen perusahaan : langkah cepat dan tepat menyusun tesis dan disertasi . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama. Van den End, J. W. (2016). A macroprudential approach to address liquidity risk with the loan-to- deposit ratio. European Journal of Finance , 22 (3), 237–253. https://doi.org/10.1080/1351847X.2014.983137
Wahab, A. (2015). Pengaruh PDRB, Inflasi, Suku Bunga Bank Indonesia dan Dana Pihak Ketiga Terhadap  Penyaluran  Kredit  Pada  Bank-Bank  Umum  di  Sulawesi  Selatan. Economics, Social, and Development Studies , 2 (1), 1–25. https://doi.org/10.24252/ecc.v2i1.1131 Otoritas Jasa Keuangan. (2015). Peraturan Otoritas Jasa Keuangan. No.33/POJK.03/2018. Kualitas Aset Produktif dan Pembentukan Penyisihan Penghapusan Aset Produktif Bank Perkreditan Rakyat.