## ANALISIS DETERMINASI PEMBIAYAAN BERMASALAH PADA BANK PEMBIAYAAN RAKYAT SYARIAH (BPRS) DI JAWA TENGAH
Rosida Dwi Ayuningtyas 1* , Dina Yustisi Yurista 2
1,2 Program Studi Ekonomi Islam, Fakultas Ekonomi, Universitas Wahid Hasyim *Email : rosida@unwahas.ac.id

## Abtract
This study ims to know Determination Analysis of problematic financing in Islamic Rural banks in Central Java. This research used the quantitative approach method. The variables used in this study are non-performing financing, FDR, BOPO, CAR, and assets. The sample selected in this study were 9 BPRS where the sample had published financial reports at Bank Indonesia from 2013 to 2018. The analysis used was panel data regression with the fixed effect method. FDR, BOPO, CAR, and Asset. The independent variables that partially influence the dependent variable (NPF) are the CAR and Asset variables while all the Independent Variables (FDR, BOPO, CAR and Asset) simultaneously influence the NPF on PT BPRS in Central Java in the period 2013 to 2018. BPRS that have The highest NPF is BPRS Asad Alif while BPRS that has the smallest NPF is BPRS Suriyah
Keyword : Islamic Rural Banks, Determination, NPF, Efficiency, CAR, FDR, Asset

## A. PENDAHULUAN
Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS) di Indonesia memiliki Perkembangan yang signifikan. Menurut data Otoritas Jasa Keuangan Syariah (OJK) (2018) mencatat Terdapat 164 BPRS di Indoesia, dimana 149 BPRS memiliki asset lebih dari 10 Miliar rupiah, sedangkan 10 BPRS memiliki asset sekitar lebih dari 5 sampai 10 Miliar rupiah, dan sisanya hanya memiliki 1 sampai 5 milliar saja, provinsi yang memiliki asset BPRS tertinggi di Indonesia yaitu Jawa Barat peringkat pertama, Jawa Timur peringkat ke tiga, sedangkan Jawa Tengah memiliki peringkat ke tiga. Asset merupakan faktor terpenting dalam sustanabilitas BPRS. Selain asset faktor yang paling penting yaitu Non Performing Financing (NPF). NPF merupakan rasio pembiayaan bermasalah dimana semakin besar NPF akan mengakibatkan menurunnya tingkat asset dan sustanabilitas BPRS itu sendiri.
Dalam Aktivitas BRPS akan dihadapkan dengan berbagai masalah seputar fungsi dasar perbankan, karena banyak BPRS yang belum mampu secara maksimal dalam mengelola sumber daya mereka, sebagai contoh di satu sisi bank yang mengalami under-liquid akan kesulitan dalam melakukan aktivitasnya secara maksimal dikarenakan kekurangan modal sebagai dasar aktivitasnya, disisi lain bank yang mengalami over liquid juga akan mengalami permasalahan dalam menyalurkan dana tersebut dan risikonya akan terjadi kredit macet atau tidak tertagih, oleh karena diperlukan sikap kehati-hatian dan pengawasan yang tinggi dalam menyalurkan kredit dengan perlu memerhatikan kualitas pembiayaan yang disalurkan. (Kasmir, 2013, Hal 126).
Menurut Choe (2007) dalam penelitiannya yang berjudul The Political Economy of SME Financing and Japan’s Regional Bank Problems, Masalah bank regional di Jepang adalah kredit macet, kurangnya diversifikasi, dan tidak adanya persaingan yang efektif, hal ini disebabkan karena pembiayaan usaha kecil dan menengah (UKM) dan kepentingan politik pemerintah pusat dan daerah yang tidak terkendali. Sedangkan hasil penelitian Yasushi Suzuki, et.al (2008) yang berjudul China's Non-Performing Bank Loan Crisis: the role of economic rents menjelaskan bahwa masalah yang dihadapi bank di china salah satunya adalah akumulasi kredit macet yang dapat mempengaruhi perlambatan perekonomian yang ada di china, didalam artikel juga dijelaskan berbagai cara untuk mengatasi kredit macet salah satunya adalah kebijakan pembatasan keuangan dan sewa di bank.
Data di (OJK, 2019) mencatat bahwa NPF BPRS di Indonesia mengalami peningkatan dalam kurun waktu 5 tahun belakang dari tahun 2015 sampai 2019 dengan rata-rata 8.56%. Apabila melihat aturan yang ditetapkan oleh OJK terkait Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor 20 /POJK.03/2019 Tentang Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Pembiayaan Rakyat Syariah, bahwasanya BPRS yang sehat jika NPF nya tidak lebih dari 5%. Menurut OJK tahun 2019, Provinsi yang tercatat memiliki BPRS dengan tingkat NPF yang tinggi sebesar 35,78% yaitu Kalimantan tengah, sedangkan peringkat kedua sebesar 22,85 yaitu Bangka Belitung dan urutan ketiga sebesar 17,38 yaitu Bengkulu. NPF yang tinggi akan mengakibatkan kepercayaan masyarakat terhadap insitusi perbankan
semakin berkurang karena dianggap gagal dalam mengelola keuangan mereka dengan baik dan hal tersebut akan mempengaruhi sustanabilitas terhadap lembaga tersebut.

## Gambar 1.1 Gambaran Umum NPF dan CAR BPRS di Indonesia
Sumber : OJK, data diolah (2020)
Berdasarkan Gambar 1.1 terlihat bahwa nilai NPF dari tahun 2016 sampai maret 2020 mengalami fluktuatif. Dari tahun 2016 sebesar 8.63% mengalami peningkatan sebesar 9.68% pada tahun 2017, dan turun sebesar 8.31% pada maret 2020. Sedangkan modal yang diukur dengan menggunakan CAR mengalami korelasi negatif terhadap kenaikan atau penurunan NPF. Terlihat dari tahun 2016 dan 2017 ketika NPF mengalami kenaikan sebesar 1.05%, modal mengalami penurunan sebesar kenaikan NPF, tetapi yang sangat menarik dari data diatas yaitu pada tahun 2019 sampai maret 2020 yaitu ketika NPF naik sebesar 1.26%, modal justru naik sebesar 8.81%. Hal ini menjadi sangat menarik ketika data bertolak belakang dengan teori yang ada, dimana menurut data diatas ketika NPF naik, Modal justru mengalami increasing sebesar 8.81%.
Menurut hasil penelitian R.N.I.Nugrohowati dan Syafildha (2019) menyimpulkan bahwa total asset, CAR dan ROA, bepengaruh negatif terhadap NPF, sedangkan BOPO BI Rate dan PDRB berpengaruh positif terhadap NPF di Indonesia. Sejalan dengan hasil penelitian Nugrohowati dan Syafildha (2019), hasil penelitian Yolanda dan Ariusni (2019) yang dilakukan di Bank Umum syariah dan BPRS Menghasilkan bahwa Capital Adequacy Ratio dan Return On Asset berpengaruh Negatif terhadap Non Performing Finansial (NPF) pada Bank
Umum Syariah dan Bank Pembiayaan Rakyat Syariah, sedangkan Inflasi dan Nilai Tukar Rupiah berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap Bank Umum Syariah dan Bank Pembiayaan Rakyat Syariah.
Menurut Adzimatinur, et.al (2015) persentase pembagian laba dan rugi, dana pihak ketiga, dan FDR memberikan efek positif dan signifikan terhadap pembiayaan, sedangkan NPF berpengaruh negatif dan signifikan. ROA dan BOPO tidak memiliki signifikan berpengaruh pada pembiayaan. Guncangan yang terjadi pada pembiayaan, NPF, dan ROA direspon positif oleh pembiayaan dan akan stabil dalam jangka panjang. Sedangkan guncangan yang terjadi dalam persentase pembagian laba dan rugi, dana pihak ketiga, FDR, dan BOPO direspon negatif oleh pembiayaan dan akan stabil dalam jangka panjang di Perbankan Syariah Indonesia. Sejalan dengan Hasil penelitian Firmansyah (2014) dimana likuiditas yang diukur dengan FDR berpengaruh terhadap pembiayaan bermasalah BPRS di Indonesia. Sedangkan berbeda dengan hasil penelitian Atiqoh (2015) dalam penelitiannya terhadap bank umum konvensional yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia menemukan bahwa LDR tidak berpengaruh terhadap NPL.
Jawa tengah merupakan provinsi dengan total asset BPRS tertinggi rangking tiga di Indonesia dengan prosentase 17, 33% dari total asset BPRS di Indonesia sedangkan tingkat presentase NPF sebesar 6, 42% sedikit diatas 5% dari penetapan aturan OJK Nomor 20 /POJK.03/2019 Tentang Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Pembiayaan Rakyat Syariah, dimana NPF harus kurang dari 5% agar dinyatakan sehat. Dari permasalahan diatas, maka diperlukan penelitian lebih lanjut terkait faktor apa saja yang mempengaruhi naiknya tingkat rasio kredit macet di BPRS khususnya di Jawa Tengah. Serta BPRS mana sajakah yang memiliki tingkat intersep rasio NPF yang terendah hingga tertinggi di Jawa Tengah.

## B. LANDASAN TEORI Bank Pembiayaan Rakyat Syariah.
Pada dasarnya, BPRS sebagai lembaga keuangan syariah dapat memberikan jasa-jasa keuangan yang serupa dengan bank-bank umum syariah
(Sudarsono, 2007) . Pembiayaan Bermasalah adalah rasio antara pembiayaan yang bermasalah dengan total pembiayaan yang disalurkan oleh bank syariah. kredit dalam perbankan termasuk golongan aset bagi perbankan. Kredit merupakan kewajiban individu atau perusahaan yang menerimanya, akan tetapi merupakan aset bagi bank.
Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS) merupakan lembaga keuangan berbentuk bank dengan sistem operasionalnya berdasarkan prinsip syariah yang kegiatan usahanya tidak memberikan jasa lalu lintas pembayaran (Fauzi, 2018).
BPRS mendapatkan perhatian khusus melalui peraturan yang dikeluarkan oleh Otoritas Jasa Keuangan (OJK) seperti halnya dalam peraturan Otoritas Jasa Keuangan Nomor 03/POJK.03/2016 menyebutkan bahwa keberadaan BPRS ditunjuk untuk memberikan layanan perbankan secara mudah, sederhana dan selalu memegang teguh prinsip kehati-hatian serta mampu menerapkan prinsip syariah secara konsisten, sehingga tercipta BPRS yang mampu memberikan layanan yang terbaik kepada masyarakat khususnya pengusaha menengah, kecil dan mikro di pedesaan maupun di perkotaan yang selama ini belum terjangkau oleh layanan bank pada umumnya.

## Risiko Pembiayaan Bermasalah (NPF)
Wangsawidjaja Z (2012:90) menjelaskan pembiayaan bermasalah atau Non Performing Financing adalah pembiayaan yang kualitasnya berada dalam golongan kurang lancar (golongan III), diragukan (golongan IV), dan macet (golongan V). NPF dari segi produktivitasnya berkaitan dengan kemampuan menghasilkan pendapatan bagi bank sudah berkurang atau menurun dan kemungkinan tidak ada lagi. Hal ini terjadi akibat persentase pembiayaan yang tidak perform, mengalami keterlambatan dalam pembayaran cicilan ( (Sholihin, 2010). Semakin besar nilai NPF maka semakin buruk kinerja bank tersebut.

## Efisiensi (BOPO)
Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional (BOPO) merupakan alat untuk mengukur tingkata Efisiensi dan kemampuan bank dalam
melakukan segala operasinya . Efisiensi operasional sangat penting bagi bank untuk meningkatkan tingkat keungtungan yang akan dicapai. Bank Indonesia (BI) menilai ada empat hal yang mempengaruhi Beban Operasional Pendapatan Operasional (BOPO). Penilaian ini dirangkum setelah melihat BPO perbankan tahun 2012 lalu yang tercatat mulai turun dari 85,4% menjadi 74,1%. BOPO dipengaruhi oleh sekala industri sebuah bank, biaya dana atau cost structure, premium risk , suku bunga kredit perbankan.

## Financing to Deposit Ratio (FDR)
Financing to Deposit Ratio (FDR) adalah perbandingan pembiayaan yang diberikan oleh bank dengan dana pihak ketiga yang berhasil dikerahkan oleh bank (Sholihin, 2010:227). Tingginya FDR menunjukkan bahwa BPRS berupaya menjalankan fungsi intermediasi dengan baik, namun disisi lain BPRS menanggung resiko yang cukup tinggi terkait likuiditas bank. Terlebih lagi FDR BPRS telah melebihi batas FDR yang ditetapkan oleh Bank Indonesia yakni 94 persen.
Sedangkan menurut Hartono (2007:10) Financing to Deposit Ratio adalah karakteristik pada perbankan syariah dalam memaksimalkan pendapatan, yang membuat ekspansi pembiayaan menjadi sesuatu yang tidak dapat dihindari oleh perbankan syariah seiring dengan meningkatnya jumlah Dana Pihak Ketiga (DPK), peningkatan DPK tanpa diimbangi peningkatan pembiayaan akan mengurangi bagi hasil yang diterima nasabah.

## Permodalan
Permodalan yang diukur dengan Capital Adequacy Ratio (CAR) adalah rasio perbandingan jumlah modal baik modal inti maupun modal pelengkap terhadap Aktiva Tertimbang Menurut Risiko (ATMR). Menurut Jayanti (2013), semakin tinggi modal yang dimiliki bank maka akan semakin mudah bagi bank untuk membiayai aktiva yang mengandung risiko.

## Asset
Asset menurut Dendawijaya (2000) yaitu Asset disebut juga aktiva , Asset merupakan sumber daya yang dimiliki oleh entitas bisnis. Sumber daya tersebut dapat berupa benda yang mempunyai wujud fisik, seperti kas dan bahan habis pakai, atau benda yang tak berwujud tapi memiliki nilai, seperti hak paten. Oleh karena itu Asset disebut juga aktiva.

## Kerangka Pemikiran
Gambar 1.2 Kerangka Pemikiran

## Hipotesis
Berdasarkan kerangka pemikiran yang bersumber dari kajian teori dan hasil penelitian sebelumnya, maka hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Ha1 : Rasio Likuiditas berpengaruh secara Parsial terhadap Pembiayaan
Bermasalah Ha2 : Efisiensi berpengaruh secara parsial terhadap Pembiayaan bermasalah Ha3 : Permodalan berpengaruh secara parsial terhadap Pembiayaan bermasalah Ha4 : Asset berpengaruh secara parsial terhadap pembiayaan bermasalah Ha5 : Likuditas, Efisiensi, Permodalahan, dan Asset secara bersama-sama berpengaruh terdapat Pembiayaan bermasalah
H1 H4 H5 H2 H3 Likuiditas Efisiensi Permodalan Asset Pembiayaan Bermasalah

## C. METODE PENELITIAN Jenis Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder yaitu berupa laporan semesteran dari tahun 2013 sampai tahun 2018. Data tersebut diperoleh dari data laporan tahunan keuangan BPRS di www.bi.go.id, dengan jumlah sampel (cross section) terdiri dari 10 BPRS di Jawa Tengah dengan rentang penelitian dari tahun 2013 sampai tahun 2018. Variabel yang digunakan didalam penelitian ini adalah Non Performing Financing (NPF), Financing Debt Ratio (FDR), Beban Operasional terhadap Pendapatan operasional (BOPO), Capital Adequacy Ratio (CAR), dan Asset.

## Sampel
Data dalam penelitian ini adalah seluruh BPRS di Jawa Tengah. Pengambilan sampel pada penelitian ini dengan cara purposive random sampling yaitu tehnik pengambilan sampel dimana peneliti mengambil sampel secara acak dari populasi BPRS yang laporan keuangan semester di publish di Bank Indonesia selama 2013 sampai 2018. Adapun objek penelitian yang digunakan untuk penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. PT. BPRS ASAD ALIF
2. PT. BPRS BINA AMANAH SATRIA
3. PT. BPRS ARTHA MAS ABADI
4. PT. BPRS SURIYAH
5. BPRS SAKA DANA MULIA
6. PT. BPRS ARTHA SURYA BAROKAH
7. PT. BPRS BUANA MITRA PERWIRA
8. PT. BPRS MERU SANKARA
9. PT. BPRS ARTHA AMANAH UMMAT

## Analisis Data
Dalam penelitian ini menggunakan model ekonometrika untuk data panel data dengan menggunakan eviews 10. Adapun persamaan Regesi data Panel dimana Fungsi Rasio NPF = f (FDR, BOPO, CAR, Asset)
Y it = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + e it
Sebelum dilakukan Analisis data menggunakan metode ordinary least squared , penelitian ini melakukan tahap pemilihan model dalam pengolahan data . Pemilihan model yang akan digunakan dalam peneitian perlu dilakukan karena untuk mengatahui apakah model tersebut cocok atau bagus digunakan dalam penelitian atau tidak (Widarjono, 2007).

## Model Regresi Data Panel
(1) Pendekatan common effects
(2) Pendekatan Fixed Effect
(3) Pendekatan Random Effect

## Pemilihan Model Yang Tepat
Dalam hal ini menggunakan prosedur pengujian yaitu dengan menggunakan:
(1) Uji chow atau Chow Test merupakan pengujian dilakukan untuk pemilihan model tahap awal yaitu mengestimasi common effect dan fixed effect .
Adapun pengujian dengan menentukan uji hipotesisnya dimana apabila P- value Chi Square < α 5% maka Ho ditolak yang berarti model yang baik digunakan adalah fixed effect dan sebaliknya jika P-value Chi Square > α 5% maka Ho diterima, model yang baik digunakan adalah common effect . Jika didalam pengujian chow test ini fixed effect merupakan model yang terbaik maka dilanjutkan tahap selanjutnya yaitu uji hausman.
(2) Uji hausman atau hausman test merupakan pengujian yang digunakan untuk menguji fixed effect dan random effect. Uji hausman merupakan tahap kedua apabila ketika tahap pertama model yang baik adalah fixed effect .
Pengujian hausman dilakukan dengan melihat P-value apabila nilai Pvalue < α 5% maka Ho ditolak yang berarti model yang baik digunakan adalah fixed effect dan sebaliknya apabila nilai Pvalue > α 5%, maka Ho diterima yang artinya model yang tepat atau terbaik adalah random effect.
(3) Uji Langrange multiplier merupakan pengujian analisis dengan tujuan menentukan metode terbaik dalam regresi data panel, apakah nantinya akan menggunakan common effect atau random effect . Uji Lagrange Multiplier
dengan menggunakan eviews harus dilakukan apabila kita berada pada dua kondisi saat melakukan regresi data panel.

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis regresi data panel dalam penelitian ini diteliti untuk mengetahui pengaruh rasio FDR, BOPO, CAR, dan Asset terhadap NPF Bank Pembiayaan Rakyat Syariah di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2013-2018.
Dengan itu pemilihan estimasi data panel ini dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa metode. Pemilihan model menggunakan Uji Chow dan Uji Hausman. Hasil dalam pemilihan model antara ( Common Effect, Fixed Effect dan Random Effect ) dimana nilai Prob masing-masing pengujian <α 5% yaitu sebesar 0.0000 ( chow test ) , sedangkan hasil uji hausman sebesar 0.01. Sehingga model yang terbaik dalam penelitian ini adalah menggunakan Fixed Effect .
Adapun persamaan hasil panel data dengan fixed Effect sebagai berikut:
Y it (NPF) = β 0 + β 1 X 1 (FDR) + β 2 X 2 (BOPO) + β 3 X 3 (CAR)+ β 4 X 4 (Asset) + e it Y it (NPF) = 7.995622 + 0.005619 (FDR) + 0.003883 (BOPO) - 0.040679 (CAR)+ 0.001140 (Asset) + e it
Tabel 1. Hasil Estimasi Regresi Fixed Effect Model
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 7.995622 1.693347 4.721785 0.0000 FDR? 0.005619 0.012566 0.447117 0.6553 BOPO? 0.003883 0.022221 0.174743 0.8615 CAR? -0.040679 0.014272 -2.850262 0.0048 ASSET? 0.001140 0.000468 2.437431 0.0157 Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.600479 Mean dependent var 7.965417 Adjusted R-squared 0.576862 S.D. dependent var 4.997505 F-statistic 25.42568 Durbin-Watson stat 0.892502 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber : Olah data peneliti, Eviews 10 (2019)
Berdasarkan hasil tabel 1, nilai R 2 menunjukkan 0.60 atau 60 % yang artinya bahwa variabel independen yang digunakan didalam penelitian ini mampu menerangkan variasi variabel dependen sebesar 60%, sisanya yaitu 40% dijelaskan oleh variabel independen lain yang tidak digunakan didalam penelitian ini. Sementara jika melihat dari konstanta masing-masing BPRS dijawa Tengah,
yang memiliki NPF tertinggi adalah PT BPRS Asad Alif , sedangkan yang memiliki NPF terendah adalah PT. BPRS Suriyah.
Grafik 1. NPF PT. BPRS Asad Alif periode 2013Q1 sampai 2018Q4
4 8 12 16 20 24 28 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2013 2014 2015 2016 2017 2018
NPF620070
Sumber : data diolah (2019)
Berdasarkan hasil grafik 1 menjelaskan bahwa PT BPRS Asad Alif memiliki NPF yang mengalami fluktuatif yaitu dimana NPF tertinggi BPRS Asad Alif pada tahun 2015 quartal ke 3 yaitu sebesar 26,23% dan mengalami penurunan pada tahun 2018 quartal ke 4 sebesar 6.66%.
Grafik 2. NPF BPRS Suriyah periode 2013Q1 sampai 2018Q4
2 3 4 5 6 7 8 9 I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV 2013 2014 2015 2016 2017 2018 NPF620086
Sumber : data diolah (2019)
Hasil grafik 2 menjelaskan bahwa NPF PT BPRS Suriyah mengalami fluktuatif yang tidak terlalu signifikan yaitu NPF tertinggi BPRS Suriyah pada tahun 2018 quartal ke 3 sebesar 8.31% dan turun di quartal ke 4 tahun 2018 sebesar 5.36%.

## Uji Parsial (Uji –T)
Berdasarkan hasil tabel 1. Variabel independen yang memperngaruhi secara parsial terhadap variabel dependen (NPF) adalah variabel CAR dengan memiliki nilai koefisien -0.040679 dengan nilai probabilitas sebesar 0.0048 < α 0.05, yang artinya jika CAR naik 1% maka akan menurunkan nilai NPF sebesar - 0.040679. sedangkan untuk variabel asset memiliki nilai koefisien 0.001140 dengan nilai probabilitas sebesar 0.0157 < α 0.05, yang artinya bahwa jika asset naik 1% maka akan menaikkan nilai NPF sebesar 0.001140.

## Uji Simultan (Uji-F)
Berdasarkan hasil tabel 1. nilai probabilitas f statistic sebesar 0.000000 < α 0.05 dengan nilai koefisien sebesar 25.42568, yang artinya bahwa semua variabel independen ( FDR, BOPO, CAR dan Asset) berpengaruh secara simultan terhadap variabel NPF.

## Pengaruh CAR terhadap NPF pada BPRS di Jawa Tengah
Permodalan yang diukur dengan Capital Adequacy Ratio (CAR) adalah rasio perbandingan jumlah modal baik modal inti maupun modal pelengkap terhadap Aktiva Tertimbang Menurut Risiko (ATMR). Semakin tinggi CAR maka semakin besar pula modal yang dimiliki. Dengan banyaknya modal, maka penyaluran kredit juga akan mengalami peningkatan, sehingga risiko terjadinya kredit bermasalah juga ikut meningkat, dimana ketika risiko meningkat akan mempengaruhi pengembalian pembiayaan ke bank syariah dan secara langsung akan mempengaruhi penurunan permodalan yang ada di bank syariah. Hasil Uji Parsial didalam penelitian ini menjelaskan bahwa CAR berpengaruh Negatif terhadap NPF sebesar 0.0048, yang artinya jika CAR naik 1% maka akan menurunkan nilai NPF sebesar -0.040679. hal ini didukung dengan hasil penelitian Atiqoh (2015) permodalan mempengaruhi NPL di bank Konvensional sedangkan hasil penelitian Ayuningtyas, et.al (2018) CAR mempengaruhi sustanailitas BPRS di jawa tengah, yang artinya bahwa ketika BPRS mempunyai Sustanabilitas yang bagus maka risiko pembiayaan ataupun risiko yang ada di BPRS di Jawa Tengah relatif stabil.

## Pengaruh Asset terhadap NPF pada BPRS di Jawa Tengah
Asset menurut Dendawijaya (2000) yaitu Asset disebut juga aktiva, Asset merupakan sumber daya yang dimiliki oleh entitas bisnis. Sumber daya tersebut dapat berupa benda yang mempunyai wujud fisik, seperti kas dan bahan habis pakai, atau benda yang tak berwujud tapi memiliki nilai, seperti hak paten.
Oleh karena itu Assets disebut juga aktiva. Hasil uji parsial menjelaskan bahwa asset berpengaruh terhadap NPF BPRS di jawa Tengah sebesar 0.0157, yang artinya bahwa jika asset naik 1% maka akan menaikkan nilai NPF sebesar 0.001140. hal ini menjelaskan bahwa adanya sumber pendapatan yang tertunda akibat adanya kredit macet. Dengan kata lain jika pembiayaan dilakukan secara lancar akan mengakibatkan kenaikan terhadap asset pada BPRS di Jawa Tengah. Hal ini tidak sejalan dengan hasil penelitian Nugrohowati dan Syafrilda (2019) yang menyatakan bahwa asset perpenagruh negative terhadap NPF BPRS di Indonesia.

## E. SIMPULAN
Data penelitian ini menggunakan 9 BPRS dimana data terpublish di OJK, analisis data yang digunakan adalah analisis regresi dengan pendekatan fixed effect model. Variabel ndependen yang memperngaruhi secara parsial terhadap variabel dependen (NPF) adalah variabel CAR dan Asset sedangkan Semua Variabel Independen (FDR, BOPO, CAR dan Asset) berpengaruh secara simultan terhadap NPF pada PT BPRS di Jawa Tengah pada periode 2013 sampai 2018. BPRS yang memiliki NPF tertiggi adalah BPRS Asad Alif sedangkan BPRS yang memiliki NPF terkecil adalah BPRS Suriyah.
Pada penelitian ini, terdapat keterbatasan data maka disarankan penelitian selanjutnya adalah menambah data BPRS tidak hanya di Jawa Tengah melainkan seluruh Indonesia dengan menggunakan time series yang lebih banyak lagi, sehingga hasil yang akan diperoleh akan dapat menggambarkan BPRS secara menyeluruh dan dapat dianalisis lebih baik lagi agar kebijakan yang diambil oleh pengguna akan menjadi lebih efisien dan efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
Adzimatinur, e. (2015). Faktor-Faktor yang Memengaruhi Besaran Pembiayaan Perbankan Syariah. Jurnal Al-Muzara’ah, Vol. 3 No. 2 .
Atiqoh. (2015). Pengaruh CAR, LDR, BOPO, Inflasi dan GDP terhadap NPL (Studi Empiris Pada Bank Umum Konvensional yang terdaftar di BEI Periode 2009- 2013). Jurnal Ilmiah Universitas Bakrie, 3 (2).
Choe. (2007). The political economy of SMe financing and Japan's. Pacific-Basin Finance Journal, 15 , 353-367.
Dendawijaya. (2003). Manajemen Perbankan. Jakarta: Edisi Kedua. Ghalia Indonesia.
Firmansyah. (2014). Determinant of Non Perfoming Loan: The Cast of Islamic Bank in Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, 17 (2), 241-258.
Fauzi, Mahmud, 2018, Efisensi Bank Pembiayaan Rakyat Syariah di Provinsi Jawa Tengah, Jurnal Ekonomi dan Keuangan Islam, Volume 4, No 1, Januari, 2018 Jayanti, K. d. (2013). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Non Performing Loan (Studi Pada Bank Umum Konvensional yang Go Public di Indonesia Periode 2008-2012).
Hartono. 2007. Pengaruh Dana Pihak Ketiga dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia Terhadap Non Performing Financing Pada Bank Muamalat Indonesia. Jakarta: Tesis S-2 Ekonomi dan Keuangan Syariah Program Studi Timur Tengah dan Islam Program Pascasarjana Universitas Indonesia.
Kasmir. (2013, Hal 126). Dasar-dasar Perbankan. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada. Ojk. (2019). Statistik Bank Umum. Jakarta: OJK. OJK. (2019). Statistik Bank Umum. Jakarta: OJK.
RD. Ayuningtyas, et.al. (2018). Sustainability of sharia rural bank in Central Java .
Jurnal Ekonomi & Keuangan Islam, 4 (2).
RNI Nugrohowati, dan. Syafrilda. (2019). Analisis pengaruh faktor internal bank dan eksternal terhadap Non-PerformingFinancing (NPF)pada Bank Perkreditan Rakyat Syariahdi Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Keuangan Islam, Vol 5, No 1 . Sholihin. ( 2010). Buku Pintar Ekonomi Syariah. Jakarta: Gramedia Pustaka. Sudarsono, H. ( 2007). Bank dan Lembaga Keuangan Syariah. Ekonisia: Yogyakarta. Suzuki, e. (2008). China’s Non-Performing Bank Loan Crisis:. Asian-Pacific Economic Literature . doi:doi: 10.1111/j.1467-8411.2008.00212.x
Yolanda, d. A. (2019). Pengaruh Faktor Internal Dan Eksternal Terhadap Pembiayaan Bermasalah Pada Bank Umum Syariah (BUS) Dan Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS). Jurnal Kajian Ekonomi dan Pembangunan, Volume 1, Nomor 3 .
Wangsawidjaja. (2012). Pembiayaan Bank Syariah. Jakarta: PT.Gramedia Pustaka.
Widarjono, Agus, 2017, Ekonometrika (Pengantar dan Aplikasinya Disertai Panduan Eviews), UPP STIM YKPN, Edisi Keempat