## Gorontalo Accounting Journal
https://jurnal.unigo.ac.id/index.php/gaj Vol. 6, No. 1, April 2023 P-ISSN: 2614-2074, E-ISSN: 2614-2066 Nationally Accredited Journal, Decree No.225/E/KPT/2022 Sinta 4

## Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penyaluran Kredit
Suci Rahmatullah 1 , Nelvia Iryani 2 1,2 Universitas Andalas/Payakumbuh/Indonesia Email: sucirahmatullah11@gmail.com 1 , nelviairyani@eb.unand.ac.id 2
Citation: Rahmatullah, S. & Iryani, N. (2023). Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penyaluran Kredit. Gorontalo Accounting Journal , 6(1), 98 – 106. DOI: 10.32662/gaj.v6i1.2669

## Artikel info
Artikel history: Received: 06-03-2023
Revised: 28-03-2023 Accepted: 10-04-2023
Abstract. This  study's  goal  was  to  examine  the  variables  Non- Performing Loans (NPL), Loan to Deposit Ratio (LDR), and Return on Assets (ROA) that have an impact on lending at PT BPR Suliki Gunung Mas (ROA). Time series data are the type of secondary data that was used for the investigation. Analysis is conducted using multiple linear regression. According to the study's findings, lending is significantly impacted by the variables NPL, LDR, and ROA  at  the  same  time.  Over  the  period  of  2013 – 2022,  the  LDR variable  at  PT  BPR  Suliki  Gunung  Mas  has  a  positive  and negligible  influence  on  lending,  but  the  NPL  and  ROA  variables have a somewhat negative and substantial impact.
Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk menguji variabel Non Performing Loan (NPL), Loan to Deposit Ratio (LDR), dan Return on Assets (ROA) yang berpengaruh terhadap penyaluran kredit pada  PT  BPR  Suliki  Gunung  Mas  (ROA).  Data  deret  waktu adalah jenis data sekunder yang digunakan untuk penelitian. Analisis  dilakukan  dengan  menggunakan  regresi  linier berganda.  Berdasarkan  temuan  studi  tersebut,  penyaluran kredit  dipengaruhi  secara  signifikan  oleh  variabel  NPL,  LDR, dan  ROA  secara  bersamaan.  Selama  periode  2013 – 2022, variabel  LDR  pada  PT  BPR  Suliki  Gunung  Mas  memiliki pengaruh  yang  positif  terhadap  penyaluran  kredit,  namun variabel NPL dan ROA memiliki pengaruh yang negatif.
Keywords:
Non Performing Loan; Loan to
Deposit Ratio;
Return on Assets Coresponden author: Email: sucirahmatullah11@gmail.com

## Pendahuluan
Lembaga  keuangan  adalah  lembaga  yang  akan  meningkatkan  PDB  suatu Negara. Industri perbankan merupakan salah satu entitas keuangan yang memiliki dampak  yang  besar.  Bank  berkomitmen  untuk  meningkatkan  kesejahteraan kehidupan masyarakat sebagai bagian dari operasi komersial mereka, selain fokus pada memaksimalkan keuntungan. Sesuai dengan Undang-undang Nomor 10 Tahun 1998,  yang  mengubah  Undang-undang  Nomor  7  Tahun  1992  tentang  perbankan,
bank didefinisik an sebagai “badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam  bentuk  simpanan  dan  menyalurkannya  kepada  masyarakat  dalam  bentuk kredit dan atau bentuk lain dalam rangka meningkatkan taraf hidup masyarakat”. Bank berfungsi sebagai organisasi perantara.
Ada dua kategori bank dalam system perbankan Indonesia yaitu Bank Umum dan  Bank  Perkreditan  Rakyat  (BPR).  Menurut  Pasal  1  Undang-undang  Nomor  10 Tahun  1998,  Bank  Umum  didefinisikan  sebagai  bank  yang  melakukan  kegiatan usaha sesuai dengan hukum konvensional atau syariah dan menawarkan jasa yang berkaitan  dengan  lalu  lintas  pembayaran.  Sedangkan  Bank  Perkreditan  Rakyat (BPR) adalah bank yang melakukan kegiatan usaha secara konvensional atau sesuai dengan standar syariah dan tidak menawarkan jasa dalam lalu lintas pembayaran sebagai bagian dari kegiatan usahanya. Setiap pinjaman harus dikembalikan oleh peminjam dengan bunga sesuai dengan perjanjian yang telah disetujui. Ada banyak jenis  kredit  yang  disediakan  oleh  bank  dan  BPR,  dapat  dilihay  dari  berbagi  segi diataranya  :  segi  kegunaan,  tujuan,  waktu,  agunan,  dan  sektor  bisnis  (Kasmir, 2010).  Pada  saat  penyaluran  kredit,  bank  wajib  mengikuti  pilihan  kebijakan pemberian  kredit  yang  telah  ditetapkan  oleh  bank  yang  bersangkutan  dan  telah disahkan oleh Direksi Bank Indonesia.
Terdapat Banyak faktor baik internal maupun eksternal yang mempengaruhi cara  penyaluran  kredit.  Non  Performing  Loan  merupakan  komponen  internal pertama dalam penelitian ini (NPL). Non-Performing Loan atau lebih sering dikenal dengan kredit bermasalah adalah pinjaman yang mengalami hambatan selama masa pengembalian karena beberapa keadaan yang disengaja atau faktor yang berasal dari konsumen itu sendiri. Karena bank dan BPR akan memperkecil risiko terjadinya NPL setelah  penyaluran  kredit  tidak  diturunkan,  maka  rasio  NPL  yang  tinggi  akan berdampak pada penurunan kredit yang akan disalurkan oleh bank dan BPR. Loan to Deposit Ratio (LDR). merupakan elemen internal kedua. LDR adalah rasio yang digunakan  untuk  menentukan  berapa  banyak  kredit  yang  diberikan  dalam kaitannya  dengan  berapa  banyak  dana  publik  dan  modal sendiri  yang  digunakan (Kasmir, 2014). LDR adalah ukuran kemampuan bank untuk menutup penarikan dengan bergantung pada pinjaman yang dikeluarkan sebagai likuiditas. Return On Assets (ROA) merupakan elemen internal ketiga . ROA adalah rasio yang digunakan untuk  menilai  profitabilitas  organisasi  perbankan.  Semakin  optimal  pemanfaatan sumber daya, semakin tinggi ROA.
Purba  et  al.,  (2016)  telah  melakukan  penelitian  dan  hasil  penelitiannya menunjukkan bahwa variabel DPK, dan LDR berpengaruh positif signifikan terhadap tingkat  penyaluran  kredit.  Sedangkan  NPL,  SBK,  BOPO  berpengaruh  negatif signifikan  terhadap  tingkat  penyaluran  kredit  dan  ROA  tidak  berpengaruh signifikan.  Lebih  lanjut  penelitian  oleh  (Prananta,  2019)  Hasil  penelitiannya menunjukkan  bahwa  DPK  dan  LDR  berpengaruh  signifikan  terhadap  penyaluran kredit, sedangkan CAR, NPL, ROA tidak berpengaruh signifikan terhadap penyaluran kredit. (Sinurat et al., 2020) dalam hasil penelitiannya menunjukkan variabel dana pihak  ketiga,  suku  bunga  kredit  dan non  performing  loan secara  bersama-sama berpengaruh  signifikan  terhadap  penyaluran  kredit.  Variabel  DPK  berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap  Penyaluran  Kredit  pada  Bank  Perkreditan  Rakyat Nusantara Bona Pasogit 34 Pematang siantar.
Berdasarkan  uraian  sebelumnya  maka  tujuan  dalam  penelitian  ini  untuk menguji variabel non performing loan, loan to deposit ratio dan return on asset yang berpengaruh terhadap penyaluran kredit pada PT BPR Suliki Gunung Mas.

## Metode Penelitian
Fokus penelitian ini adalah faktor Non Performing Loan (NPL), Loan to Deposit Ratio  (LDR),  dan  Return  On  Asset  (ROA)  tahun  2013  sampai  dengan  tahun  2022 yang berdampak pada penyaluran kredit pada PT BPR Suliki Gunung Mas. Data yang dipakai  dalam  penelitian  ini  disediakan  oleh  Otoritas  Jasa  Keuangan  dengan menyediakan data time series laporan keuangan PT BPR Suliki Gunung Mas tahun 2013 sampai dengan tahun 2022. Penelitian kuantitatif adalah jenis penelitian yang digunakan,  dan  melibatkan  penyelidikan  sistematis  terhadap  fenomena  atau keadaan dengan mengumpulkan data yang dapat dinilai menggunakan pendekatan statistik, matematika, atau  komputasi.  Penelitian  berlokasi  di    Suliki, Kec.  Suliki, Kab.  Lima  puluh  kota,  Sumatera  Barat.  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah regresi  linear  berganda.  menurut  (Gujarati,  2012)  analisis  regresi  linear  berganda memiliki sebagai berikut :
Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + e
Dimana : Y = penyaluran kredit Β 0 = konstanta β 1 , β 2 , β 3 = koefisen regresi masing-masing variabel X 1 = Non Perfroming Loan X 2 = Loan to Deposit Ratio X 3 = Return On Asset
e  =standart error estimasi
Untuk  memastikan  model  regresi  linier  yang  digunakan  tidak  bermasalah dengan normalitas, multikolinearitas, heteroskedastisitas, atau autokorelasi, maka dilakukan uji asumsi klasik terlebih dahulu pada saat menilai variabel-variabel yang mempengaruhi  penyaluran    kredit.  Untuk  mencegah  kesalahpahaman  dan perbedaan  penafsiran  dalam  judul  penelitian,  maka  variabel  dalam  penelitian  ini memiliki definisi operasional. Definisi operasional adalah sebagai berikut:
Variabel dependen: Kredit adalah alat keuangan yang memungkinkan individu atau  perusahaan  meminjam  uang  untuk  membeli  sesuatu  dan  membayarnya kembali dari waktu yang disepakati dengan bunganya. Kredit diukur menggunakan skala nominal dalam jutaan rupiah yang dilogaritma naturalkan.
Variabel independen: Non Performing Loan yaitu Pinjaman dengan jangka waktu pengembalian  yang  gagal,  terkadang  disebut  pinjaman  bermasalah.  Skala pengukuran  %  digunakan  untuk  menentukan  NPL.  Loan  to  Deposit  Ratio  (LDR) mengukur seberapa baik bank dapat menutup penarikan dengan bergantung pada pinjaman  yang  dikeluarkan  sebagai  likuiditas.  Skala  pengukuran  persentase digunakan untuk menentukan LDR. Return On Asset yaitu salah satu cara untuk mengukur  profitabilitas  bank  adalah  dengan  melihat  laba  atas  asset.  Skala pengukuran persentase digunakan untuk menentukan ROA.

## Hasil Dan Pembahasan
Berikut ini disajikan data kredit yang disalurkan dan rasio setiap variabel yang diteliti.
Tabel 1. Data kredit yang disalurkan dan rasio variabel tahun  kredit LNKREDIT  NPL  LDR ROA 2013  17052531 16.65 3.14 85.55  3.38 2014  17848259 16.70 1.71 84.25  3.90 2015  19439480 16.78 2.53 76.82  3.86 2016  20951168 16.86 2.20 86.17  3.53 2017  22144478 16.91 2.48 81.38  2.87 2018  23667255 16.98 3.27 79.56  2.46 2019  29616379 17.20 2.23 93.48  2.37 2020  31417988 17.26 3.31  101.25  1.80 2021  31836711 17.28 4.41 95.16  0.32 2022  32458514 17.30 5.20  100.72  0.07 Sumber : PT BPR Suliki Gunung Mas, 2022
Pada tabel 1 diketahui besaran kredit yang disalurkan PT BPR Suliki Gunung Mas selama periode sepuluh tahun, dari tahun 2013 sampai dengan tahun 2022. Selama  sepuluh  tahun  berturut-turut,  rasio  variabel  independen  mengalami perubahan.  Besaran  rasio  NPL  dapat  berubah  dari  waktu  ke  waktu.  Rasio  NPL memuncak pada tahun 2013 sebesar 3,14% dan turun menjadi 1,71% dan menurun pada tahun berikutnya, namun pada tahun 2022  relatif tinggi sebesar 5,2%. Rasio ini  menunjukkan  bahwa  kredit  yang  disalurkan  bermasalah  sehingga  terjadi penurunan  kredit  yang  akan  disalurkan  selanjutnya  bank  harus  mengambil langkah-langkah  agar  tidak  mengalami  kerugian  yang  berlebihan  akibat peningkatan NPL. Dalam kurun waktu sepuluh tahun PT BPR dalam kondisi yang sehat karena standar rasio NPL yang ditetapkan oleh BI sebesar 5%.
Dari tahun 2013 hingga 2022, LDR di PT BPR Suliki Gunung Mas bervariasi. Angka tersebut menurun dari 85,55% menjadi 76,82% antara tahun 2023 dan 2015. Tahun  berikutnya  mengalami  peningkatan  hingga  mencapai  100,72%  pada  tahun 2022. Pada tahun 2022, tingkat rasio LDR lebih tinggi dari standar minimum yang ditetapkan  BI  yaitu  sebesar 85%. LDR berdampak pada penyaluran kredit  karena sejak saat itu, bank bertanggung jawab untuk membayar kembali semua deposan yang menarik dana dan mencairkan kredit yang diajukan.
Selanjutnya  pada  ROA.  Dari  tahun  2013  ke  2014  terjadi  peningkatan  dari 3,38% menjadi 3,9%. Namun demikian, dari tahun 2015 ke 2022 terjadi penurunan tajam, dari 3,86% menjadi 0,07%. Rasio ROA yang diminta BI adalah 2%, sehingga ROA PT BPR pada tahun 2022 masih jauh dari standar.
Sebelum  melakukan  regresi atas  data,  terlebih  dahulu  dilakukan  uji  asumsi klasik.  Dimana  uji  asumsi  klasik  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  data  yang akan diregresi berdistribusi normal atau tidak.
0 1 2 3 -0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 Series: Residuals Sample 2013 2022
Observations 10 Mean 3.29e-15 Median 0.000688 Maximum 0.109829 Minimum -0.123781 Std. Dev. 0.077719 Skewness -0.090005 Kurtosis 1.837178 Jarque-Bera 0.576899 Probability 0.749425
Variance Inflation Factors
Date: 02/23/23   Time: 22:25 Sample: 2013 2022 Included observations: 10 Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 0.630511 695.8974 NA NPL 0.004942 56.33126 5.662283 LDR 3.73E-05 324.3685 2.797046 ROA 0.004845 41.30851 9.052454

## Uji Normalitas
Gambar 1. Diagram Hasil Uji Normalitas Sumber : Data Olahan, 2023
Untuk  mengetahui  apakah  nilai  residual  pada  model  regresi  berdistribusi normal atau belum, digunakan uji normalitas. Uji normalitas  dalam penelitian ini dilakukan  dengan  menggunakan  metode  analitik  visual  yang  disebut  normal probability  plot.  Nilai  probabilitas  Jarque  Berra  adalah  0,749425  >  0,05  yang menunjukkan  bahwa  data  penelitian  berdistribusi  normal,  sesuai  dengan  temuan pengujian yang ditunjukkan gambar 1 di atas.

## Uji Multikolinearitas
Tabel 3. Uji multikolinearitas
Sumber : Data Olahan, 2023
Uji multikolinieritas bertujuan untuk mengetahui apakah  korelasi yang kuat antar variabel independen dalam model regresi menimbulkan masalah autokorelasi . Nilai  VIF  <  10  berfungsi  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  dalam  uji multikolinearitas. Dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinearitas  pada  variabel  penelitian  berdasarkan  hasil  uji  dimana  nilai  VIF untuk masing-masing variabel < 10.
Heteros kedas ticity Tes t: Breus ch-Pagan-Godfrey F-s tatis tic 0.731336     Prob. F(3,6) 0.5700 Obs *R-s quared 2.677575     Prob. Chi-Square(3) 0.4441 Scaled explained SS 0.403489     Prob. Chi-Square(3) 0.9395
Tes t Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Leas t Squares Date: 02/23/23   Tim e: 22:25
Sam ple: 2013 2022 Included obs ervations : 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C -0.027167 0.045839 -0.592655 0.5751 NPL 0.001878 0.004058 0.462799 0.6598 LDR 0.000191 0.000352 0.543307 0.6065 ROA 0.004051 0.004018 1.008124 0.3523 R-s quared 0.267758     Mean dependent var 0.005436 Adjus ted R-s quared -0.098364     S.D. dependent var 0.005243 S.E. of regres s ion 0.005495     Akaike info criterion -7.280821 Sum  s quared res id 0.000181     Schwarz criterion -7.159787 Log likelihood 40.40411     Hannan-Quinn criter. -7.413595 F-s tatis tic 0.731336     Durbin-Wats on s tat 1.835761 Prob(F-s tatis tic) 0.569977 Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.338024     Prob. F(2,4) 0.7317 Obs*R-squared 1.445769     Prob. Chi-Square(2) 0.4854
Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 02/23/23   Time: 22:25 Sample: 2013 2022
Included observations: 10 Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.150015 0.918081 0.163401 0.8781 NPL -0.018934 0.089378 -0.211844 0.8426 LDR -3.87E-05 0.007059 -0.005480 0.9959 ROA -0.034424 0.091374 -0.376742 0.7255 RESID(-1) -0.254270 0.594194 -0.427923 0.6907 RESID(-2) -0.526840 0.654331 -0.805157 0.4659 R-squared 0.144577     Mean dependent var 3.29E-15 Adjusted R-squared -0.924702     S.D. dependent var 0.077719 S.E. of regression 0.107823     Akaike info criterion -1.332950 Sum squared resid 0.046503     Schwarz criterion -1.151399 Log likelihood 12.66475     Hannan-Quinn criter. -1.532111 F-statistic 0.135210     Durbin-Watson stat 2.131438 Prob(F-statistic) 0.975055

## Uji Heteroskedastisitas
Tabel 4 Uji heteroskedastisitas
Sumber : Data Olahan, 2023
Tes  Breusche  Pagan  Godfrey  digunakan  dalam  analisis  heteroskedastisitas penelitian  ini.  Syarat  yang  harus  dipenuhi  adalah  tidak  boleh  ada  tanda-tanda heteroskedastisitas pada model penelitian jika nilai prob lebih dari 0,05. Diketahui nilai  prob  untuk  uji  heteroskedastisitas  dengan  menggunakan  teknik  Breusche Pagan Godfrey adalah 0,4441 > 0,05 maka dapat dikatakan bahwa model penelitian tidak menunjukkan tanda-tanda heteroskedastisitas.
Uji Autokorelasi
Tabel 5. Uji autokorelasi
Uji  autokorelasi  mengukur  korelasi antara  dua  observasi  pada  model  regresi dual  on  one  observasi.  Uji  Breusch-Godfrey  dapat  digunakan  untuk  menentukan apakah terdapat autokorelasi, jika nilai prob lebih dari 0,05 tidak ada autokorelasi. Hasil  estimasi  adalah  0,4854  >  0,05,  yang  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  gejala autokorelasi  dalam  model  penelitian,  sesuai  dengan  temuan  uji  autokorelasi  yang dibahas di atas.
Proses regresi penelitian selanjutnya bisa dilakukan karena diketahui dari hasil uji  asumsi  klasik  yang  telah  dilakukan  bahwa  model  penelitian  layak  untuk diterapkan. Berikut adalah hasil estimasi regresi:

## Regresi Linear Berganda
Tabel 6. Regresi linear berganda
Sumber: Data Olahan, 2023
Penyaluran kredit =  1770721 – 0.154955NPL + 0.004191LDR -   0249775ROA + ε Variasi dari variabel kredit yang dijelaskan oleh variabel  NPL,  LDR dan ROA yaitu sebesar 0.90% dan sisanya sebesar 0.10% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
Hasil  estimasi  NPL  pada  PT  BPR  suliki  Gunung  Mas  menunjukkan  bahwa variabel NPL berpengaruh negatif dan signifikan terhadap penyaluran kredit pada PT BPR  Suliki Gunung Mas periode tahun 2013-2022 dengan nilai probabilitas 0.0697< 0.1. Jika koefisiennya negatif, maka NPL memiliki dampak yang negative terhadap penyaluran  kredit.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  dengan  asumsi  faktor  lain  tetap konstan,  kenaikan  nilai  NPL  sebesar  1%  akan  mengakibatkan  penurunan penyaluran kredit sebesar 0,15 (dalam jutaan rupiah). Dengan kata lain Bank akan menghadapi risiko kredit yang lebih besar dengan NPL yang lebih besar. Risiko akan meningkat  karena  NPL yang  tinggi  akan  berdampak  pada  tingginya  bunga  kredit. Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Purba  et  al.,  2016) dengan  judul  Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat  Penyaluran  Kredit  pada  BPR  Konvensional  di Indonesia  dengan  metode  analisis  regresi  linear  berganda  yang  menggunakan variabel NPL. Hasil penelitiannya menyimpulkan bahwa NPL berpengaruh negative signifikan  terhadap  penyaluran  kredit.  Serta  sejalan  dengan  penelitian (Hastuti,
Dependent Variable: KREDIT Method: Least Squares Date: 03/28/23   Time: 09:37
Sample: 2013 2022 Included observations: 10 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 17.70721 0.794047 22.29996 0.0000 NPL -0.154955 0.070296 -2.204320 0.0697 LDR 0.004191 0.006104 0.686608 0.5180 ROA -0.249775 0.069607 -3.588381 0.0115 R-squared 0.903229     Mean dependent var 16.99208 Adjusted R-squared 0.854844     S.D. dependent var 0.249837 S.E. of regression 0.095186     Akaike info criterion -1.576791 Sum squared resid 0.054362     Schwarz criterion -1.455757 Log likelihood 11.88396     Hannan-Quinn criter. -1.709565 F-statistic 18.66741     Durbin-Watson stat 1.998186 Prob(F-statistic) 0.001909
2020) dengan variabel NPL dengan hasilnya NPL berpengaruh negative dan signifikan terhadap penyaluran kredit.
Hasil  estimasi  LDR  pada  PT  BPR  Suliki  Gunung  Mas  menunjukkan  bahwa variabel  LDR  berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  penyaluran  kredit pada PT BPR  Suliki Gunung Mas selama tahun 2013-2022 dengan nilai probabilitas 0.5180  >  0.1.  Tingginya  LDR  akan  mengakibatkan  semakin  terjadi  peningkatan dalam penyaluran kredit karena  tingginya rasio LDR membuktikan bahwa efektifnya kemampuan bank dalam menyalurkan kredit kepada masyarakat dalam kurun 10 tahun terakhir. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian (Hastuti, 2020) dengan variabel  LDR  dengan  hasilnya  LDR  berpengaruh  positif  tetapi  tidak  signifikan terhadap penyaluran kredit.
Hasil  estimasi  ROA  pada  PT  BPR  Suliki  Gunung  Mas  menunjukkan  bahwa variabel ROA berpengaruh negatif dan signifikan terhadap penyaluran kredit pada PT  BPR    Suliki  Gunung  Mas  selama  tahun  2013-2022  dengan  nilai  probabilitas 0.0115 < 0.1. Laba yang didapat digunakan dalam melaksanakan kewajiban bank terhadap pemegang saham, penilai kerja, dan peningkatan investasi bank. Sumber dana  yang  diperoleh  dalam  penyaluran  kredit  berupa  tabungan  dan  deposito berjangka yang dihimpun dari masyarakat dan dana yang bersumber dari pinjaman dan  modal  sendiri.  ROA  yang  didapat  dari  pendapatan  bunga  memiliki  pengaruh yang  negatif  terhadap  penyaluran  kredit.  Ketika  ROA  naik  sebesar  1%  maka penyaluran kredit akan menurun sebesar 17.70721. ROA yang terjadi pada PT BPR Suliki Gunung Mas selama sepuluh tahun terakhir  tergolong dalam kondisi yang buruk yang menandakan bahwa BPR mengalami masalah dalam meningkatkan laba maupun dalam hal tingkat efiensi usaha yang dicapai oleh BPR. Hal ini sejlan dengan penelitian  (Hastuti,  2020)dengan  variabel  ROA  nya  memiliki  nilai  regresi  negatif sebesar -0.027 yang menunjukkan variabel ROA memiliki pengaruh negatif terhadap penyaluran kredit.

## Kesimpulan Dan Saran
Faktor  -  faktor    yang  mempengaruhi  penyaluran  kredit  pada  PT  BPR  Suliki Gunung  Mas  adalah  NPL,  LDR  dan  ROA.  Hasil  penelitian  menunjukkan  secara simultan  variabel  NPL,  LDR,  ROA  berpengaruh  signifikan  terhadap  penyaluran kredit.  Secara  parsial  variabel  NPL  dan  ROA  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap penyaluran kredit sedangkan variabel LDR berpengaruh positif dan tidak signifikan  terhadap  penyaluran  kredit  pada  PT  BPR  Suliki  Gunung  Mas  periode tahun 2013-2022.
PT  BPR  Suliki  Gunung  Mas  disarankan  dapat  meningkatkan ROA  agar ROA akan lebih tinggi sehingga keuntungan juga tinggi. Dengan ROA yang tinggi maka tingkat  kredit  yang  akan  disalurkan  juga  bertambah.  Selain  itu,  PT  BPR  Suliki Gunung Mas diantisipasi Memperhatikan LDR sebab LDR menunjukkan seberapa baik bank mampu mengganti deposan untuk penarikan uang mereka, dan LDR yang tinggi  menunjukkan  bahwa  bank  memiliki  sedikit  likuiditas  yang  tersedia.  Untuk mendapatkan hasil yang lebih beragam, disarankan bagi peneliti selanjutnya untuk menambah jumlah periode dan memasukkan model variabel tambahan seperti CAR, Return  on  Equity  (ROE),  Net  Internet  Margin  (NIM),  Dana  pihak  ketiga  dan  lain sebagainnya.

## Daftar Pustaka
Hastuti,  A.  (2020).  Faktor-Faktor  Yang  Berpengaruh  Pada  Penyaluran  Kredit  Oleh Bank  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia. CASH , 3 (02),  58-65. https://doi.org/10.52624/cash.v3i02.1439.
Gujarati. (2012). Dasar Dasar Ekonometrika . Salemba Empat. Kasmir. (2010). Dasar-Dasar Perbankan . PT. Raja Grafindo Persada. Kasmir. (2014). Bank Dan Lembaga Keuangan Lainnya . Pt. Raja Grafindo Persada. Kuncoro, M. (2009). Metode Riset Untuk Bisnis & Ekonomi . Erlangga. Prananta,  W.,  Yulianti.,  &  Damajanti,  A.  (2019).  Pengaruh  Kinerja  Keuangan Terhadap Penaluran Kredit Pada BPR Di Semarang. Jurnal Riset Ekonomi Dan Bisnis. 12(2), 99 – 111.
Purba,  N.  N.,  Syaukat,  Y.,  &  Maulana,  T.  N.  A.  (2016).  Faktor-Faktor  Yang Memengaruhi Tingkat Penyaluran Kredit Pada Bpr Konvensional Di Indonesia.
Jurnal Aplikasi Bisnis Dan Manajemen , 2 (2), 105 – 117. https://doi.org/10.17358/jabm.2.2.105
Sari,  G.  N.  (2013).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Penyaluran  Kredit  Bank Umum Di Indonesia (Periode 2008.1-2012.2). Emba , 1 (3), 931 – 941. Sinurat,  F.  S.,  Nainggolan,  P.,  &  Panjaitan,  P.  (2020).  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Penyaluran  Kredit  Pada  BPR  Nusantara  Bona  Pasogit  34 Pematangsiantar. EKUILNOMI : Jurnal Ekonomi Pembangunan : 2 (2), 73 – 85.