## Determinan stabilitas perbankan di Indonesia: Pendekatan makro dan mikro prudensial

## Jayanti Sukma Dewi, Birgitta Dian Saraswati*
Satya Wacana Christian University, Salatiga, Central Java, Indonesia

## A B S T R A C T
Banks have a very important role in the economy. Not only as Þ nancial intermediaries. They have also played a big role in the effectiveness of monetary policy. Therefore, bank stability  is very important. This research aims  to determine the  inß uence  of micro-prudential variables represented by CAR, NPL, and LDR variables, as well as the inß uence of macro-prudential variables represented by the Rupiah exchange rate variable against USD, inß ation, interest rates, and IHSG, on bank stability in Indonesia, both in the short and long term. Using the vector error correction model (VECM)  analysis  technique,  this  research  provides  results  that  microprudential variables  and  macroprudential  variables  are  both  proven  to  have  an  inß uence  on banking stability in Indonesia. Micro-prudential indicators such as CAR and LDR have been proven to have a positive effect on banking stability. Meanwhile, NPLs have a negative effect on banking stability. Likewise for macro-prudential indicators: the exchange rate and inß ation have a negative effect on Þ nancial system stability. Meanwhile, interest rates and IHSG have a positive effect on banking stability. The impact of surprises or shocks that occur in micro-prudential and macro-prudential variables on banking stability is permanent. The implication of the Þ ndings in this research is that Bank Indonesia and the Financial Services Authority have a very large role in achieving banking stability in Indonesia.

## A B S T R A K
Bank  sebagai  pusat  dalam  perekonomian  memiliki  peranan  yang  sangat  penting. Tidak hanya sebagai perantara keu-angan, bank juga memiliki peranan besar dalam efektiÞ tas kebijakan moneter. Oleh sebab itu, stabilitas bank menjadi sangat penting. Penelitian  ini  bertujuan  untul  mengetahui  bagaimana  pengaruh  variabel  mikro prudensial  berupa  variabel  CAR,  NPL,  dan  LDR  serta  pengaruh  variabel  makro prudensial sebagai variabel nilai tukar Rupiah terhadap USD, inß asi, tingkat suku bunga, dan IHSG terhadap stabilitas perbankan di Indonesia. Baik dalam stabilitas dalam  jangka  pendek  maupun  dalam  jangka  panjang.  Peneliti  menggunakan teknik  analisis  vector  error  correction  model  (VECM),  guna  memberikan  hasil bahwa variabel mikro prudensial dan variabel Makro prudensial keduanya terbukti berpengaruh pada stabilitas perbankan di Indonesia. Dari sisi mikro prudensial, CAR dan LDR terbukti berpengaruh secara positif terhadap stabilitas perbankan. Adapun NPL berpengaruh secara negatif terhadap stabilitas perbankan. Demikian juga dari sisi makro prudensial, Nilai tukar dan inß asi berpengaruh secara negatif terhadap stabilitas sistem keuangan. Kemudian, tingkat bunga dan IHSG berpengaruh secara positif  terhadap  stabilitas  perbankan.  Dampak  kejutan  atau  shock  yang  terjadi pada  variabel  mikro  dan  makro  prudensial  terhadap  stabilitas  perbankan  bersifat permanen. Implikasi atas temuan dalam penelitian ini adalah Bank Indonesia dan Otoritas Jasa Keuangan memiliki peranan sangat besar dalam mencapai stabilitas perbankan di Indonesia
Keywords: Bank stability, Macro prudential, Micro prudential.

## JBB
13, 2

## 305
Received 11 Desember 2023 Revised 5 Maret 2024 Accepted 26 April 2024
JEL ClassiÞ cation: D00, E00
DOI: 10.14414/jbb.v13i2.4470

## Journal of Business and Banking
ISSN 2088-7841
Volume 13 Number 2 November 2023 - April 2024
pp.305-320
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Stabilitas Perbankan
306

## 1.  PENDAHULUAN
Bank  sebagai  perantara  keuangan  dalam  perekonomian  merupakan pusat  dalam  perekonomian  yang  memompa  perputaran  dana.  Bank berperan besar dalam mendorong kegiatan investasi, yang pada akhirnya, sudah  tentu  akan  ikut  mendorong  pertumbuhan  ekonomi  (Tongurai &  Vithessonthi,  2018).    Selain  sebagai  perantara  keuangan,  bank  juga memiliki peranan penting dalam menjamin efektiÞ tas kebijakan moneter. Dengan  perannya  tersebut,  bank  juga  sebagai  mekanisme  transmisi kebijakan  moneter  (Jonas  &  King,  2008).  Oleh  sebab  itu  bank  harus dalam kondisi sehat atau stabil agar dapat menjalankan perannya dalam perekonomian.
Namun  demikin,  stabilitas  perbankan  di  Indonesia  pernah mengalami goncangan cukup besar akibat krisis moneter pada 1997, yang mengakibatkan 16 bank harus ditutup. Penutupan 16 bank berdampak pada  menurunnya  kepercayaan  masyarakat  terhadap  perbankan.  Oleh sebab  itu,  bank  tidak  dapat  menjalankan  fungsinya  sebagai  perantara keuangan dan akibat selanjutnya adalah pertumbuhan ekonomi Indonesia terkontraksi  13%  (Perdana,  2020).  Stabilitas  perbankan  di  Indonesia kembali  mengalami  goncangan  pada  2008.  Peristiwa  ini  berawal  dari krisis kredit perumahan (Subprime mortgage) yang terjadi di Amerika. Kemudian, masalah ini berkembang menjadi krisis keuangan global.
Meskipun krisis keuangan global yang terjadi pada 2008 dan relatif tidak berdampak besar bagi perekonomian Indonesia, pada 2008 tersebut pemerintah  Indonesia  terpaksa  mengambil  alih  Bank  Century  untuk mengamankan  sistem  perbankan  nasional.  Begitu  besarnya  pengaruh stabilitas bank terhadap perekomian suatu negara, maka stabilitas bank sangat penting untuk menjaga stabilitas perbankan.
Ada banyak faktor yang dapat mempengaruhi stabilitas perbankan. Dalam  beberapa  penelitian,  ditemukan  bahwa  variabel-variabel  mikro prudential  seperti  Capital  Adequacy  Ratio  (CAR),  Non  Performing Loan (NPL), Loan to Deposit Ratio (LDR) memiliki pengaruh terhadap stabilitas perbankan (SaÞ tri (2018) , Kharabsheh & Gharaibeh (2022), Wati dkk. (2019)). Selain variabel mikro prudential, variabel makro prudential seperti  nilai  tukar,  inß asi,  tingkat  bunga  dan  IHSG  juga  berpengaruh terhadap  stabilitas  perbankan  (Prasidha  &  Wahyudi  (2020),  Amrillah (2016), Kasri & Azzahra (2020), Dwijayanti  (2021), Mabkhot & Al-Wesabi (2022),  Tandris  dkk.  (2014),  Rompas  (2018),  Nugraha  &  Manda  (2021), Riani dkk. (2018) dan Pham dkk., (2021)).
Berdasarkan  fenomena  terjadinya  krisis  ekonomi  pada  1997  dan 2008,  krisis  ekonomi  tersebut  berdampak  cukup  besar  terhadap  peran utama  perbankan.  Peran  sebagai  perantara  keuangan  yang  pada  yang pada  akhirnya  berdampak  pada  kinerja  perekonomian  secara  umum, ehingga  stabilitas  perbankan  mutlak  diperlukan.  Saat  itu,  untuk  dapat menjaga stabilitas perbankan diperlukan identiÞ kasi faktor-faktor yang mempengaruhi stabilitas perbankan. Penelitian terdahulu terkait stabilitas perbankan  sudah  ada,  namun  penelitian–penelitian  sebelumnya  hanya berfokus  pada  salah  satu  di  antara  2  varibel  yaitu  variabel  mikro  atau variabel makro prudensial saja. Selain itu, adanya perbedaan hasil-hasil penelitian  terdahulu,  maka  penelitian  ini  akan  menggabungkan  faktor dari variabel – variabel mikro dan makro prudensial yang berpengaruh terhadap stabilitas perbankan di Indonesia. Penelitian ini bertujuan ingin
307
mengetahui bagaimana pengaruh variabel mikro prudensial yang berupa variabel CAR, NPL dan LDR serta pengaruh variabel makro prudensial sebagai  variabel nilai tukar Rupiah terhadap USD, inß asi, tingkat suku bunga, dan IHSG terhadap stabilitas perbankan di Indonesia baik dalam jangka pendek maupun dalam jangka panjang.

## 2.  RERANGKA TEORITIS DAN HIPOTESIS
Pengaruh Nilai Tukar Terhadap Stabilitas Perbankan Nilai  tukar  nominal  ialah  harga  relatif  mata  uang  dari  dua  Negara Adapun nilai tukar riil ialah harga relatif suatu barang dari dua negara dengan perhitungan nilai tukar riil untuk satu barang ini menyarankan bagaimana  kita  harus  menentukan  nilai  tukar  riil  untuk  sekeranjang barang  yang  lebih  luas  (Mankiw,  2016).    Pergerakan  nilai  tukar  akan berpengaruh pada kinerja perusahaan, yang pada akahirnya berpengaruh pada stabilitas perbankan. Penelitian Tandris dkk. (2014), Kasri & Azzahra (2020),  Priskila  &  Nurhasanah  (2021),  EijfÞ nger  &  Karataş  (2023)  dan SaÞ tri  (2018)  menemukan  bahwa  nilai  tukar  berpengaruh  positif  pada peningkatan risiko instabilitas bank. Ketika nilai tukar terdepresiasi akan berdampak  terhadap  psikologi  nasabah,  dan  nasabah  menjadi  panik dan  menarik  dana  dari  bank  (bank  run).  Kemudian  Riani  dkk.  (2018), Nugraha & Manda (2021), serta Dwijayanti (2021) menyimpulkan bahwa nilai tukar berpengaruh negatif terhadap harga saham perbankan yang tentu  akan  berpengaruh  terhadap  proÞ t  perbankan.  Makin  tinggi  nilai tukar makin menurun harga saham. Berdasarkan beberapa temuan dari penelitian terdahulu, maka penelitian ini merumuskan hipotesis sebagai berikut:
H 1 : Nilai tukar berpengaruh terhadap stabilitas perbankan
Pengaruh Inß asi Terhadap Stabilitas Perbankan Inß asi adalah kenaikan harga barang dan jasa yang terjadi secara umum dan  terus  menerus  dalam  jangka  waktu  tertentu  (Bank  Indonesia). Kebalikan  dari  inß asi  disebut  deß asi.  Deß asi  merupakan  fenomena penurunan harga yang ada di dalam suatu wilayah dan terjadi karena kekurangan  jumlah  uang  beredar.  Hal  ini  menyebabkan  daya  beli masyarakat  menjadi  turun  (Kemenkeu,  2023).  Inß asi  yang  cenderung tidak  stabil  akan  berdampak  pada  daya  beli  masyarakat,  yang  pada akhirnya akan berdampak pada kinerja perusahaan. Penurunan kinerja perusahaan  sebagai  akibat  kenaikan  inß asi  akan  berdampak  pada kemampuan  perusahaan  dalam  membayar  kewajiban  hutang  bank sehingga,  pada  akhirnya,  akan  berdampak  pada  stabilitas  perbankan. Pham  dkk.  (2021)    dalam  peneletiannya  mengatakan  bahwa  inß asi berpengaruh  positif  terhadap  stabilitas  perbankan.  Dalam  penelitian Setiawati (2020), Dwijayanti (2021), Jackson dkk. (2021) Riani dkk. (2018) dan Mabkhot &  Al-Wesabi (2022),  hailnya  membuktikan bahwa  inß asi berpengaruh  negatif  terhadap  stabilitas  perbankan.  Oleh  karena  itu, inß asi  berpengaruh  pisitif  terhadap  risiko  kebangkrutan  perbankan. Misalnya, ketika inß asi naik, maka risiko kebangkrutan bank juga naik Berdasarkan beberapa temuan dari penelitian terdahulu, maka penelitian ini merumuskan hipotesis sebagai berikut:
H 2 : Inß asi berpengaruh terhadap stabilitas perbankan.

## Stabilitas Perbankan
308

## Pengaruh Tingkat Suku Bunga Terhadap Stabilitas Perbankan
Tingkat  suku  bunga  adalah  salah  satu  variabel  yang  paling  diawasi ketat  dalam  perekonomian  Suku  bunga  yang  mengabaikan  pengaruh inß asi terhadap biaya pinjaman disebut suku bunga nominal sedangkan tingkat  suku  bunga  yang  disesuaikan  dengan  perubahan  actual  pada tingkat  harga  disebut  suku  bunga  riil  (Mishkin,  2014).  Pergerakan tingkat bunga akan berpengaruh pada aset dan liabilitas perbankan yang pada  akhirnya  akan  berdampak  pada  stabilitas  perbankan.  Penelitian Setiawati (2020) menyatakan suku bunga berpengaruh positif signiÞ kan terhadap stabilitas perbankan. Misalnya, ketika suku bunga meningkat, maka  risiko  kebangkrutan  perbankan  juga  akan  meningkat.  Hal  ini, karena  ketika  suku  bunga  meningkat  maka  bunga  pinjaman  juga  naik dan itulah yang akan menjadi risiko dalam kredit perbankan. Kemudian, Tandris  dkk.  (2014)  serta  Kasri  &  Azzahra  (2020)  menyatakan  bahwa suku  bunga  berpengaruh  negatif  terhadap  stabilitas  perbankan.  Pada saat tingkat bunga naik, maka ini akan menurunkan risiko kebangkrutan perbankan  karena  dari  sisi  nasabah  yang  menabung  akan  meningkat. Berdasarkan beberapa temuan dari penelitian terdahulu, maka penelitian ini merumuskan hipotesis sebagai berikut:
H 3 : Tingkat suku bunga berpengaruh terhadap stabilitas perbankan.
Pengaruh Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Terhadap Stabilitas Perbankan
Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) adalah indeks untuk mengukur kinerja  dari  harga  semua  saham  yang  telah  tercatat  di  Bursa  Efek Indonesia.  Di  dalam  pasar  global,  IHSG  juga  dikenal  dengan  sebutan Indonesia  Composite  Index  (ICI)  atau  IDX  Composite.  IHSG  dihitung dengan  cara  menggunakan  rata-rata  berimbang  berdasarkan  pada jumlah saham di bursa atau Market Value Weighted Average Index (OJK, 2022).    Menurut  Apriyani  (2021),  IHSG  berpengaruh  negatif  terhadap stabilitas perbankan. Ketika IHSG naik, maka stabilitas perbankan akan turun sehingga risiko kebangkrutan perbankan akan meningkat. Ketika return saham di pasar bursa naik, maka masyarakat akan enggan untuk menginvestasikan  dananya.  Hal  inilah  yang  akan  berisiko  terhadap perbankan.  Berdasarkan  beberapa  temuan  dari  penelitian  terdahulu, maka penelitian ini merumuskan hipotesis ebagai berikut:
H 4 : IHSG berpengaruh terhadap stabilitas perbankan.
Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) Terhadap Stabilitas Perban- kan Capital  Adequacy  Ratio  atau  rasio  kecukupan  modal  merupakan perbandingan  antara  modal  sendiri  dengan  asset  yang  mengharuskan perbankan memperkuat modalnya (OJK, 2011). CAR merupakan variabel yang merepresentasikan  modal dari bank  untuk  menyalurkan dana ke nasabah, dimana jika hanya mengandalkan dana simpanan masyarakat itu tidak akan berjalan. CAR dapat dihitung dengan cara berikut ( OJK, 2019 ):
CAR = Modal Inti + Pelengkap / ATMR Keterangan: CAR  = Capital Aqequacy Ratio ATMR = Aset Tertimbang Menurut Risiko
309
Dalam penelitiannya, Kharabsheh & Gharaibeh (2022),  SaÞ tri (2018) CAR  berpengaruh  positif  signiÞ kan  terhadap  stabilitas  perbankn  yang berarti bahwa ketika nilai CAR meningkat maka kemampuan perbankan untuk  stabil  juga  akan  meningkat.  Berdasarkan  beberapa  temuan  dari penelitian terdahulu, maka penelitian ini merumuskan hipotesis sebagai berikut:
H 5 : CAR berpengaruh terhadap stabilitas perbanka n.
Pengaruh Non-Performing Loan (NPL) Terhadap Stabilitas Perbankan Non-Performing Loan (NPL) adalah pinjaman atau kredit yang bermasalah. Dalam hal ini, NPL sebagai indikator yang menggambarkan kualitas aset dan tingkat risiko kredit di sektor perbankan (Kumar dkk., 2018). Lebih spesiÞ k,  NPL  merupakan  pinjaman  yang  tidak  mampu  dilunasi  oleh peminjam dalam periode tertentu (Suripto dkk., 2023). Hal tersebut tentu akan  berdampak  buruk  terhadap  stabilitas  perbankan,  ketika  makin tinggi nilai NPL suatu bank, makin menurun laba yang nanti diterimanya. Wati  dkk.  (2019),  Argaw  (2016),  Panta  (2018)  serta  Tulung  &  Ramdani (2015)  dalam  penlitiannya,  menemukan  bahwa Non-Performing  Loan (NPL) berpengaruh negatif terhadap stabilitas perbankan. Hal tersebut menggambarkan  bahwa  ketika  NPL  yang  merepresentasikan  kredit bermasalah  mengalami  penurunan  maka  artinya  stabilitas  perbankan akan meningkat dikarenakan kredit yang bermasalah berkurang.
H 6 : NPL berpengaruh terhadap stabilitas perbankan.

## Pengaruh Loan to Desposit Ratio (LDR) Terhadap Stabilitas Perbankan
Loan to Deposit Ratio yang selanjutnya disingkat LDR adalah indikator untuk  mengukur  kesehatan  perbankan  Rasio  tersebut  mengutamakan hubungan  antara  jumlah  pinjaman  dan  simpanan  yang  diberikan  oleh bank dan yang diperoleh dari nasabah (Suripto dkk., 2023). Oleh karena itu,  pemantaun  dan  pengelolaan  LDR  secara  efektif  perlu  dilakukan agar  dapat  meminimalkan  risiko  dan  mencapai  keseimbangan  antara proÞ tabilitas dan stabilitas perbankan (Karamoy & Tulung, 2020). Dalam penelitian Tulung & Ramdani (2015), mereka membuktikan bahwa Loan to Deposit Ratio (LDR) berpengaruh terhadap stabilitas perbankan.
H 7 : LDR berpengaruh terhadap stabilitas perbankan.

## 3.  METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian  kuantitatif  dengan  meng- gunakan data sekunder runtut waktu (data bulanan) dari periode Januari 2015  sampai  dengan  Desember  2022.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini meliputi data Inß asi, nilai tukar nominal Rupiah terhadap Dolar Amerika dan tingkat bunga yang diperoleh dari Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia (SEKI) yang diterbitkan oleh Bank Indonesia. Adapun data CAR, NPL, LDR dan Retrurn on Aset (ROA) didapat dari Statistik Stabilitas Keuangan Indonesia SSKI yang diterbitkan oleh OJK serta  data  IHSG  didapat  dari  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia  (BPS). Kemudian, data stabilitas keuangan pada penelitian ini diproksi dengan nilai z-score yang dihitung menggunakan rumus (Saraswati & Tisnawati, 2021):
Z score = ROA + CAR / σ ROA

## Stabilitas Perbankan
310
Metode  analisis  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah analisis  regresi  dengan  model  VECM  (Vector  Error  Correction  Model) menggunakan  alat  pengolahan  yakni  Eviews  10.  Model  VECM merupakan model  turunan  dari  model VAR (Vector Auto Regression), dimana  model  VECM  tidak  stasioner  pada  tingkat  level  (Basuki  & Prawoto, 2016). VECM sendiri membatasi hubungan jangka panjang antar variabel yang ada untuk diubah menjadi hubungan kointegrasi namun masih  memungkinkan  terjadinya  perubahan  dinamis  jangka  pendek (Widarjono, 2009). Berdasarkan penjelasan di atas, maka dapat dituliskan bahwa model VECM untuk penelitian ini adalah sebagai berikut: ΔS Bankt = α 0 + α 2 ΔER t-1 + α 3 ΔINF t-1 + α 4 ΔIR t-1 + α 5 ΔCAR t-1 + α 6 ΔIHSG t-1 + α 7 ΔNPL t-1 + α 8 ΔLDR t-1 + ECT t + e t
Dimana: S Bank : Stabilitas Perbankan ER : Nilai Tukar Inf : Inß asi Ir : Tingkat Bunga CAR   : Rasio Kecukupan Modal Bank
IHSG  : Indeks Harga Saham Gabungan
NPL  : Pinjaman Macet
LDR  : Rasio Kredit
Tabel 1 Hasil Uji Stasioneritas Menggunakan Indikator Augmented Dickey- Fuller (ADF) Variabel Unit Root Test Mac-Kinnon Critical Value (5%) ADF Keterangan Z-Score Level -2.892200 -4.046803 Stasioner ER Level 1 st Difference -2.892200 -2.892536 -2.544922 -11.11138 Tidak Stasioner Stasioner Inf Level 1 st Difference -2.892536 -2.892536 -1.915910 -11.22862 Tidak Stasioner Stasioner Ir Level 1 st Difference -2.892536 -2.892536 -1.868573 -6.948512 Tidak Stasioner Stasioner CAR Level -2.892200 -3.371709 Stasioner IHSG Level 1 st Difference -2.892200 -2.892536 -1.532197 -10.33455 Tidak Stasioner Stasioner NPL Level 1 st Difference 2 nd Difference -2.894332 -2.896779 -2.896779 -1.987927 -0.492491 -7.463146 Tidak Stasioner Tidak Stasioner Stasioner LDR Level 1 st Difference -2.892200 -2.892536 0.173481 -8.200400 Tidak Stasioner Stasioner Sumber: Data Diolah
311
Sebelum menuju estimasi model VECM, terlebih dahulu dilakukan uji stasioneritas untuk mengetahui apakah data yang digunakan stasioner atau  tidak.  Dalam  penelitian  ini,  unitroot  test  dilakukan  pada  setiap variabel  penelitian  menggunakan  indikator  Augmented  Dickey-Fuller (ADF), seperti pada Tabel 1.
Berdasarkan  hasil  uji  stasioneritas  pada  Tabel  1,  dapat  diketahui bahwa  tidak  secara  keseluruhan  variabel  stasioner  pada  tingkat  level. Namun,  mayoritas  variabel  stasioner  pada  tingkat  1 st difference  dan hanya satu variabel yaitu NPL yang stasioner pada tingkat 2 nd difference. Kemudian,  terdapat  indikasi  adanya  kointegrasi  antarvariabel,  yaitu ada  hubungan  dalam  keseimbangan  jangka  panjang  pada  model  yang didapat dengan melakukan uji kointegrasi Johansen.

## Tabel 2
Hasil Uji Kointrasi Johansen Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Null Hypothesis Eigenvalue Trace Statistic 5% Critical Value Prob None * 0.974439 560.4859 159.5297 0.0000 At most 1 * 0.731719 248.8180 125.6154 0.0000 At most 2 * 0.492714 136.9818 95.75366 0.0000 At most 3 * 0.330727 79.29400 69.81889 0.0072 At most 4 0.220578 45.16111 47.85613 0.0876 At most 5 0.155961 23.97891 29.79707 0.2013 At most 6 0.098611 9.566612 15.49471 0.3156 At most 7 0.008692 0.742026 3.841466 0.3890 Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue) Null Hypothesis Eigenvalue Max-Eigen Statistic 5% Critical Value Prob None * 0.969602 296.9360 52.36261 0.0001 At most 1 * 0.783895 130.2191 46.23142 0.0000 At most 2 * 0.654624 90.36531 40.07757 0.0000 At most 3 * 0.350328 36.65946 33.87687 0.0227 At most 4 0.258690 25.44354 27.58434 0.0917 At most 5 0.139236 12.74442 21.13162 0.4760 At most 6 0.093647 8.357747 14.26460 0.3435 At most 7 7.63E-05 0.006484 3.841466 0.9353 Sumber: Data Diolah

## Stabilitas Perbankan

## 312
Selanjutnya,  untuk  menentukan lag  yang  optimal  dalam  estimasi VECM  maka  dilakukan  pengujian  panjang  lag.  Penentuan  panjang  lag didasarkan pada nilai AIC minimum. Berdasarkan hasil uji di atas, nilai AIC minimum berada pada lag 8 sehingga lag optimal yang digunakan adalah lag 8.

## 4.  ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil estimasi pada Tabel 4, dalam jangka panjang nilai tukar berpengaruh negatif signiÞ kan terhadap stabilitas perbankan. Ini berarti, bahwa  ketika  mata  uang  rupiah  terdepresiasi  (harga  rupiah  melemah) maka dalam jangka panjang stabilitas perbankan akan menurun. Hal ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (Fauzukhaq dkk.,  2021).  Hal  ini  mengindikasikan  dalam  jangka  panjang,  ketika rupiah  terdepresiasi  maka  bank  dengan  eksposur  valuta  asing  yang tinggi  seperti  pada  sektor  impor  risiko  kreditnya  akan  meningkat. Adapun  dalam  jangka  pendek,  nilai  tukar  justru  berpengaruh  positif terhadap  stabilitas  perbankan  yang  artinya  ketika  rupiah  terdepresiasi maka stabilitas perbakan akan meningkat. Depresiasi mata uang Rupiah, dalam  jangka  pendek,  akan  menyebabkan  harga  produk  Indonesia menjadi lebih murah dari sudut pandang luar negeri. Oleh sebab itu, hal ini berpotensi meningkatkan ekspor Indonesia. Peningkatan permintaan
Tabel 4 Hasil Estimasi Stabilitas Perbankan Jangka Panjang Variabel CoefÞ cient Standard Error t-Statistic Jangka Panjang D(ER(-1)) -0.130271 0.00836 -15.5856 D(Inf(-1)) -47.91155 2.11767 -22.6247 D(Ir(-1)) 17.99951 2.03636 8.83905 CAR(-1) -2.136234 0.29907 -7.14288 D(IHSG(-1)) -0.090888 0.00557 -16.3090 D(NPL(-1),2) -434.6450 37.0870 -11.7196 D(LDR(-1)) 6.185902 0.0774 7.65833 Sumber: Data Diolah Tabel 3 Uji Panjang Lag Lag LR FPE AIC SC HQ 0 NA 2764779. 37.53548 37.76379 37.62736 1 339.0684 150768.7 34.62037   36.67517*   35.44733* 2 113.7921   133085.7*  34.45958 38.34087 36.02162 3 78.10602 180338.9 34.66752 40.37531 36.96464 4 66.47336 276448.7 34.90168 42.43595 37.93388 5 88.68177*  240053.9 34.41935 43.78011 38.18662 6 63.61963 335651.1 34.18827 45.37553 38.69062 7 67.25087 367459.2 33.35764 46.37139 38.59508 8 59.01514 452160.0   32.03577*  46.87601 38.00828 Sumber: Data Diolah
313
ekspor akan meningkatkan cadangan devisa dan juga meningkatkan arus kas  perusahaan.  Akhirnya,  ini  akan  meningkatkan  pula  kemampuan membayar kewajiban hutang oleh perusahaan.
Begitu  juga  dengan  variabel  inß asi,  yang  dalam  jangka  panjang juga, variable ini memiliki pengaruh negatif signiÞ kan teradap stabilitas perbankan.  Hasil  tersebut  sejalan  dengan  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  (Fauzukhaq  dkk.,  2021).    Ini  mengindikasikan  bahwa dalam  jangka panjang kenaikan  tingkat  inß asi akan menurunkan daya beli masyarakat sehingga permintaan masyarakat menurun. Penurunan permintaan oleh masyarakat akan menurunkan pendapatan perusahaan sehingga akan meningkatkan resiko gagal bayar kewajiban hutang oleh perusahaan dan akan mengganggu stabilitas perbankan. Namun, dalam jangka pendek inß asi berpengaruh positif terhadap stabilitas perbankan. Temuan  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Fauzukhaq dkk., (2021). Namun, sesuai dengan teori penawaran agregat dalam  jangka  pendek  bahwa  dalam  jangka  pendek  dimana  informasi pelaku  ekonomi  belum  sempurna,  maka  kenaikan  tingkat  harga  akan mendorong  pelaku  usaha  untuk  menambah  kapasitas  produksinya. Penambahan  kapasitas  produksi  akan  meningkatkan  pendapatan perusahaan dan meningkatkan kemampuan membayar kewajiban hutang sehingga akan meningkatkan stabilitas perbankan.  Hal ini diduga karena ketika inß asi rendah maka suku bunga juga rendah, hal sebagai berikut. Untuk variabel tingkat bunga, dalam jangka panjang maupun jangka pendek,  berpengaruh  positif  signiÞ kan  terhadap  stabilitas  perbankan. Hasil tersebut tidak sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh  Fauzukhaq  dkk.,  (2021)  yang  menyatakan,  bahwa  dalam  jangka panjang tingkat, bunga tidak berpengaruh terhdap stabilitas perbankan dan berpengaruh negatif signiÞ kan dalam jangka pendek. Hal ini diduga perbankan  memiliki  tingkat  sensitivitas  aset  terhadap  tingkat  bunga lebih besar dibandingkan tingkat sensitivitas liabilitas terhadap tingkat bunga. Dengan sensitivitas aset terhadap perubahan tingkat bunga yang tinggi, peningkatan tingkat bunga akan meningkatkan pendapatan bank sehingga stabilitas perbankan meningkat.
Variabel kecukupan modal atau CAR terbukti berpengaruh secara positif  dan  signiÞ kan  terhadap  stabilitas  perbankan  dalam  jangka pendek.  Temuan  ini  tidak  sesuai  dengan  temuan  Muharam  Asysidiq &  Sudiyatno  (2022)  yang  menyatakan  bahwa  CAR  tidak  berpengaruh terhadap stabilitas perbankan. Ini mengindikasikan bahwa semakin tinggi kecukupan modal bank akan meningkatkan daya tahan bank terhadap perubahan pada kualitas aset yang dimiliki bank. Dengan posisi modal yang makin besar, maka rasio modal terhadap aset tertimbang menurut risiko juga makin tinggi. Pada kondisi ini,  bank akan lebih kuat terhadap goncangan yang terjadi pada perekonomian yang menyebabkan kualitas aset menurun.  Dengan kata lain makin tinggi CAR akan meningkatkan stabilitas perbankan.
Variabel  selanjutnya,  adalah  IHSG  yang  berpengaruh  negatif signiÞ kan  terhadap  stabilitas  perbankan  dalam  jangka  panjang.  Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (Apriyani, 2021). IHSG yang menurun dapat membuat masyarakat lebih memilih  simpanan  pada  perbankan  sebagai  instrument  invests  yang aman. Mereka menganggap ini akan meningkatkan dana bank. Namun

## Stabilitas Perbankan
314
dalam  jangka  pendek,  IHSG  berpengaruh  positif  terhadap  stabilitas perbankan. Hal ini diduga karena peningkatan IHSG mengindikasikan kinerja perusahaan meningkat sehingga akan meningkatkan kemampuan perusahaan  dalam  memenuhi  kewajiban  hutang  sehingga  stabilitas perbankan akan meningkat.
Gambar 1
Impulse Response Stabilitas Keuangan terhadap Goncangan yang Terjadi pada Variabel Makro dan Mikro Prudensial
Sumber: Data Diolah
315
Kinerja kredit yang disalurkan oleh perbankan atau NPL terbukti hanya berpengaruh dalam jangka panjang. Dalam jangka panjang, NPL memiliki pengaruh negatif signiÞ kan terhadap stabilitas perbankan. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian sebelumnya oleh Hidayat dkk., (2022). NPL merupakan kredit macet atau kredit gagal bayar pada perbankan dan  tentunya  hal  tersebut  akan  mempengaruhi  stabilitas  bank.  Begitu juga  dengan  LDR  yang  hanya  terbukti  berpengaruh  secara  positif dan  signiÞ kan  dalam  jangka  panjang.  Makin  besar  nilai  LDR,  maka menunjukkan  bahwa  bank  menjalankan  fungsinya  sebagai  perantara keuangan dengan baik. LDR yang tinggi akan meningkatkan pendapatan bunga oleh bank sehingga akan meningkatkan stabilitas bank. Temuan ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh (Hidayat dkk., 2022). Apabila  dilihat  dari  efek  kejutan  (impulse  response),  dampak kejutan (shock) yang terjadi pada variabel prudensial nilai tukar, inß asi dan  tingkat  bunga  terhadap  stabilitas  perbankan  bersifat  permanen. Shock  yang  terjadi  pada  nilai  tukar,  inß asi  dan  tingkat  bunga  akan menyebabkan  ketidak  seimbangan  dalam  stabilitas  perbankan  sampai pada 40 periode/bulan ke depan. Begitu juga dampak shock yang terjadi pada  variabel  mikro  prudensial  CAR,  IHSG,  NPL  dan  LDR  terhadap stabilitas perbankan juga bersifat permanen.

## 5.  SIMPULAN, IMPLIKASI, SARAN, DAN KETERBATASAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang sudah diuraikan dalam penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa variabel mikro prudensial (CAR, LDR dan NPL) dan variabel Makro prudensial (nilai tukar, inß asi, tingkat bunga dan IHSG) keduanya terbukti berpengaruh pada stabilitas perbankan di Indonesia. Dampak kejutan atau shock yang terjadi pada variabel mikro dan makro prudensial terhadap stabilitas perbankan bersifat permanen. Implikasi  atas  temuan  di  atas  adalah  upaya  agar  kita  tetap menjaga  stabilitas  perbankan.  Olehs  ebab  itu,  otoritas  Jasa  Keuangan (OJK)  memiliki  peran  penting  dalam  menjaga  dan  mengawasi  aspek mikro  prudensial  bank  sehingga  perbankan  menjadi  lebih  kuat  dalam menghadap  goncangan  perekonomian.  Selain  itu,  Kebijakan  moneter dengan  sasaran  tunggal  target  inß asi  (Inß ation  targeting  framework) yang selama ini dilakukan oleh Bank Indonesia juga menjadi salah satu kebijakan  yang  efektif  untuk  menjaga  stabilitas  perbankan.  Dengan tingkat inß asi yang stabil, maka nilai tukar dan tingkat bunga juga akan stabil, sehingga stabilitas perbankan akan terjaga.
Adapun  keterbatasan  penelitian  ini  terdapat  pada  penggunaan hanya tiga variabel mikro prudensial sebagai faktor yang mempengaruhi stabilitas perbankan. Padahal, ada variabel mikro prudensial selain CAR, LDR,  dan  NPL  seperti  Dana  Pihak  Ketiga,  kualitas  aset  yang  belum dimasukkan  pada  model  dalam  penelitian  ini.  Untuk  itu,  diharapkan ada penelitian lanjut yang memasukkan variabel mikroprudensial secara lebih lengkap.

## DAFTAR RUJUKAN
Amrillah, M. F. (2016). Pengaruh Nilai Tukar Rupiah (Kurs), Inß asi dan Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Return  Saham  Indonesia  (BEI) Periode 2008-2014. Jurnal Valuta, 2 (2), 232–250.

## Stabilitas Perbankan
316 Apriyani, M. D. (2021). Analisis Pengaruh Perubahan Inß asi, Tingkat Suku Bunga  SBI,  dan  IHSG  Terhadap  Dana  Pihak  Ketiga  Masyarakat pada  Perbankan  Indonesia. JMB :  Jurnal  Manajemen  Dan  Bisnis,
10 (1), 193–204. https://doi.org/10.31000/jmb.v10i1.4230.g2433.
Argaw, S. A. (2016). Factors Affecting Non-Performing Loans: In Case of Commercial Bank of Ethiopia. 97.
Dwijayanti, N. M. A. (2021). Pengaruh Nilai Tukar dan Inß asi Terhadap Harga  Saham  Perbankan  pada  Masa  Pandemi  Covid-19. Jurnal Bisnis & Kewirausahaan, 17 (1), 2021. https://doi.org/10.31940/jbk.
v17i1.2351.
EijfÞ nger, S. C. W., & Karataş, B. (2023). Three Sisters: The Interlinkage Between Sovereign Debt, Currency, and Banking Crises. Journal of International Money and Finance, 131 , 1–21. https://doi.org/10.1016/j. jimonÞ n.2022.102798. Fauzukhaq,  M.  F.,  Sari,  D.,  &  Wiranata,  S.  (2021).  Pengaruh  Inß asi,  Bi Rate,  Kurs,  Car  Dan  Fdr  Terhadap  Non  Performing  Financing Bank Syariah Mandiri. Media Ekonomi, 28 (2), 129–140. https://doi. org/10.25105/me.v28i2.7338.
Hidayat, R., Ramadhona, F., Lubis, A., & Salim, A. (2022). Analisis Rasio NIM , BOPO , NPL dan LDR terhadap ROA Bank Rakyat Indonesia Tahun 2009-2020. Jurnal Simki Economic, 5 (1), 39–49.
Jackson, E. A., Barrie, M. S., & Johnson, L. (2021). Impact of Exchange Rate and Inß ation on Commercial Banks’ Performance in Sierra Leone. Journal of Smart Economic Growth, 6 (3), 67–95.
Jonas, M. R., & King, S. K. (2008). Bank EfÞ ciency and The Effectiveness of  Monetary  Policy. Contemporary  Economic  Policy,  26 (4),  579–589. https://doi.org/10.1111/j.1465-7287.2008.00102.x.
Karamoy,  H.,  &  Tulung,  J.  E.  (2020).  The  Impact  of  Banking  Risk  on Regional Development Banks in Indonesia. Banks and Bank Systems, 15 (2), 130–137. https://doi.org/10.21511/bbs.15(2).2020.12
Kasri,  R.  A.,  &  Azzahra,  C.  (2020).  Determinants  of  bank  stability  in
Indonesia. SIGNIFIKAN Jurnal Ilmu Ekonomi, 9 (2), 153–166. https:// doi.org/10.15408/sjie.v9i2.15598.
Kemenkeu. (2023). Mengenal Deß asi dan Inß asi serta Pengaruhnya terhadap Perekonomian. Kementerian Keuangan Republik Indonesia.
Kharabsheh,  B.,  &  Gharaibeh,  O.  K.  (2022).  Determinants  of  Banks’ Stability  in  Jordan. Economies,  10 (12).  https://doi.org/10.3390/ economies10120311.
Kumar,  R.  R.,  Stauvermann,  P.  J.,  Patel,  A.,  &  Prasad,  S.  S.  (2018). Determinants of Non-Performing Loans in Banking Sector in Small Developing Island States: A study of Fiji. Accounting Research Journal, 31 (2), 192–213. https://doi.org/10.1108/ARJ-06-2015-0077.
Mabkhot, H., & Al-Wesabi, H. A. H. (2022). Banks’ Financial Stability and Macroeconomic  Key  Factors  in  GCC  Countries. Sustainability,  14 , 1–21. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/su142315999.
317
Mankiw, N. G. (2016). Macroeconomics (Ninth Edit) . Worth Publishers.
Mishkin, F. S. (2014). The Economics of Money, Banking, and Financial Markets (Eleventh, Issue September) . Pearson.
Muharam  Asysidiq,  K.,  &  Sudiyatno,  B.  (2022).  Pengaruh  CAR,  NPL,
LDR,  GDP  dan  Inß asi  Terhadap  ROA  pada  Bank  Umum  Swasta Nasional  Devisa  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode 2017-2021. Jurnal Mirai Management, 7 (2), 66–84.
Nugraha, N. N., & Manda, G. S. (2021). Pengaruh inß asi, Bi 7 Days Reverse Repo Rate, dan nilai tukar terhadap proÞ tabilitas perbankan (studi kasus pada bank umum konvensional yang terdaftar di BEI tahun 2016  2020). Jurnal  Riset  Manajemen  Sains  Indonesia  (JRMSI),  12 (2), 200–216. https://doi.org/10.21009/JRMSI.012.2.1.
OJK. (2011). Perbankan (Seri Literasi keungan Perhuruan Tinggi). Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical, 44 (8), 1689–1699.
OJK.  (2019). Surat  Edaran  Otoritas  Jasa  Keuangan  No.  28/SEOJK.03/2019 . Otoritas Jasa Keuangan, 8–24.
OJK. (2022). Apa Itu IHSG? Yuk Kenali Indeks Saham IHSG . Sikapiuangmu. https://sikapiuangmu.ojk.go.id/FrontEnd/CMS/Article/40770
Panta,  B.  (2018).  Non-Performing  Loans  &  Bank  ProÞ tability:  Study  of Joint Venture Banks in Nepal. Nepal Article in International Journal of Sciences Basic and Applied Research, 42 (1), 151–165.
Perdana, IB. Kade. (2020). Krisis Moneter 1998 Akhiri Booming Perbankan Nasional. Infobank  News.  https://infobanknews.com/krisis- moneter-1998-akhiri-booming-perbankan-nasional/.
Pham, T. T., Dao, L. K. O., & Nguyen, V. C. (2021). The determinants of bank’s stability: a system GMM panel analysis. Cogent Business and Management, 8 (1). https://doi.org/10.1080/23311975.2021.1963390.
Prasidha, D. K., & Wahyudi, S. T. (2020). Dampak Nilai Tukar dan Risk- Based Bank Rating Terhadap Prediksi Kondisi Perbankan Indonesia. Quantitative  Economics  Journal,  4 (3),  122–142.  https://doi.org/ https://doi.org/10.24114/qej.v4i3.17467.
Priskila,  I.  Della,  &  Nurhasanah,  N.  (2021).  Analysis  of  the  Effect  of Inß ation, BI Rate, and Exchange on ProÞ tability of Sharia Banks in Indonesia (period 2014-2020). Jurnal Ekonomi dan Perbankan Syariah,
9 (2), 46–64. https://doi.org/10.46899/jeps.v9i2.283.
Riani, D. D., Octavianus, R. J. N., & Hutapea, T. M. H. (2018). Analysis of  Effect  of  Exchange  Rate,  Inß ation,  and  Power  Purchase  on Distribution  Of  Credit  In  Common  Conventional  Banks. Jurnal Aplikasi  Manajemen,  16 (2),  363–369.  http://dx.doi.org/10.21776/ ub.jam.2018.016.02.19.
Rompas,  W.  F.  I.  (2018).  Analisis  Pengaruh  Tingkat  Suku  Bunga  dan Nilai Tukar Terhadap Permintaan Kredit Pada Perbankan di Kota Manado. Jurnal Berkala Ilmiah EÞ siensi, 18 (2), 204–215.

## Stabilitas Perbankan
318 SaÞ tri, T. R. (2018). Analisis Pengaruh Faktor Makroekonomi dan Faktor Fundamental  Terhadap  Stabilitas  Perbankan  Konvensional  Di Indonesia  pada  Tahun  2008-2017. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  FEB Universitas Brawijaya, 6 (2).
Saraswati, B. D., & Tisnawati, N. M. (2021). Pengaruh Financial Technology
( Fintech ) Terhadap Stabilitas Sistem Keuangan di Indonesia. E-Jurnal Ekonomi  Dan  Bisnis  Universitas  Udayana,  10 (10),  921.  https://doi. org/10.24843/eeb.2021.v10.i10.p09.
Setiawati, R. I. S. (2020). Analisis Pengaruh Faktor-Faktor Fundamental Kinerja Bank dan Makro Ekonomi Terhadap Stabilitas Perbankan di Indonesia. Jurnal Ilmiah Bisnis Dan Ekonomi Asia, 14 (2), 123–132. https://doi.org/10.32812/jibeka.v14i2.194.
Suripto, Sugiono, A., & Dasuki, H. (2023). Comparing the Resilience of Sharia  and  Conventional  Banking  to  The  Financial  Crisis  in  the Association  of  Southeast  Asian  Nations. Banks  and  Bank  Systems, 18 (3), 192–204. https://doi.org/10.21511/bbs.18(3).2023.16. Tandris, R., Tommy, P., Murni, S., Bunga, S., Bunga, S., Dan, I., Tukar, N.,  &  Terhadap,  P.  (2014).  Suku  Bunga,  Inß asi  dan  Nilai  Tukar Pengaruhnya  Terhadap  Permintaan  Kredit  Perbankan  di  Kota Manado. Jurnal  EMBA,  2 (1),  243–253.  https://doi.org/10.35794/ emba.2.1.2014.3811.
Tongurai, J., & Vithessonthi, C. (2018). The Impact of The Banking Sector on Economic Structure And Growth. International Review of Financial Analysis, 56 (5), 193–207. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2018.01.002.
Tulung, J. E., & Ramdani, D. (2015). The Inß uence of Top Management Team  Characteristics  on  BPD  Performance. International  Research Journal of Business Studies, 8 (3), 155–166. https://doi.org/10.21632/ irjbs.8.3.155-166
Wati, E. S. C., Rotinsulu, T. O., & Siwu, H. F. D. . (2019). Analisis Faktor- faktor yang Mempengaruhi Stabilitas Sistem Keuangan di Indonesia Periode 2013:q1 – 2018:q4. Jurnal Berkala Ilmiah EÞ siensi, 19 (03), 149– 159.
Widarjono, A. (2009). Ekonometrika: Pengantar dan Aplikasinya . Ekonisia.
*Koresponden Penulis Penulis dapat dikontak pada e-mail: birgitta.saraswati@uksw.edu.
319

## Lampiran 1. Hasil Estimasi Stabilitas Perbankan Jangka Pendek
Variabel CoefÞ cient Standar Error t-Statistic Jangka Pendek CointEq1 0.082321 0.02540 3.24086 D(ER(-1),2) 0.010584 0.00375 2.82496 D(ER(-2),2) 0.009630 0.00371 2.59752 D(ER(-3),2) 0.007777 0.00349 2.22952 D(ER(-4),2) 0.006376 0.00316 2.01518 D(ER(-5),2) 0.003196 0.00240 1.33201 D(ER(-6),2) 0.001093 0.00188 0.58100 D(ER(-7),2) 0.000103 0.00115 0.08923 D(ER(-8),2) -0.000242 0.00065 -0.36992 D(Inf(-1),2) 3.692157 1.15783 3.18885 D(Inf(-2),2) 3.201094 1.05133 3.04480 D(Inf(-3),2) 2.861491 0.88685 3.22658 D(Inf(-4),2) 2.626225 0.70982 3.69986 D(Inf(-5),2) 2.231404 0.76568 2.91426 D(Inf(-6),2) 1.312331 0.69216 1.89600 D(Inf(-7),2) 0.928069 0.49775 1.86451 D(Inf(-8),2) 0.704884 0.33683 2.09270 D(Ir(-1),2) -0.407753 0.69235 2.09270 D(Ir(-2),2) 0.697013 0.73412 0.94946 D(Ir(-3),2) 1.711283 0.81198 2.10754 D(Ir(-4),2) 2.226036 0.92471 2.40729 D(Ir(-5),2) 2.293204 1.03925 2.20659 D(Ir(-6),2) 2.365174 1.21624 1.94466 D(Ir(-7),2) 1.473546 1.00408 1.46756 D(Ir(-8),2) -0.300884 0.88250 -0.34095 D(CAR(-1)) 1.784647 0.81747 2.18313 D(CAR(-2)) 1.553404 0.66937 2.32068 D(CAR(-3)) 1.530704 0.88451 1.73058 D(CAR(-4)) -0.861840 0.69766 -1.23533 D(CAR(-5)) -1.276695 0.71750 -1.77937 D(CAR(-6)) -2.122603 0.81357 -2.60900 D(CAR(-7)) -1.077949 0.79203 -1.36099 D(CAR(-8)) -1.733408 0.76153 -2.27621 D(IHSG(-1),2) 0.008871 0.00296 3.50773 D(IHSG(-2),2) 0.008760 0.00296 2.95848 D(IHSG(-3),2) 0.006018 0.00286 2.10721 D(IHSG(-4),2) 0.005676 0.00256 2.10721 D(IHSG(-5),2) 0.002720 0.00204 1.33656 D(IHSG(-6),2) 0.000723 0.00157 0.44604 D(IHSG(-7),2) 0.000270 0.00128 0.21021 D(IHSG(-8),2) -0.000272 0.00074 -0.36853
Stabilitas Perbankan
320 Variabel CoefÞ cient Standar Error t-Statistic D(NPL(-1),3) 32.28718 10.9002 2.96207 D(NPL(-2),3) 27.63038 9.88753 2.79447 D(NPL(-3),3) 19.13775 8.81055 2.17214 D(NPL(-4),3) 10.60401 7.12742 1.48778 D(NPL(-5),3) 4.397233 5.31471 0.82737 D(NPL(-6),3) 1.953444 4.17805 0.46752 D(NPL(-7),3) 2.707728 2.84100 0.95309 D(NPL(-8),3) -0.607228 1.51201 -0.40160 D(LDR(-1),2) -0.954001 0.28829 -3.30914 D(LDR(-2),2) -1.089237 0.37882 -2.87536 D(LDR(-3),2) -1.143076 0.43639 -2.61937 D(LDR(-4),2) -0.794947 0.40023 -1.98624 D(LDR(-5),2) -0.718479 0.35649 -2.01540 D(LDR(-6),2) -0.117527 0.29705 -0.39565 D(LDR(-7),2) -0.085618 0.28645 -0.29890 D(LDR(-8),2) -0.150821 0.25350 -0.59495 R 2 = 0.850239, Adjusted R 2 = 0.337899, F-statistic = 1.659521
Sumber: Data Diolah