## Dinamika Indeks Harga Properti Residensial Dan Non-Performing Loan Properti
Sebelum Dan Saat Pandemi Covid-19
Ajeng Ayu Sabriani Sekolah Bisnis, Institut Pertanian Bogor
Gedung SB-IPB Kampus IPB Gunung Gede, Jl. Raya Pajajaran, RT.03/RW.06, Babakan, Kecamatan Bogor Tengah, Kota Bogor, Jawa Barat 16128, Indonesia Ajengayusabriani@apps.ipb.ac.id
Tony Irawan Sekolah Bisnis, Institut Pertanian Bogor Gedung SB-IPB Kampus IPB Gunung Gede, Jl. Raya Pajajaran, RT.03/RW.06, Babakan, Kecamatan Bogor Tengah, Kota Bogor, Jawa Barat 16128, Indonesia tonyirawan@ipb.ac.id
Moch. Hadi Santoso Sekolah Bisnis, Institut Pertanian Bogor, Gedung SB-IPB Kampus IPB Gunung Gede, Jl. Raya Pajajaran, RT.03/RW.06, Babakan, Kecamatan Bogor Tengah, Kota Bogor, Jawa Barat 16128, Indonesia santosohadi57@gmail.com

## Article’s History:
Received 5 Agustus 2023; Received in revised form  5 September 2023; Accepted 11 September 2023; Published 1 Oktober 2023. All rights reserved to the Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET).
Suggested Citation:
Sabriani, A. A., Irawan, T., & Santoso, M. H. (2023). Dinamika Indeks Harga Properti Residensial Dan Non-Performing Loan Properti  Sebelum  Dan  Saat  Pandemi  Covid-19.  JEMSI  (Jurnal  Ekonomi,  Manajemen,  Dan  Akuntansi),  9  (5).  1772-1780. https://doi.org/10.35870/jemsi.v9i5.1397

## Abstrak:
Kenaikan harga rumah akan berdampak pada kenaikan NPL properti. Namun pada masa pandemi Covid-19, ketika harga rumah  mengalami  penurunan,  NPL  properti  justru  mengalami  peningkatan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis dinamika  Indeks  Harga  Properti  Residensial  dan  NPL  properti  sebelum  dan  saat  pandemi  Covid-19,  serta  bagaimana pengaruh Indeks Harga Properti Residensial terhadap NPL properti. Teknik analisis data yang digunakan adalah analisis deskriptif dan analisis regresi data panel. Penelitian ini menggunakan 16 Provinsi sebagai sampel yang terdaftar baik pada Survei Harga Properti Residensial maupun Statistik Perbankan Indonesia dari kuartal 1 tahun 2017 sampai dengan kuartal 4 tahun 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebelum dan selama pandemi Covid-19 terdapat kondisi yang berbeda, yaitu  peningkatan  Indeks  Harga  Properti  Residensial  dan  penurunan  NPL  properti.  Indeks  Harga  Properti  Residensial berpengaruh negatif dan signifikan terhadap NPL properti. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa PDRB dan pandemi Covid-19 masing-masing berpengaruh negatif dan signifikan terhadap NPL properti, sedangkan penyaluran kredit properti berpengaruh positif terhadap NPL properti.
Keywords : Indeks Harga Properti Residensial, NPL Properti, Pandemi Covid-19, PDRB, Penyaluran Kredit

## Pendahuluan
Kebutuhan  manusia  akan  properti  residensial  berupa  rumah  akan  semakin  meningkat  karena  jumlah penduduk terus meningkat setiap tahunnya, sehingga dapat mendorong peningkatan harga properti residensial (Febriaty, 2018). Mengingat belum meratanya kemampuan masyarakat dalam memperoleh properti residensial, maka  bank  memberikan  fasilitas  pembiayaan  berupa  kredit  (Fitri,  2017).  Hal  ini  didukung  dengan  adanya permintaan  yang  tinggi  dari  masyarakat  akan  KPR  (Kredit  Pemilikan  Rumah)  yang  mendominasi  sumber pembiayaan dalam pembelian properti residensial dimana persentase KPR selalu berada di atas angka 70% dari tahun  ke  tahun.  Hal  tersebut  membuat  jumlah  kredit  mengalami  kenaikan.  Namun,  kredit  yang  terlalu  tinggi
khususnya kredit properti dapat menimbulkan risiko kredit bermasalah atau Non-Performing Loan (NPL) karena memiliki nilai yang besar (Fitri, 2017). Nilai NPL properti disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Pertumbuhan NPL Properti

## Sumber: SPI OJK, data diolah (2022)
Gambar  1  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  NPL  properti  mengalami  tren  kenaikan  dimana pertumbuhan  yang  paling  signifikan  terjadi  pada  tahun  2020  yang  mengalami  kenaikan  sebesar  30%  karena adanya pandemi Covid-19 dengan tingkat persebaran yang tinggi (Nugroho dkk, 2021). Adanya kenaikan NPL dapat  memungkinkan  perbankan  menjadi  tidak  efektif  dan  menyebabkan  kerugian  karena  tidak  ada pengembalian dana dari debitur (Febriaty, 2018).
Properti  residensial  atau  rumah  sangat  berkaitan  dengan  sektor  perbankan  karena  sebagian  besar transaksinya dibiayai oleh pinjaman bank. Menurut Sefriyani & Khoirudin (2021), adanya kenaikan harga rumah dapat mendorong naiknya NPL properti dan begitu pun sebaliknya, seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2. Pertumbuhan NPL Properti dan IHPR

## Sumber: OJK dan BI, data diolah (2022)
Gambar  2  menunjukkan  adanya  hubungan  yang  searah  antara  harga  rumah  dengan  NPL  properti. Menurut Chen & Fan (2019), terdapat hubungan yang positif antara harga rumah dengan NPL, karena kenaikan harga rumah dapat menyebabkan moral hazard yang mendorong bank untuk mengarahkan kredit kepada debitur berisiko  sehingga  dapat  meningkatkan  risiko  kredit  bermasalah  atau  NPL  properti.  Namun  berbeda  dengan tahun  lainnya,  pada  tahun  2020  terjadi  perubahan  arah  hubungan  antara  harga  rumah  dengan  NPL  properti dimana  pertumbuhan  harga  rumah  mengalami  perlambatan  dan  NPL  properti  mengalami  peningkatan pertumbuhan yang signifikan, yaitu mencapai angka 34% dari tahun sebelumnya. Berdasarkan data dari Survey Harga  Properti  Residensial  (SHPR)  BI,  terjadinya  pandemi  Covid-19  menjadi  faktor  penghambat  pada pertumbuhan harga properti residensial. Sebagian besar harga properti termasuk rumah mengalami penurunan pertumbuhan  karena  adanya  penurunan  permintaan  terhadap  properti  seiring  dengan  meningkatnya  kehati- hatian  masyarakat  dalam  pengeluaran  ditengah  pandemi  Covid-19  yang  membuat  masyarakat  lebih  memilih untuk  menyimpan  uangnya  dan  memprioritaskan  pengeluaran  untuk  bertahan  hidup  dibandingkan  dengan membayar kredit yang dimilikinya (Kemenkeu, 2021).
Walaupun kondisi NPL properti secara nasional terjaga pada kisaran 3%, namun beberapa provinsi yang terdaftar dalam SHPR BI masih memiliki rasio NPL yang cukup tinggi diatas rasio NPL properti nasional. Selain itu,  masih terdapat  beberapa provinsi  yang  memiliki  nilai NPL  diatas  nilai  maksimal yang  ditentukan  oleh  OJK yaitu 5%, seperti yang disajikan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Pertumbuhan NPL Properti

## Sumber: Statistik Perbankan Indonesia OJK, data diolah (2022)
Berdasarkan Gambar 3, masih terdapat beberapa provinsi yang memiliki persentase NPL diatas 5%. Hal ini telah melampaui ketentuan ukuran maksimal tingkat rasio NPL yang telah ditetapkan oleh OJK karena dapat mengganggu sektor perbankan dan dapat memberikan dampak buruk pada perekonomian suatu negara apabila jumlahnya  terlalu  besar  (Fitri,  2017).  Berdasarkan  data-data  diatas,  maka  perlu  untuk  dilakukan  pengamatan terhadap  dinamika  harga  properti  residensial  dan  NPL  properti serta  faktor  lain  yang  memperoleh andil  dalam memengaruhi NPL properti.
Selain  harga  properti  residensial,  peneliti  terdahulu  telah  melakukan  penelitian  terkait  dengan  NPL. Menurut Staehr & Uusküla (2020), faktor yang berpengaruh terhadap NPL berasal dari faktor eksternal bank dan faktor  internal  bank.  Faktor  eksternal  bank  seperti  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB),  serta  pandemi Covid-19 dan faktor internal bank seperti penyaluran kredit akan diamati pada penelitian ini (Tiwu, 2020; Saputro dkk,  2019;  dan  Nugraha  dkk,  2019).  Berdasarkan  bukti-bukti  di  atas,  penelitian  ini  bertujuan  menganalisis dinamika  IHPR  dan  NPL  properti  sebelum  dan  saat  pandemi  Covid-19,  serta  menganalisis  determinan  yang memengaruhi NPL properti. Manfaat yang diharapkan pada penelitian ini adalah dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan  bagi  bank  dalam  melakukan  evaluasi  mengenai  potensi  risiko  terjadinya  NPL,  sebagai  bahan kajian  bagi  regulator  dalam  rangka  menerbitkan  maupun  menyempurnakan  regulasi  yang  berkaitan  dengan kegiatan  penyaluran  kredit,  serta  sebagai  tambahan  ilmu  pengetahuan  dan  acuan  penelitian  selanjutnya  bagi akademisi

## Tinjauan Pustaka
Indeks  Harga  Properti  Residensial  (IHPR)  adalah  alat  untuk  mengukur  secara  luas  pergerakan  harga suatu  properti  residensial  atau  rumah,  baik  rumah  tipe  kecil,  menengah,  atau  besar  dan  dihitung  dengan menggunakan metode chain index yang dilakukan oleh BI (Bintang dan Agustina 2021). Non Performing Loan (NPL)  dikenal  dengan  istilah  kredit  bermasalah  yang  dihitung  dengan  membandingkan total  kredit bermasalah terhadap  total  kredit  yang  disalurkan  oleh  bank  (Nugraha  dkk,  2019).  Terdapat  dua  pandangan  berbeda mengenai hubungan IHPR dengan NPL (Chen & Fan, 2019). Sudut pandang pertama menyatakan bahwa setiap kenaikan  harga  rumah  dapat  menyebabkan  moral  hazard  yang  cenderung  mendorong  pinjaman  secara berlebihan  dan  menarik  perhatian  yang  lebih  besar  dari  para  spekulan.  Menurut  pandangan  ini,  harga  rumah yang  lebih  tinggi  dapat  menciptakan asimetri  informasi  yang  lebih  besar, sehingga  mengakibatkan  penurunan pada kualitas pinjaman bank dan akibatnya risiko terjadinya NPL akan semakin meningkat. Hal ini mencerminkan adanya  hubungan positif  antara  IHPR  dan  NPL. Sedangkan sudut  pandang  lain  menyatakan bahwa  kenaikan harga rumah dapat meningkatkan nilai agunan, sehingga meningkatkan kemampuan debitur dalam membayar kembali kredit yang dimilikinya sekaligus mengurangi risiko terjadinya kredit bermasalah. Menurut pandangan ini, harga rumah yang lebih tinggi dapat menurunkan NPL yang mengimplikasikan hubungan negatif antara harga rumah dengan NPL. Faktor eksternal bank seperti PDRB dan pandemi Covid-19 serta faktor internal bank seperti penyaluran kredit menjadi faktor lain yang dapat memengaruhi NPL.

## Metodologi Penelitian
Data yang digunakan yaitu data sekunder yang berasal dari Laporan Survei Harga Properti Residensial (SHPR)  BI  serta  data  gabungan  Laporan  Bank  Umum  dari  seluruh  kantor  bank  pelapor  di  Indonesia  pada Statistik Perbankan Indonesia (SPI) yang diterbitkan oleh OJK periode triwulan I 2017 sampai triwulan IV 2021 melalui  situs  www.bi.go.id  dan  www.ojk.go.id.  Pemilihan  sampel  menggunakan  metode purposive  sampling , didapatkan  16  provinsi  sebagai  sampel  dengan  kriteria  provinsi  tersebut  terdaftar  dan  memiliki  data  lengkap
dalam  SPI  OJK  dan  SHPR  BI.  Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu  analisis statistik  deskriptif dan  analisis regresi data panel. Analisis kuadran digunakan sebagai salah satu teknik dari analisis deskriptif. Analisis regresi data panel diawali dengan pemilihan model terbaik, uji asumsi klasik, serta pengujian hipotesis.

## Hasil Dan Pembahasan
Analisis Statistik Deskriptif Sebelum dan Saat Pandemi Covid-19 Secara umum, kondisi IHPR saat pandemi Covid-19 lebih tinggi dibandingkan sebelum pandemi Covid- 19.  Terjadi  peningkatan rara-rata IHPR  sebesar 4,35%  atau sebesar  9,76  indeks.  Hal  ini  dikarenakan adanya kenaikan  permintaan  yang  ditunjukkan  oleh  penjualan  properti  residensial  yang  mengindikasikan  perbaikan meskipun  masih  berada  pada  tren  penurunan  akibat  pandemi  Covid-19.  Rata-rata  PDRB  mengalami peningkatan  senilai  Rp6.297,36  miliar  atau  sebesar  4,6%.  Meskipun  diberlakukan  PPKM  karena  adanya peningkatan kasus pandemi Covid-19, namun perekonomian terus melanjutkan pertumbuhan yang positif karena konsumsi  rumah tangga  menjadi  kontributor  pertumbuhan perekonomian  terbesar. Rata-rata  penyaluran  kredit mengalami  peningkatan  senilai  Rp27.871  miliar  atau  sebesar  10%  karena  adanya  berbagai  strategi  maupun inovasi penyaluran kredit dari pihak bank dan beberapa insentif yang diberikan oleh Pemerintah. Rata-rata NPL properti  mengalami  penurunan  saat  pandemi  Covid-19  sebesar  0,21%  karena  OJK  mengeluarkan  kebijakan restrukturisasi  kredit  yang  diatur  dalam  Peraturan  OJK  No.11/POJK.03/2020  tentang  Stimulus  Perekonomian Nasional Sebagai Kebijakan Contercyclical Dampak Penyebaran Coronavirus Disease (Siagian, 2019). Hasil dari analisis deskriptif secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Analisis Statistik Deskriptif Variabel Sebelum Pandemi Covid-19 Saat Pandemi Covid-19 Mean Max Min Mean Max Min IHPR 224,43 348,15 117,96 234,19 355,84 118,20 PDRB 136.320 470.829 18.035 142.617 477.377 20.702 Penyaluran Kredit 278.772 2.780.889 31.176 306.643 2.860.924 39.088 NPL 0,0327 0,0760 0,0154 0,0305 0,0701 0,0167
Sumber: Data diolah (2023)

## Analisis Indeks Harga Properti Residensial
Pada IHPR rumah tipe kecil, provinsi yang memiliki nilai IHPR paling rendah adalah Provinsi Kalimantan Timur.  Hal  ini  terjadi  karena  menurunnya  realisasi  KPR  bersubsidi  yang  disebabkan  oleh  bank  melakukan pengetatan  syarat  penerimaan  kredit.  Sedangkan,  provinsi  yang  memiliki  nilai  IHPR  rumah  kecil  paling  tinggi adalah Provinsi Sulawesi Selatan. Hal ini disebabkan oleh harga tanah dan Nilai Jual Objek Pajak (NJOP) pada Provinsi Sulawesi Selatan yang sangat tinggi (Bintang & Agustina, 2021).
IHPR  rumah menengah  paling  rendah  dimiliki  oleh  Provinsi  Kalimantan  Timur,  karena  pengajuan  KPR yang  dilakukan  oleh  konsumen  kepada  bank  terhambat,  sehingga  rumah  yang  sudah  dibangun  oleh  para developer tidak terserap secara maksimal dan banyak rumah yang tidak dapat terjual. Sedangkan IHPR rumah menengah paling tinggi adalah Provinsi Sulawesi Utara karena adanya ekspansi pengembang nasional di Pulau Sulawesi yang cukup tinggi dan kebutuhan hunian pun masih tinggi.
Nilai IHPR rumah besar paling rendah ada pada Provinsi Kalimantan Timur karena pengajuan KPR yang dilakukan  oleh  konsumen  kepada  pihak  bank  terhambat,  sehingga  rumah  yang  sudah  dibangun  oleh  para developer tidak  terserap  secara  maksimal  dan  ketersediaan  rumah  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan permintaannya. Sedangkan nilai IHPR rumah besar paling tinggi adalah Provinsi Jawa Timur karena terbatasnya lahan  untuk  rumah  tapak  sehingga  permintaan  akan  rumah  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan ketersediaannya.

## Analisis Non-Performing Loan Properti
Meskipun  secara  umum  rata-rata  NPL  properti  mengalami  penurunan  saat  pandemi  Covid-19 berlangsung, namun terdapat beberapa provinsi yang memiliki nilai NPL properti yang melebihi batas maksimum NPL yang telah ditetapkan oleh OJK yaitu 5%.

## Gambar 4. Boxplot NPL Properti

## Sumber: Data diolah (2023)
Berdasarkan  Gambar  4,  provinsi  yang  memiliki  nilai  NPL  properti  di  atas  angka  5%  adalah  Provinsi Kalimantan Timur, Sulawesi Utara, dan Sumatera Utara. Provinsi Kalimantan Timur memiliki rata-rata NPL yang sangat tinggi dibandingkan dengan provinsi lainnya karena kinerja perbankan yang mengalami kontraksi disertai dengan tingkat risiko yang tinggi yang tercermin dari tingginya rasio NPL dan masih terbatasnya tren perbaikan perekonomian menyebabkan kemampuan bayar para debitur menurun sehingga pembayaran kredit belum dapat dilakukan secara optimal (BI, 2017). Nilai NPL properti yang sangat tinggi di Provinsi Sulawesi Utara dikarenakan aktivitas  perekonomian  menurun  sehingga  terjadi  penurunan  pendapatan  dan  risiko  kredit  perbankan  pun meningkat. Nilai NPL properti yang sangat tinggi di Provinsi Sumatera Utara disebabkan oleh penyaluran kredit yang  cenderung meningkat yang  ditandai  oleh  peningkatan KPR terutama  pada  hunian  tapak,  baik  untuk tipe kecil,  menengah  maupun  besar,  dan  perekonomian  Sumatera  Utara  yang  belum  stabil  sehingga  kemampuan bayar para debitur menurun (BI 2021).

## Analisis Kuadran IHPR dan NPL Properti Sebelum dan Saat Pandemi Covid-19
Pada analisis ini, provinsi yang termasuk ke dalam sampel penelitian diplotkan ke dalam sebuah diagram kartesius  untuk  mengetahui  kedudukan  masing-masing  provinsi  dalam  suatu  kuadran.  Hasil  analisis  tersebut didasarkan pada tingkat IHPR dan NPL properti suatu provinsi.
Berikut ini adalah penjelasan dari setiap kuadran:
- Kuadran I  : kuadran dengan IHPR di atas rata-rata dan NPL di bawah rata-rata.
- Kuadran II  : kuadran dengan IHPR di atas rata-rata dan NPL di atas rata-rata.
- Kuadran III  : kuadran dengan IHPR di bawah rata-rata dan NPL di atas rata-rata.
- Kuadran IV  : kuadran dengan IHPR di bawah rata-rata dan NPL di bawah rata-rata.
Di bawah ini disajikan gambar peta kuadran dari beberapa provinsi berdasarkan IHPR dan NPL properti sebelum dan saat pandemi Covid-19.
Gambar 6. Peta Kuadran Sebelum dan Saat Pandemi Covid-19
Catatan: a) Kiri: Peta Kuadran Sebelum Pandemi Covid-19 ; b) Kanan: Peta Kuadran Saat Pandemi Covid-19

## Sumber: Data diolah (2023)
Berdasarkan  Gambar  6,  dapat  dilihat  bahwa  dinamika  harga  properti  residensial  dan  NPL  properti berbeda berdasarkan lintas waktu dan antar provinsi. Provinsi Sumatera Utara adalah provinsi yang menempati
I
II III IV I II III IV
kuadran  II  dengan  IHPR  dan  NPL  diatas  rata-rata  sebelum  pandemi  Covid-19,  kemudian  terjadi  perubahan posisi sehingga  menempati  kuadran I  dengan  IHPR  diatas  rata-rata  dan NPL  dibawah  rata-rata saat  pandemi Covid-19.  Namun,  perubahan  posisi  kuadran  ini  tidak  diikuti  oleh  provinsi  lainnya.  Dapat  diketahui  bahwa kuadran II perlu menjadi perhatian karena memiliki kondisi IHPR dan NPL di atas rata-rata yang menggambarkan harga  properti  residensial  yang  mahal  dan  tingkat  kredit  bermasalahnya  pun  tinggi.  Provinsi  yang  konsisten termasuk  dalam  kuadran  II  sebelum  dan  saat  Pandemi  Covid-19  adalah  Provinsi  Sulawesi  Utara,    sehingga Pemerintah  dan  Bank  perlu  mempertimbangkan  dampak  terhadap  kredit  ketika  merumuskan  kebijakan  untuk mengendalikan harga rumah. Sedangkan Provinsi Kalimantan Timur adalah provinsi yang konsisten masuk ke dalam kuadran III dengan IHPR di bawah rata-rata dan NPL di atas rata-rata yang mencerminkan harga properti residensial  rendah  namun tingkat  kredit  bermasalah tinggi,  sehingga  pihak  perbankan perlu meninjau  kembali mekanisme  pemberian  kredit  properti  agar  debitur  dapat  membayar  kembali  kredit  yang  digunakan  untuk pembelian properti.

## Hasil Analisis Regresi Data Panel
Berdasarkan  hasil  dari  uji Hausman ,  nilai  probabilitas cross-section  random sebesar  0,0000  <  0,05 sehingga Fixed Effect Model (FEM) adalah model terbaik. Model ini telah lolos dalam uji asumsi klasik. Tabel 2. di bawah ini menyajikan data hasil regresi data panel.
Tabel 2. Hasil Analisis Regresi Data Panel Variabel Koefisien Prob. C 0,575367 0,0000 Log (IHPR) -0,091329 0,0000 Log (PDRB) -0,018638 0,0164 Log (Credit) 0,013745 0,0332 Covid -0,018223 0,0005 Covid*Log(Credit) 0,001624 0,0003 Adjusted R-squared 0.895632 Akaike Info Criterion -8,005244 Prob (F-statistic) 0.000000 Jumlah Observasi 320 Sumber: Data diolah (2023) Catatan: a) Variabel dependen adalah Non-Performing Loan;
b) Taraf signifikansi pada tingkat 5%
Nilai Adjusted  R-squared adalah  0.8956  dengan  Prob  (F-statistic)  0.0000  <  0,05.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  secara  simultan,  variabel  bebas  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen  yaitu  NPL properti  sebesar  89,56%.  Berdasarkan  uji  T  yang  digunakan  untuk  menguji  parameter  secara  parsial, menunjukkan bahwa variabel IHPR, PDRB, penyaluran kredit, dummy pandemi Covid-19, dan interaksi antara Covid-19 dengan penyaluran kredit berpengaruh signifikan terhadap NPL properti.

## Analisis Pengaruh IHPR Terhadap NPL Properti
Peningkatan  IHPR  dapat  menurunkan  NPL,  dan  begitupun  sebaliknya.  Peningkatan  harga  properti residensial  atau  rumah  sering  dikaitkan  dengan  peningkatkan  nilai  agunan.  Saat  mengajukan  kredit,  calon debitur biasanya diminta untuk memberikan agunan atau jaminan untuk menjamin pembayaran kredit mereka, dan  aset  yang  seringkali  dijadikan  sebagai  agunan  atau  jaminan  adalah  properti  dalam  bentuk  rumah.  Oleh karena itu, kenaikan harga rumah akan meningkatkan nilai agunan properti dan menghasilkan kekayaan bersih yang lebih besar bagi debitur yang selanjutnya dapat meningkatkan kemampuan para debitur dalam membayar kredit  yang  dimilikinya  dan  akibatnya  NPL  akan  berkurang.  Sedangkan  penurunan  harga  rumah  dapat menurunkan nilai agunan yang akan memberikan dampak pada penurunan kekayaan debitur. Akibatnya, debitur tidak dapat lagi menggunakan kekayaan mereka sebagai penyangga untuk membayar kredit yang mereka miliki sehingga dapat mendorong terjadinya kredit bermasalah atau NPL yang lebih tinggi. Penelitian Su dkk, (2021) dan  Tajik  dkk,  (2015)  pun  menyatakan bahwa  penurunan  harga properti  residensial  dapat meningkatkan NPL yang  menyiratkan  bahwa  bank  dengan  kredit  perumahan  yang  lebih  tinggi  akan  menghadapi  NPL  yang  lebih
besar ketika harga rumah turun. Sehingga hasil penelitian ini mengimpilkasikan adanya hubungan negatif antara harga properti residensial dan NPL. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh  Chen & Fan (2019) di Taiwan yang menyatakan bahwa NPL lebih sensitif terhadap fluktuasi harga rumah selama periode terjadinya krisis. Menurut penelitian Chen & Fan (2019), adanya kenaikan harga rumah yang terjadi secara terus- menerus  setelah  terjadinya  krisis sub-prime  mortgage memberikan  dampak  pada  rendahnya  rasio  NPL  di Taiwan.  Hal  ini  didukung  dengan  data  pada  Gambar  6 yang menunjukkan  bahwa  kenaikan  harga rumah saat terjadinya suatu krisis seperti pandemi Covid-19 dapat membantu menjelaskan kondisi rasio NPL yang rendah di beberapa Provinsi Indonesia.

## Analisis Pengaruh Faktor Eksternal dan Internal Bank Terhadap NPL Properti
Faktor  lain  yang  dapat  memberikan  pengaruh  terhadap  NPL  berasal  dari  faktor  eksternal  dan  internal bank  (Staehr  &  Uusküla,  2020).  Peningkatan  PDRB  sebagai  faktor  eksternal  bank  dapat  menurunkan  NPL properti.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian Wood  &  Skinner  (2018)  bahwa  adanya  peningkatan  PDRB  dapat meningkatkan kemampuan masyarakat dalam membayar kembali pinjamannya sehingga NPL properti pun akan mengalami  penurunan. Dummy pandemi  Covid-19  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  NPL  properti  yang mencerminkan  rata-rata  NPL  properti  saat  pandemi  Covid-19  lebih  rendah  dibandingkan  sebelum  pandemi Covid-19.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  Siagian et  al .  (2022)  yang  menyatakan  bahwa  Pemerintah  telah membuat  kebijakan restrukturisasi  kredit  yang  diatur  dalam  Peraturan  OJK  No.11/POJK.03/2020  tentang Stimulus Perekonomian Nasional Sebagai Kebijakan Contercyclical Dampak Penyebaran Covid-19 dalam bentuk perpanjangan  jangka  watu  kredit,  pengurangan  tunggakan  pokok,  penambahan  fasilitas  kredit,  dan  konversi kredit  menjadi  penyertaan  yang  menjadikan  rasio  NPL  dapat  berkurang  saat  pandemi  Covid-19.  Penyaluran kredit yang meningkat sebagai faktor internal perbankan dapat meningkatkan NPL, hal ini karena kredit properti memiliki jumlah yang besar, maka semakin besar kredit yang disalurkan, risiko terjadinya kredit bermasalah atau NPL pun akan semakin besar. Interaksi dummy pandemi Covid-19 dengan penyaluran kredit memiliki pengaruh positif  terhadap NPL yang mencerminkan pengaruh besaran  penyaluran  kredit terhadap  NPL  lebih  besar  saat pandemi Covid-19 berlangsung, sehingga pada masa pandemi Covid-19 bank yang memiliki porsi kredit properti yang  tinggi  perlu  berhati-hati  karena  kemungkinan  terjadinya  NPL  lebih  besar  dibandingkan sebelum  pandemi Covid-19 .

## Implikasi Manajerial
Hasil penelitian menunjukkan adanya hubungan negatif antara IHPR dengan NPL properti, hal ini berarti bahwa jika terjadi penurunan pada IHPR maka dapat mendorong terjadinya kenaikan kredit bermasalah. Maka, apabila terjadi penurunan pertumbuhan harga properti residensial, pihak bank diharapkan untuk dapat mengelola dan  melakukan  pemantauan  secara  lebih  teliti  dalam  memberikan  kredit  properti  agar  dapat  mengantisipasi terjadinya  peningkatan  NPL  properti.  Selain  itu,  hasil  penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  pengaruh  besaran kredit  properti  terhadap  NPL  properti  lebih  besar  pada  saat  pandemi  Covid-19  berlangsung.  Sehingga,  bank yang memiliki kredit properti dengan porsi besar perlu berhati-hati karena potensi terjadinya NPL lebih tinggi saat masa krisis seperti terjadinya pandemi Covid-19 dibandingkan sebelum terjadinya pandemi Covid-19.
Bagi  regulator,  karena hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  peningkatan  harga  rumah  dapat menyebabkan  penurunan  pada  NPL  properti,  maka  dapat  mempertimbangkan  harga  rumah  sebagai  indikator makroprudensial  utama  untuk  mendorong  stabilitas  perbankan. Selain  itu,  pihak  regulator  pun  perlu  untuk memberikan kebijakan yang berbeda pada bank-bank dengan kredit properti yang dominan saat terjadinya krisis seperti  pandemi  Covid-19, karena hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  pengaruh positif  antara kredit  properti terhadap NPL properti dan pengaruhnya lebih besar pada saat terjadinya pandemi Covid-19.

## Kesimpulan
IHPR saat pandemi Covid-19 lebih tinggi dibandingkan sebelum pandemi Covid-19 yang ditandai dengan terjadinya  peningkatan  rata-rata  IHPR  sebesar  4,35%  saat  pandemi  Covid-19  berlangsung.  Sedangkan  NPL properti  saat  pandemi  Covid-19  berlangsung  lebih  rendah  dibandingkan  sebelum  pandemi  Covid-19  yang ditandai  dengan  adanya  penurunan  rata-rata  NPL  properti  sebesar  0,21%  saat  terjadinya  pandemi  Covid-19. Dinamika  harga  properti  residensial  dan  NPL  properti  bervariasi  berdasarkan  lintas  waktu  dan  antar  provinsi sehingga terdapat pola yang berbeda pada masing-masing provinsi sebelum dan saat pandemi Covid-19.
Variabel  IHPR,  PDRB,  dummy  Covid-19,  dan  penyaluran  kredit  secara  simultan  berpengaruh terhadap NPL properti. Sementara secara parsial IHPR, PDRB serta dummy Covid-19 berpengaruh negatif signifikan dan penyaluran kredit berpengaruh positif signifikan, sehingga determinan NPL properti adalah IHPR, PDRB, dummy Covid-19, dan penyaluran kredit.
Penelitian selanjutnya disarankan untuk mengeksplorasi hubungan antara harga rumah dan NPL properti secara khusus pada bank milik swasta atau bank milik pemerintah dengan tujuan sebagai bahan stimulus secara terus menerus untuk studi dimasa yang akan datang. Serta, empertimbangkan apakah harga rumah berdasarkan tipe  yang  berbeda  berdampak  pada  NPL  properti  di  Indonesia  sehingga  dapat  membantu  merumuskan hubungan antara harga rumah dan NPL secara lebih komprehensif .
Referensi BI. (2017). Laporan Perekonomian Provinsi. Bank Indonesia. https://www.bi.go.id/id/publikasi/laporan/lpp/default.aspx.
BI  .  (2021).  “Survei  Harga  properti  Residensial  di  Pasar  Primer.”  Bank  Indonesia  Bank  Sentral  Republik Indonesia.
Bintang, Aisyah, dan Neli Agustina. (2021). Analisis Variabel yang Memengaruhi Harga Properti Residensial Tipe Kecil di 16 Kota Indonesia Tahun 2015-2019. In Seminar Nasional Official Statistics . 343 – 52.
Chen,  Tsaubin,  dan  Chiang  Ku  Fan.  (2019).  Non-performing  loans  and  housing  prices  in  Taiwan. Journal  of Applied Finance and Banking. 9 (6): 57 – 66.
Febriaty,  Hastina.  (2018).  Pengaruh  Suku  Bunga  Kredit  Properti Dan Inflasi  Terhadap  NPL  Sektor  Properti  Di Indonesia.” JEpa. 2 (2): 1 – 6.
Fitri, LaksmiKen. (2017). Analisis Perbedaan Jumlah Penyaluran Kredit Properti Dan Kesehatan Bank Sebelum Dan Sesudah Kebijakan Loan To Value. Universitas Brawijaya.
Kemenkeu.  (2021).  Pasar  Properti  Residensial  Di  Tengah  Pandemi  Covid-19.  Kementerian  Keuangan. https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kpknl-tarakan/baca-artikel/14441/Pasar-Properti-Residensial-DiTengah- Pandemi-Covid-19.html.
Nugraha, Y. S., A Y Burhanudin, dan Ratna, D. (2019). Analisis Pengaruh Jumlah Kredit, Loan to Asset Ratio (Lar),  Dan  Loan  to  Deposit  Ratio  (Ldr)  Terhadap  Non-performing  Loan  Di  PT  Bank  Rakyat  Indonesia (Persero) Tbk Cabang Wonogiri Tahun 2018. Jurnal Ilmiah Edunomika. 3 (02).
Nugroho,  I.  A.,  Aftoni,  S.,  dan  Riduan, R.  (2021).  Determinan  Volatilitas Makro  Ekonomi  Terhadap  NPL  Bank Jateng. Jurnal Proaksi. 8 (2): 498 – 511.
Saputro, A, R., Susi, S., dan Tri, J,K. (2019). Analisa pengaruh pertumbuhan kredit, jenis kredit, tingkat bunga pinjaman bank  dan  inflasi  terhadap  kredit  bermasalah. Ekspansi: Jurnal  Ekonomi,  Keuangan,  Perbankan, dan Akuntansi. 11 (1): 1 – 12.
Sefriyani,  Y,  dan  R  Khoirudin.  (2021).  Analisis  Non  Performing  Loan  Kredit  Pemilikan Rumah  Bank  Persero.” Jurnal Ilmu Ekonomi Dan Sosial. 10 (1): 19 – 29.
Siagian, A, O. (2019). Pengaruh Dana Pihak Ketiga, Modal Bank, Jumlah Kantor Cabang, Tingkat Suku Bunga Dan  Jumlah  Uang  Beredar  Terhadap  Jumlah  Kredit  UMKM  Bank  BUMN. Syntax  Literate :  Jurnal  Ilmiah Indonesia. 5 (5): 1 – 17.
Staehr,  K.,  dan  Lenno,  U.  (2020).  Macroeconomic  and  macro-financial  factors  as  leading  indicators  of  non- performing loans: Evidence from the EU countries. Journal of Economic Studies. 48 (3): 720 – 40.
Su, Chi-Wei, Xu-Yu Cai, Meng Qin, Ran Tao, dan Muhammad Umar. (2021). Can bank credit withstand falling house  price  in  China?. International  Review  of  Economics  &  Finance. 71  (1):  257 – 67. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.iref.2020.09.013.
Tajik,  M.,  Saeideh,  A.,  Thaana,  G.,  dan  Sepideh,  K.  (2015).  House  prices  and  credit  risk:  Evidence  from  the
United States. Economic Modelling 51 (4): 123 – 35.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.econmod.2015.08.006.
Tiwu, Maria I H. (2020). Pengaruh pandemic covid 19 terhadap np l bank perkreditan rakyat di Indonesia.” Jurnal Akuntansi: Transparansi Dan Akuntabilitas. 8 (2): 79 – 87.
Wood,  A.,  dan  Nakita,  S.  (2018).  Determinants  of  non-performing  loans:  evidence  from  commercial  banks  in Barbados. The Business & Management Review. 9 (3): 44 – 64.