Hesekiel Maranatha Gultom a* , Pardomuan Sihombing b* ab Master of Management, Mercu Buana University, Jakarta, Indonesia
* Corresponding author e-mail: hesekiel.maranatha@gmail.com, pardomuan.sihombing@mercubuana.ac.id

## A R T I C L E  I N F O
DOI: 10.32832/jm-uika.v14i2.11654
Article history: Received: 18 Februari 2023 Accepted: 3 Maret 2023 Available online: 5 Juni 2023
Keywords : Non Performing Loan , Macroeconomics, Bank Performance

## A B S T R A C T
The  research  objective  is  to  see  whether  the  capital  adequacy ratio, loan to asset ratio, net interest margin, inflation, and the BI rate  have  an  effect  on  the  value  of  non-performing  loans.  The data  taken  comes  from  secondary  data  within  3  years.  The purposive  sampling  method  was  taken  as  a  sampling  technique with the banking sub-sector companies included in the KBMI III category included in the IDX. From all series of studies, it shows that  inflation,  net  interest  margin,  and  capital  adequacy  ratio affect  non-performing  loans,  while  the  BI  rate,  which  is moderated by the Covid-19 Pandemic, weakens and has no effect on non-performing loans.
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
.
Volume14, Issue 2, 05 Juni 2023, Pages. 202-219
J urnal M anajemen (E disi E lektronik )
Sekolah Pascasarjana Universitas Ibn Khaldun Bogor http://dx.doi.org/10.32832/jm-uika.v14i2.11654
Pengaruh Makroekonomi dan Kinerja Bank terhadap Non Performing Loan Bank Modal Inti III di Indonesia
203 | Gultom, Sihombing

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi Covid-19 yang ditetapkan sebagai darurat kesehatan masyarakat melalui Keputusan Presiden RI No 11 Tahun 2020 tentang Penetapan Kedaruratan Kesehatan Masyarakat untuk Coronavirus  Disease 2019  (Covid-19),  berdampak  pada  beban  debitur  bank.  kinerja  dan kemampuan  untuk  memenuhi  kewajiban  pembayaran  kredit  atau  pinjaman,  baik  secara langsung  maupun  tidak  langsung.  Berdasarkan  laporan  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  pada Agustus  2020,  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  pada  kuartal  II  2020  telah  mencapai  minus 5,32%.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  penerapan  restrukturisasi  kredit,  khususnya penurunan  suku  bunga  dan/atau  perpanjangan  jangka  waktu  kredit  merupakan  upaya  yang paling efektif dalam menanggulangi kasus kredit bermasalah pada sektor perbankan di masa pandemi COVID-19 sebab kedua langkah tersebut paling dapat meminimalisir kerugian bank sekaligus mempermudah debitur melunasi utangnya. Bank Indonesia, OJK beserta LPS saling berkoordinasi  dalam  menjalankan  fungsi  dan  tugasnya  masing-masing  dalam  rangka menangani  bank  bermasalah  guna  menjaga  stabilitas  sistem  keuangan  Indonesia  pada  masa pandemi  COVID-19.  Risiko  kredit  akan  meningkat  jika  kondisi  ini  tidak  diantisipasi,  yang berpotensi  mengganggu  kinerja  perbankan  dan  stabilitas  sistem  keuangan  sehingga mempengaruhi pertumbuhan ekonomi.
Non-performing  loan  (NPL)  memperlihatkan  risiko  kredit  bank;  semakin  rendah  NPL, semakin  rendah  risiko  kredit  bank.  Biaya  pencadangan  aset  produktif  dan  biaya  lain  yang berpotensi  menimbulkan  kerugian  akan  meningkat  akibat  NPL  perbankan  yang  tinggi. Menurut  Kasmir  (2012),  semakin  tinggi  rasionya  maka  kualitas  kredit  bank  akan  semakin buruk  sehingga  menyebabkan  peningkatan  jumlah  kredit  bermasalah  dan  keharusan  bank untuk  menyerap  kerugian  yang  akan  berdampak  pada  penurunan  keuntungan  bank. Berdasarkan Surat Edaran Bank Indonesia (SE No.6/23/DPNP tanggal 31 Mei 2004), tingkat risiko  kredit  diproksi  dengan  formula  NPL.  Apabila  bank  memiliki  rasio  kredit  bermasalah lebih  dari  5%  (lima%),  maka  dianggap  memiliki  potensi  kesulitan  yang  dapat  mengancam kelangsungan usaha dari total jumlah kredit (PBI 23/2/PBI/2021).
Menurut kepemilikan bank atas modal inti, ada empat kelas KBMI. Pertama KBMI 1 adalah bank dengan modal inti sampai dengan Rp. 6 Triliun; KBMI 2 merupakan bank dengan modal inti mulai Rp 6-14 triliun; KBMI 3 punya lebih dari Rp 14-70 triliun, dan KBMI 4 mengacu pada golongan bank dengan modal inti di atas Rp70 triliun.
Penelitian ini menggunakan objek Bank Modal Inti III di Indonesia. Hal ini dikarenakan Bank Modal Inti III dinilai menjadi bank-bank yang bermodalkan kuat. Bank Modal Inti III sebagai suatu  jenis  dengan  Modal  Inti  yang  termasuk  dalam  kategori  khusus.  Menurut  PJOK  No  6 /POJK.03/2016, Bank BUKU 3 bermodal inti Rp5 Triliun < Rp30 Triliun. Permodalan yang kuat  dapat  berdampak  pada  CAR,  LAR,  NIM,  dan  juga  NPL  perbankan.  Jika  CAR,  LAR, NIM baik, maka dapat berdampak signifikan terhadap penurunan NPL.
Gambar 1. NPL KBMI III PeriodeTahun 2019– 2021 Sumber: Data IDX Diolah, 2022
Berdasarkan Gambar  1 di  atas, perbankan pada  Kelompok Bank Modal  Inti  III  (KBMI  III) mengalami  penurunan  dan  peningkatan  NPL  yang  cukup  signifikan.  Terbukti  pada  tahun 2020 kode emiten BBNI (Bank Negara Indonesia) megalami kenaikan NPL yang cukup tinggi dari tahun sebelumnya yaitu di angka 4,3% dibandingkan tahun 2019 yaitu = 2,3% (yoy) yang disebabkan  karena  terjadinya  pandemi  Covid-19.  Kemudian  pada  tahun  2021,  NPL mengalami penurunan menjadi = 3,00% dikarenakan pemerintah mengeluarkan PJOK Nomor 11/POJK.03/2020  mengenai  Stimulus  Perekonomian  Nasional  Sebagai  Kebijakan Countercyclical  Dampak  Penyebaran  Covid-2019.  Peraturan  ini  dibuat  untuk  memberikan ruang  likuiditas  dan  permodalan  yang  lebih  leluasa  bagi  perbankan  sehingga  dapat  menjaga stabilitas sektor keuangan di tengah pandemi dan kinerja bank.
Adapun  kenaikan  NPL  dapat  dipengaruhi  oleh  faktor  makro  maupun  kinerja  bank.  Faktor makroekonomi  dapat  dipengaruhi  oleh  inflasi  dan BI  rate ,  sedangkan  dari  kinerja  bank dipengaruhi oleh CAR ( Capital Adequacy Ratio ), LAR ( Loan at Risk ), dan NIM ( Net Interest Margin ).  Menurut  Pindyck  et  al.  (2009),  makroekonomi  adalah  cabang  ekonomi  yang berhubungan dengan variabel ekonomi agregat seperti pengangguran, suku bunga, inflasi, dan tingkat  dan  rata-rata  pertumbuhan  produksi  nasional.  Tingkat  NPL  kredit  perbankan  di Indonesia akan dipengaruhi oleh perubahan perkembangan indikator variabel ekonomi makro.
Beberapa  penelitian  tentang  pengaruh  variabel  CAR,  LAR,  NIM,  Inflasi,  dan  BI  Rate terhadap NPL, serta Pandemi Covid-19 sebagai variabel moderasi pada Perbankan KBMI III di  Indonesia,  ditemukan  hasil  yang  berbeda,  baik  penelitian  di  Indonesia  maupun Internasional.
205 | Gultom, Sihombing
Tabel 1. Research Gap
No Variabel Hasil Peneliti 1 Capital Adequacy Ratio (CAR) CAR berpengaruh positif CAR berpengaruh negatif CAR tidak berpengaruh Almazari (2014) Bofondi dan Ropele (2011) dan Andreani dan Erick (2016) Indrawan (2013) dan Kamaludin et al., (2015) 2 Loan  to  Asset Ratio (LAR) LAR berpengaruh positif LAR berpengaruh negatif LAR tidak berpengaruh Winda et al., (2017) dan Sainal (2021) Bofondi dan Ropele (2011) Shonhadji (2020) 3 Net Interest Margin (NIM) NIM berpengaruh positif NIM berpengaruh negatif NIM tidak berpengaruh Andreani dan Erick (2016) Indrawan (2013), Kamaludin et al., (2015), dan Ameni et al., (2017) Bofondi dan Ropele (2011) 4 Inflasi Inflasi berpengaruh positif Inflasi berpengaruh negatif Yulia  (2014)  dan  Ginting  (2016), Alim  dan  Arviani  (2017),  Sukesi (2019),  Nugraha  et  al.,  (2019), Tanjung et al ., (2022) Alexandri  dan  Santoso  (2015), Andreani dan Erick (2016) Inflasi tidak berpengaruh Indrawan  (2013),  Kamaludin et al .,  (2015),  Shonhadji  (2022), Winda etal .,(2017),Tiwu(2020) 5 BI Rate BI Rate berpengaruh positif BI Rate berpengaruh negatif BI Rate tidak berpengaruh Indrawan (2013) Almazari (2015), Alexandri dan Santoso (2015), Andreani dan Erick (2016), Rahman (2014) Winda et al., (2017) 6 Pandemi Covid- 19 Pandemi Covid-19 berpengaruh positif Pandemi Covid-19 berpengaruh negatif Pandemi Covid-19 tidak berpengaruh Utami dan Yustiawan (2021) dan Tiwu (2020) Hesniati et al ., (2022)

## Sumber: Peneliti (2022)
Ketidakkonsistenan  hasil  penelitian  ini,  mendorong  peneliti  melakukan  penelitian  dengan judul  “Pengaruh  Makroekonomi  dan  Kinerja  Bank  terhadap  Non  Performing  Loan  Bank Modal Inti III di Indonesia”
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  Capital  Adequacy  Ratio  (CAR)  berpengaruh  negatif  dan signifikan  terhadap  Non  Performing  Loan  (NPL)  (nilai  t-statistik  =  -3,871216  <  t-tabel  - 2,093),  Loan  to  Asset  Ratio  (LAR)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Non Performing  Loan  (NPL)  (nilai  t-statistik  =  2,121592  >  t-tabel  2,093),  Net  Interest  Margin
(NIM)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Non  Performing  Loan  (NPL)  (nilai  t- statistik = 3,621619 > t-tabel 2,093), Inflasi (Inf) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Non  Performing  Loan  (NPL)  (nilai  t-statistik  =  2,186176  >  t-tabel  2,093),  BI  rate  (SBI) berpengaruh  positif,  tetapi  tidak  signifikan  terhadap  Non  Performing  Loan  (NPL)  (nilai  t- statistik  =  1,605522  <  t-tabel  2,093),  Moderasi  CAR*D19  berpengaruh  negatif,  tetapi  tidak signifikan  terhadap  Non  Performing  Loan  (NPL)  (nilai  t-statistik  =  -0,879307  >  t-tabel  - 2,093),  Moderasi  LAR*D19  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Non  Performing Loan  (NPL)  (nilai  t-statistik  =  2,845708  >  t-tabel  2,093),  Moderasi  NIM*D19  berpengaruh positif,  tetapi  tidak  signifikan  terhadap  Non  Performing  Loan  (NPL)  (nilai  t-statistik  = 0,372137 < t-tabel 2,093), Moderasi Inf*D19 berpengaruh positif dan signifikan terhadap Non Performing Loan (NPL) (nilai t-statistik = 2,130924 > t-tabel 2,093), dan Moderasi SBI*D19 berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Non  Performing  Loan  (NPL)  (nilai  t-statistik  = 2,620339 > t-tabel 2,093).

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  kuantitatif  berbasis  positivis  memeriksa  populasi  atau  sampel  tertentu, menggunakan instrumen penelitian untuk pengumpulan data, dan menggunakan analisis data kuantitatif/statistik  untuk  menguji  hipotesis  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Karena bertujuan  untuk  menguji  hipotesis  yang  menyatakan  adanya  hubungan  sebab  akibat  antara variabel bebas dan terikat, penelitian ini juga termasuk penelitian explanatory research.
Penelitian  dilakukan  guna  mengetahui  pengaruh  variabel  CAR,  LAR,  NIM,  Inflasi,  dan  BI Rate  terhadap  NPL,  serta  Pandemi  Covid-19  sebagai  variabel  moderasi  pada  Perbankan KBMI III di  Indonesia pada tahun 2019 sampai 2021. Variabel bebas  yang terdiri dari CAR ( Capital Adequacy Ratio ), LAR ( Loan to Aset Ratio ), NIM ( Net Interest Margin ), Inflasi, dan BI  Rate, lalu  Pandemic  Covid-19  sebagai  variabel  moderasi,  dan  variabel  terikat  yaitu  NPL ( Non  Performing  Loan ) digunakan dalam  penelitian ini.  Pandemi Covid-19 sebagai  variabel moderasi adalah menggunakan skala rasio. Skala rasio, skala interval dan memiliki dasar yang tidak  dapat  dirubah.  Semua  variabel  yang  digunakan  oleh  peneliti,  dihitung  dalam  periode waktu bulanan.
Sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  10  Perbankan  yang  terdaftar  dalam  Kelompok  Bank Berdasarkan  Modal  Inti  (KBMI)  III  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  yang diambil  dengan  teknik purposive  sampling. Teknik  analisis  data  dalam  suatu  penelitian menggunakan dua pendekatan statistik, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial, yaitu regresi  linier  berganda  model  panel  menggunakan  Eviews  untuk  menganalisis  pengaruh Makroekonomi  (Inflasi,  dan BI  Rate) dan  Kinerja  Bank (Capacity  Adequacy  Ratio,  Loan  to Asset  Ratio dan Net  Interest  Margin ) terhadap Non-Performing  Loan  (NPL ).  Penelitian  ini mengandalkan laporan keuangan dan laporan tahunan bank umum syariah yang diperoleh dari situs resmi Otoritas Jasa Keuangan dan masing-masing bank.
Persamaan regresi yang disusun adalah:
NPL      = a0 + b1CAR + b2LAR + b3NIM + b4Inf + b5BIR + b6CAR*D19 + b7LAR*D19 + b8NIM*D19 + b9Inf*D19 + b10BIR*D19 + Ɛ……………………………………..………(1) Dimana :
Inf = Inflasi
BIR = BI rate
D19 = Dummy Covid-19
βo
= Konstanta
β1-β10    = Koefisien Regresi Ɛ = error term
Ada  tiga  model  berbeda  untuk  mengestimasi  parameter  dalam  regresi  panel:  Widarjono (2015)  menjelaskan  model  efek  umum  OLS,  model  efek  tetap  LSDV,  dan  model  efek  acak GLS.Untuk  menentukan  model  yang  akan  digunakan,  dapat  dilakukan  uji  spesifikasi  model yang terdiri dari uji chow dan uji hasuman.
Uji  Chow  dipakai  dalam  melihat  apakah  fixed  effect  model  adalah  model  yang  terbaik. Hipotesis  nolnya,  yaitu model  yang tepat  untuk  regresi  data panel  adalah model fixed effect model  dan  hipotesis  alternatifnya  adalah  model  yang  tidak  tepat  (buruk)  untuk  regresi  data panel adalah model fixed effect model.
Ho : Menerima Fixed Effect Model
Ha : Menolak Fixed Effect Model
Apabila  nilai  probabilitas  Chi-Square  lebih  besar  (>)  dari  taraf  signifikansi  0,05,  maka hipotesis  nol  diterima  yang  artinya  model  yang  tepat  untuk  regresi  data  panel  adalah  model fixed effect model, begitu juga sebaliknya.
Uji Hausman dipakai dalam melihat apakah random effect model adalah model yang terbaik. Hipotesis nolnya, yaitu model yang tepat untuk regresi data panel adalah random effect model dan  hipotesis  alternatifnya  adalah  model  yang  tidak  tepat  (buruk)  untuk  regresi  data  panel adalah model random effect model.
Ho : Menerima Random Effect Model
Ha : Menolak Fixed Effect Model
Apabila  nilai  probabilitas  Chi-Square  lebih  besar  (>)  dari  taraf  signifikansi  0,05,  maka hipotesis  nol  ditolak  yang  artinya  model  yang  tepat  untuk  regresi  data  panel  adalah  model random effect model dan sebaliknya.

## Uji Statistik F
Uji statistik F merupakan uji statistik yang menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan ke dalam model memiliki pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen  (Ghozali,  2016).  Pengujian  hipotesis  statistic  F  dapat  dilakukan  dengan membandingkan  nilai  F  hitung  dengan  F  tabel.  Hipotesis  dalam  melakukan  uji  statistik  F adalah sebagai berikut:
H0  :  β  =  0,  maka  variabel  dependen  secara  simultan  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel dependen.
H1 : β ≠ 0, maka variabel dependen secara simultan berpengaruh terhadap variabel dependen. Adapun  kriteria  dalam  memutuskan  terhadap  hasil  hitung  dengan  hipotesis  adalah  sebagai berikut:
1)H0 ditolak jika angka signifikan lebih kecil dari α = 0,05 atau 5%
2)H0 diterima jika angka signifikan lebih besar dari α = 0,05 atau 5%
3)Membandingkan nilai F hasil perhitungan dengan nilai F menurut tabel dengan kriteria:
a)H0 diterima jika F hitung < F tabel atau sig > 5%
b)H0 ditolak jika F hitung > F tabel dan sig < 5%

## Uji Statistik t
Menurut  Ghozali  (2016),  uji  statistik  t  merupakan  uji  signifikansi  parsial  yang  digunakan untuk  menguji  tingkat  signifikansi  pengaruh  masing-masing  variabel  independen  terhadap variabel  dependen  secara  paralel  (terpisah).  Nilai  t  hitung  dan  ttabel  dibandingkan  untuk melakukan uji statistik t. Berikut kriteria pengujiannya (Gujarati dan Porter, 2012):
1) Hipotesis  ditolak  jika  thitung  >  t-tabel,  yang  menunjukkan  bahwa  variabel  tersebut berpengaruh terhadap variabel dependen.
2) Hipotesis  diterima jika nilai  thitung < t-tabel,  yang menunjukkan bahwa  variabel  tersebut tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.

## Definisi Operasional Variabel
Table 2. Definisi Operasional Variabel
Sumber: Hasil Olah Data (2022)
209 | Gultom, Sihombing

## Non Performing Loan
Menurut Peraturan  BI No.7/2/PB/2005,  pembayaran pokok dan bunga tetap secara langsung mengurangi efisiensi bank dan dapat menyebabkan kredit bermasalah. Lima kategori kualitas kredit yang digunakan Bank Indonesia adalah lancar, dalam perhatian khusus, kurang lancar, diragukan, dan buruk. Ada tiga kategori penyisihan kredit bermasalah di Bank Indonesia: 1. Ketika debitur tidak dapat  membayar pokok dan bunga pinjaman dalam  waktu  91 sampai 180 hari, disebut dengan kredut kurang lancar.
2. Seorang  debitur  memiliki  kredit  yang  diragukan  jika  mereka  tidak  dapat  melakukan pembayaran  pokok  pinjaman  atau  pembayaran  bunga  berturut-turut  antara  181  hari  dan  270 hari.
3. Seorang debitur dengan kredit macet tidak dapat melakukan pembayaran apapun  berturut- turut setelah 270 hari.Maka NPL dapat dirumuskan sebagai berikut:

## NPL = Kredit Bermasalah/Total Kredit

## Capital Adequacy Ratio
Menurut Barus dan Erik (2016), modal merupakan faktor terpenting dalam operasional bank; semakin  besar  rasio  kecukupan  modal,  semakin  besar  pentingnya  kemampuan  bank  untuk mendanai  risiko  kredit.  Kebijakan  ini  diterapkan  untuk  menekan  tingginya  angka  Non Performing  Loan  (NPL)  yang  disebabkan  oleh  kredit  bermasalah,  sehingga  bank  dapat mendanai  pengembangan  usaha  dan  mengelola  risiko  kehilangan  pendanaan.  Maka  formula untuk menghitung CAR adalah sebagai berikut:
CAR = Modal/Aktiva Tertimbang Mneurut Risiko (ATMR)

## Loan to Asset Ratio
Menurut Abdullah (2013), kemampuan bank untuk memberikan agunan atas sejumlah asetnya sendiri  dalam  menanggapi  permintaan  kredit  diukur  dengan  Loan  to  Assets  Ratio  (LAR). Rasio  ini  mengukur  jumlah  kredit  yang  diberikan  oleh  bank  dibandingkan  dengan  total asetnya. Karena pinjaman yang disalurkan dibiayai dengan aset yang dimiliki, maka semakin kecil  risiko  kredit  yang  mungkin  dihadapi  maka  semakin  besar  pula  kredit  yang  diberikan. Karena  jumlah  aset  yang  dibutuhkan  untuk  membiayai  pinjaman  semakin  besar,  tingkat likuiditas menurun dengan rasio ini. Formula pada penghitungannya adalah:

## LAR = Total Kredit yang disalurkan/Total Asset

## Net Interest Margin
Pendapatan bunga bank atas aset produktif yang dikelola bank akan lebih tinggi ketika rasio ini  lebih  tinggi,  sehingga  mengurangi  kemungkinan  bank  bangkrut  (Harun,  2016).  Karena risiko pasar tercermin dalam Net Interest Margin (NIM), maka NIM harus cukup besar untuk menutup kerugian pinjaman, kerugian surat berharga, dan pajak agar dapat digunakan sebagai keuntungan (Fitri, 2017). Maka didapat formula dalam penghitungannya sebagai berikut: NIM = Pendapatan Bunga bersih/Rata-rata aktiva Produktif

## Inflasi
Naiknya harga pokok barang secara keseluruhan juga dipengaruhi oleh inflasi di suatu negara. Debitur  mungkin  mengalami  kesulitan  membayar  pinjaman  karena  kenaikan  harga  barang
yang  terus  berlanjut.  NPL  meningkat  seiring  dengan  kredit  macet  bank  sebagai  akibatnya. Seperti  yang  dikemukakan  oleh  Andreani  dan  Erick  (2016)  Inflasi  secara  signifikan mempengaruhi secara negatif atas NPL. Formula pada penghitungan Inflasi adalah:
Inflasi = (IHK yang sekarang-IHK waktu yang lalu)/IHK sekarang

## BI Rate
Berdasarkan  data  statistik  yang  dikeluarkan  oleh  Bank  Indonesia  (BI)  sejak  bulan  Februari 2021  hingga  saat  ini,  BI  Rate  bertahan  pada  angka  3,50%  dengan  harapan  meningkatnya penyaluran kredit pada perbankan di Indonesia. Studi Indrawan (2013) menemukan bahwa BI Rate memiliki pengaruh yang signifikan terhadap NPL.

## BIR = Kebijakan Bank Indonesia

## Pandemi Covid-19
NPL  dan  pandemi  Covid-19  memiliki  keterkaitan  yang  dekat.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh penelitian  Tiwu  (2020)  yang  menjelaskan    peningkatan  kasus  positif  Covid-19  memiliki dampak pada produktivitas masyarakat yang cenderung terbatas. Hal itu juga berdampak pada daya  beli  masyarakat  yang  meningkat,  dan  nilai  kerugian  pendapatan  masyarakat  yang membuat  nasabah  tidak  mampu    memenuhi  kewajiban  kreditnya.  Krisis  tersebut  berdampak pada  ekspansi  ekonomi  akibat  pandemi  Covid-19.  Inilah  yang  menjadi  satu  diantara  faktor yang  mempengaruhi  NPL.Sebagai variabel moderasi, maka persamaan dari pandemi covid- 19 adalah sebagai berikut,
D19 = Periode Covid-19 = 1, Tidak Covid-19 = 0 (Skala Nominal)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  sampel  yang  diperoleh  dari  sumber  data  sekunder  yaitu  laporan  keuangan KBMI III tahun 2019-2021 yang dipublikasikan di Bursa Efek Indonesia. Sehingga gambaran yang  diperoleh  dari  variabel-variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  dari jumlah sampel (N), nilai rata-rata (Mean), nilai minimum (Min), nilai maksimum (Max), dan standar deviasi (St.Dev). Berikut adalah analisis statistik deskriptif perusahaan jasa konsumen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yaitu:
Table 3. Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
Variabel NPL CAR LAR NIM Inf BIR D19 Mean 1,3027 24,1950 70,2443 5,2367 2,0967 4,1067 0,667 Maximum 3,1500 35,7500 115,2800 8,3000 2,7000 5,0000 1 Minimum 0,4000 17,3200 37,7200 3,0600 1,7000 3,4500 0 Std. Dev. 0,7982 5,0049 16,8422 1,3425 0,4414 0,6829 0,479 Observations 30 30 30 30 30 30 30 Cross sections 10 10 10 10 10 10 10
Sumber: Hasil Olah Data (2022)
211 | Gultom, Sihombing
Rata-rata  NPL  =  1,3027%,  nilai  minimum  =  0,4000%  dari  Bank  Tabungan  Pensiun  Negara (BTPN) pada tahun 2019, nilai maksimum = 3,1500% yang diperoleh Bank Rakyat Indonesia Syariah (BRIS) pada tahun 2020, dan standar deviasi = 0,7982 dengan jumlah observasi (n) = 30.  Nilai  rata-rata  NPL  mendekati  nilai  standar  deviasi  =  0,7982,  dengan  demikian penyimpangan data NPL rendah dan secara rata-rata pada seluruh perbankan yang masuk ke dalam KBMI III memiliki kategori NPL yang baik karena dibawah 5% (PBI 23/2/PBI/2021).
Rata-rata CAR = 24,195%, nilai minimum = 17,32% yang diperoleh Bank Tabungan Negara (BBTN)  pada  tahun  2019,  nilai  maksimum  =  35,75%  yang  diperoleh  Bank  Panin  Indonesia (PNBN), dan standar deviasi =  5,0049 dengan jumlah observasi (n) = 30. Nilai rata-rata CAR cukup  mendekati  nilai  standar  deviasi  =  5,0049,  dengan  demikian  penyimpangan  data  CAR cukup  rendah  karena  berdasarkan  Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  14/18/PBI/2012 mengenai tingkat CAR minimum yaitu 8%.
Rata-rata LAR = 70,2443%, nilai minimum = 37,72% yang diperoleh Bank Tabungan Negara (BBTN),  nilai  maksimum  =  115,28%  yang  diperoleh  Bank  Pan  Indonesia  (PNBN),  dan standar  deviasi  =  16,8422  dengan  jumlah  observasi  (n)=  30.  Nilai  rata-rata  LAR  cukup mendekati nilai standar deviasi = 16,8422, dengan demikian penyimpangan data LAR cukup rendah.
Rata-rata  NIM  =  5,2367%,  nilai  minimum  3,06%  yang  diperoleh  Bank  Tabungan  Negara (BBTN),  nilai  maksimum  =  8,3  %  yang  diperoleh  Bank  Danamon  (BDMN),  dan  standar deviasi  =  1,3425  dengan  jumlah  observasi  (n)  =  30.  Nilai  rata-rata  NIM  mendekati  nilai standar deviasi = 1,3425 dengan demikian penyimpangan data NIM rendah.
Rata-rata  Inflasi  (Inf)  =  2,0967,  nilai  maksimum  =  2,7%  oleh  seluruh  KBMI  III  pada  tahun 2019 dan minimum = 1,7 % yang diperoleh seluruh KBMI III pada  tahun 2020, dan standar deviasi = 0,4414 dengan jumlah observasi (n) = 30. Nilai rata-rata Inflasi (Inf) mendekati nilai standar deviasi =  0,4414 dengan demikian penyimpangan data Inflasi (Inf) rendah.
Rata-rata BI rate (BIR) = 4,1067, dengan nilai maksimum = 5% oleh seluruh KBMI III pada tahun  2019  dan  minimum  =  3,5%  yang  diperoleh  seluruh  KBMI  III  pada  tahun  2021  dan standar  deviasi  =  0,6829  dengan  jumlah  observasi  (n)  =  30.  Nilai  rata-rata  BI  rate  (BIR) mendekati  nilai  standar  deviasi  =  0,682886  dengan  demikian  penyimpangan  data  BI  rate (BIR) rendah.
Rata-rata  Dummy  Covid-19  (D19)  =  0,667,  nilai  minimum  0,  nilai  maksimum  =  1,  dan standar deviasi  = 0,479  dengan jumlah observasi (n)  = 30. Nilai  rata-rata Dummy Covid-19 (D19) mendekati nilai standar deviasi = 0,479 dengan demikian penyimpangan data Dummy Covid-19 (D19) rendah.

## Pemilihan Model Regresi Data Panel

## Uji Chow
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  memilih  model  random  effect  atau  fixed-effect  yang  akan digunakan  dalam  analisis  regresi  data  panel.  Hasil  uji Chow  untuk  pemilihan  model  terpilih adalah sebagai berikut:
Table 4. Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 0.707001 (9,10) 0.6934 Cross-section Chi-square 14.773137 9 0.0974 Sumber: Data diolah (2022)
Hasil menunjukkan bahwa nilai nilai probabilitas Chow Test = 0,0000 > 0,05 (0,0974 > 0,05), sehingga dapat disimpulkan bahwa model Fixed Effect baik untuk diestimasi.

## UJi Hausman
Pengujian ini memilih antara model fixed-effect atau random effect yang paling tepat untuk digunakan dalam regresi data panel. Berdasarkan hasil uji Hausman, pemilihan model yang sesuai adalah sebagai berikut:
Table 5. Hasil Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 11.076615 9 0.2705

## Sumber: Data diolah (2022)
Hasil  menunjukkan  bahwa  nilai  nilai  probabilitas  Hausman  Test  =  0,2705  >  α    (0,2705  > 0,05), sehingga model Random Effect juga baik untuk diestimasi. Tetapi bila dilihat dari lebih banyaknya  variabel  yang  signifikan  dan  pada  model  Common  Model  dibandingkan  dengan model  Fixed  Effect  dan  Random  Effect,  maka  model  Common  Effect  yang  lebih  layak diestimasi dan dianalisis.

## Hasil Estimasi Model Common Effect
Analisis  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  regresi  linier  dengan  data  pooling  time  series. Analisis ini digunakan untuk mengetahui pengaruh  CAR,  LAR,  NIM, Inflasi (Inf), dan BI rate  (BIR)  terhadap      (NPL).  Adapun  bentuk  persamaan  regresi  dalam  peneltian  ini menggunakan model linier (berdasarkan hasil terbaik dari regresi) adalah (Gujarati dan Porter, 2012):
NPL = a0 + b1CAR + b2LAR + b3NIM + b4Inf + b5BIR + b6CAR*D19 + b7LAR*D19 + b8NIM*D19 + b9Inf*D19 + b10BIR*D19 + Ɛ ………………………….………..………(1)
213 | Gultom, Sihombing
Tabel 6. Hasil Estimasi Model Common Effect Variabel Koefisien Regresi Standart Error t-statistik Probabilitas Konstanta -11,39092 4,272214 -2,666281 0,0153 CAR -0,083731 0,021629 -3,871216 0,0010 LAR 0,017335 0,008171 2,121592 0,0472 NIM 0,597869 0,165083 3,621619 0,0018 Inf 3,743471 1,712337 2,186176 0,0415 BIR 0,247842 0,154368 1,605522 0,1249 CAR*D19 -0,004947 0,005626 -0,879307 0,3902 LAR*D19 0,007120 0,002502 2,845708 0,0103 NIM*D19 0,009646 0,025921 0,372137 0,7139 Inf*D19 1,804052 0,846605 2,130924 0,0464 BIR*D19 0,252254 0,096268 2,620339 0,0168 R 2 : 0,986 Adjusted R 2 : 0,978 F-test : 129,8628, Sig. 0,000 N : 30
Sumber : Lampiran Hasil Olah Data Model Common Effect (2022)
Rumus  analisis regresi linier berganda model Common Effect yang dipakai  yaitu
NPL  =  -11,39092  +  0,017335CAR  +  0,017335LAR  +  0,597869NIM  +  3,743471Inf  + 0,247842BIR  -  0,004947CAR*D19  +  0,007120LAR*D19  +  0,009646NIM*D19  + 1,804052Inf*D19 + 0,252254BIR*D19 + Ɛ ………………………………………………..(1)

## Model Uji F
Uji  F  adalah  uji  hipotesis  secara  bersama-sama  dipakai  dalam  melihat  pengaruh  variabel CAR,    LAR,    NIM,  Inflasi  (Inf),  BI  rate  (BIR),  Moderasi  CAR*D19,  Moderasi  LAR*D19, Moderasi NIM*D19, Moderasi Inf*D19, dan Moderasi BIR*D19 terhadap   (NPL).
Table 7. Hasil Uji F F-statistics Prob(F-statistics) 129,8628 0.0000 Sumber: Data Diolah (2022)
Diperoleh  nilai  F-hitung  =  129,8628  >  F-tabel  =  2,39,  maka  Ho  ditolak  atau  Ha  diterima, artinya ada pengaruh secara bersama-sama variabel  CAR,  LAR,  NIM, Inflasi (Inf), BI rate (BIR),  Moderasi  CAR*D19,  Moderasi  LAR*D19,  Moderasi  NIM*D19,  Moderasi  Inf*D19, dan Moderasi BIR*D19 terhadap   (NPL)..

## Hipotesis Uji t (t-test)
Pengujian  Pengaruh CAR    terhadap (NPL).  Diperoleh  nilai  t-statistik  =  -3,871  <  t-tabel  - 2,093, maka variabel CAR  tidak berpengaruh terhadap NPL.
Pengujian Pengaruh LAR terhadap NPL. Diperoleh nilai t-statistik = 2,121 > t-tabel 2,093, maka disimpulkan bahwa variabel LAR berpengaruh terhadap NPL.
Pengujian Pengaruh NIM terhadap NPL.  Diperoleh nilai t-statistik = 3,621 > t-tabel 2,093, maka ada pengaruh positif dan signifikan variabel NIM berpengaruh terhadap NPL. Pengujian Pengaruh Inflasi (Inf) terhadap NPL. Diperoleh nilai t-statistik = 2,186 > t-tabel 2,093, maka variabel Inflasi (Inf) berpengaruh terhadap NPL.
Pengujian Pengaruh BI rate (BIR) terhadap NPL. Diperoleh nilai t-statistik = 1,605 < t-tabel 2,093,  maka  ada  pengaruh  positif,  tetapi  tidak  signifikan  variabel BI  rate (BIR)  terhadap (NPL).
Pengujian Pengaruh Moderasi CAR*D19 terhadap (NPL). Diperoleh nilai t-statistik = -0,879 >  t-tabel  -2,093,  maka  ada  pengaruh  negatif,  tetapi  tidak  signifikan  variabel  Moderasi CAR*D19 terhadap (NPL).
Pengujian Pengaruh Moderasi LAR*D19 terhadap (NPL). Nilai t-statistik = 2,845 > t-tabel 2,093,  maka  ada  pengaruh  positif  dan  signifikan  variabel  Moderasi  LAR*D19  terhadap NPL.
Pengujian  Pengaruh  Moderasi  NIM*D19  terhadap NPL.  Nilai  t-statistik  =  0,372  <  t-tabel 2,093,  maka  ada  pengaruh  positif,  tetapi  tidak  signifikan  variabel  Moderasi  NIM*D19 terhadap NPL.
Pengujian  Pengaruh  Moderasi  Inf*D19  terhadap NPL.  Nilai  t-statistik  =  2,130  >  t-tabel 2,093, maka ada pengaruh positif dan signifikan variabel Moderasi Inf*D19 terhadap NPL. Pengujian  Pengaruh  Moderasi  BIR*D19  terhadap NPL.  Nilai  t-statistik  =  2,620  >  t-tabel 2,093, maka ada pengaruh positif dan signifikan variabel Moderasi BIR*D19 terhadap NPL.
Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) terhadap Non Performing Loan (NPL) Hasil analisis regresi berganda model Common Effect menunjukkan bahwa Capital Adequacy Ratio (CAR)  berpengaruh  terhadap Non  Performing  Loan (NPL).  Hal  ini  berarti,  jika  CAR mengalami  peningkatan,  maka  NPL  juga  akan  menurun.  Hasil  penelitian  Shonhadji  (2020) menyatakan bahwa CAR berpengaruh  terhadap NPL.
Pengaruh Loan to Asset Ratio (LAR) terhadap Non Performing Loan (NPL) Hasil  analisis  regresi  berganda  model Common  Effect menunjukkan  bahwa Loan  to  Asset Ratio (LAR) berpengaruh Non Performing Loan (NPL). Hal ini berarti, jika LAR mengalami peningkatan,  maka  NPL  akan  meningkat  signifikan.  Hasil  ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian Shingjergji  (2013)  menyatakan  bahwa  LAR  mempunyai  pengaruh  positif  terhadap  NPL. Menurut Abdullah (2013),
Pengaruh Net Interest Margin (NIM) terhadap Non Performing Loan (NPL)
Hasil  analisis  regresi  berganda  model Common  Effect menunjukkan  bahwa Net  Interest Margin (NIM) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Non Performing Loan (NPL). Hal ini berarti, jika NIM mengalami peningkatan, maka NPL akan meningkat signifikan. Temuan ini  sejalan  dengan  penelitian  Yuliani  et  al.,  (2020),  yang  menunjukkan  bahwa  NPL diuntungkan dengan memberikan pengaruh positif oleh NPL.
Menurut  penelitian  Barus  dan  Erick  (2016),  NIM  berpengaruh  positif  terhadap  NPL  karena NPL  akan  meningkat  jika  bank  memberikan  pinjaman  dalam  jumlah  besar  yang  akan berdampak  pada  peningkatan  pendapatan  bunga.  Karena  banyaknya  pinjaman  yang dikeluarkan, kredit macet akan menjadi lebih mungkin mempengaruhi NPL.
Pengaruh Inflasi (inf) terhadap Non Performing Loan (NPL)
Berdasarkan temuan regresi berganda model Common Effect , inflasi (Inf) berpengaruh positif dan  signifikan  terhadap  kredit  bermasalah  (NPL).  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  jumlah NPL akan meningkat secara signifikan jika inflasi (Inf) meningkat. Hasil ini konsisten dengan temuan  investigasi  Indrawan  (2013);  Mahmudah  (2013),  yang  memperlihatkan  NPL diuntungkan oleh inflasi  (Inf). Inflasi menurut Diyanti dan Widyarti (2012) berdampak pada kegiatan investasi dan juga kegiatan ekonomi makro. Selain itu, inflasi mengurangi daya beli masyarakat, yang pada akhirnya mengurangi penjualan.
Pengaruh BI Rate (BIR) terhadap Non Performing Loan (NPL)
Hasil  analisis  regresi  berganda  model Common  Effect menunjukkan  bahwa  BI  rate  (BIR) berpengaruh  positif,  tetapi  tidak  signifikan  terhadap Non  Performing  Loan (NPL).  Hal tersebut mengindikasikan bahwa NPL tidak akan meningkat secara signifikan sebagai respon dari  kenaikan  BI  rate  (BIR).  Temuan  penelitian  juga  sependapat  dengan  Indrawan  (2013), yang menunjukkan bahwa BI rate (BIR) berpengaruh positif terhadap NPL.
Stance  kebijakan  moneter  Bank  Indonesia  (BI)  tercermin  dalam  suku  bunga  kebijakan  yang dikenal  dengan  BI  Rate.  Saat  inflasi  naik,  BI  Rate  dibuat,  sebab    solusi  dari  isu  kenaikan inflasi  adalah  dengan  membuat  BI  Rate.  sehingga  suku  bunga  kredit  dan  suku  bunga simpanan  sama-sama  naik  akibat  kenaikan  BI  Rate.  Orang  tidak  akan  mengambil  pinjaman jika  suku  bunga  pinjaman  naik,  yang  akan  mengurangi  permintaan  kredit  dan  mempersulit bank untuk memindahkan uang.
Pengaruh Moderasi CAR*D19 terhadap Non Performing Loan (NPL) Analisis  regresi  berganda  model Common  Effect menunjukkan  bahwa  Moderasi  CAR*D19 berpengaruh  negatif  terhadap  kredit  bermasalah  atau Non  Performing  Loan (NPL),  tetapi tidak signifikan. Hal ini mengindikasikan bahwa NPL tidak akan meningkat secara signifikan akibat peningkatan Moderasi CAR*D19. Temuan ini sejalan dengan penelitian Shingjerji dan Hyseni  (2015),  yang  menunjukkan  bahwa  Moderasi  CAR*D19  berdampak  merugikan terhadap NPL.
Kemampuan  bank  dalam  menanggung  risiko  kerugian  akibat  kegiatan  operasionalnya ditentukan  oleh  CAR.  Semakin  tinggi  nilai  rasio  ini,  semakin  besar  pula  modal  yang  harus diambil  bank  untuk  menanggung  risiko.  Ini  berarti  bahwa  bahkan  jika  suatu  hari  bank kehilangan  uang  dari  operasi  seperti  pinjaman  macet,  ia  masih  memiliki  cukup  uang  untuk menutupi  kerugian  tersebut.  Covid-19  memiliki  kecenderungan  membatasi  produktivitas masyarakat,  daya  beli  masyarakat,  dan  nilai  kehilangan  pendapatan  masyarakat,  sehingga nasabah tidak dapat memenuhi kewajiban kreditnya (Utami dan Yustiawan, 2021).
Pengaruh Moderasi LAR*D19 terhadap Non Performing Loan (NPL)
Analisis  regresi  berganda  model  Common  Effect  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa Moderasi  LAR*D19  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Non  Performing  Loan (NPL). Hal ini mengindikasikan bahwa NPL akan meningkat secara signifikan sebagai respon dari  peningkatan  Moderasi  LAR*D19.  Hasil  ini  sejalan  dengan  temuan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Utami  dan  Yustiawan  (2021);  Tiwu  (2020)  sampai  pada  kesimpulan  bahwa Pandemi Covid-19 menunjukkan bahwa Moderasi LAR*D19 meningkatkan NPL.
Rasio  NPL  suatu  bank  akan  turun  jika  memiliki  LAR  yang  rendah.  Namun,  bank menghentikan  pinjaman  akibat  pandemi  Covid-19.  Krisis  tersebut  berdampak  pada  ekspansi ekonomi  akibat  pandemi  Covid-19.  NPL  sebagian  dipengaruhi  oleh  hal  ini  (Utami  dan Yustiawan, 2021).
Pengaruh Moderasi MIN*D19 terhadap Non Performing Loan (NPL)
Analisis  regresi  berganda  model  Common  Effect  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa Moderasi  NIM*D19  berpengaruh  positif,  tetapi  tidak  signifikan  signifikan  terhadap  Non Performing  Loan  (NPL).  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  NPL  tidak  akan  meningkat  secara signifikan  akibat  peningkatan  Moderasi  NIM*D19.  Temuan  ini  sejalan  dengan  penelitian Yuliani et al., (2020),  yang menunjukkan bahwa NIM *D19 memiliki pengaruh  yang positif pada  NPL.  Kemampuan  aktiva  produktif  bank  untuk  menghasilkan  pendapatan  bunga ditunjukkan dengan NIM.
Selama pandemi Covid-19, begitu banyak pinjaman  yang diberikan sehingga  akan ada lebih banyak  kredit  macet  yang  akan  mempengaruhi  NPL.  Selain  itu,  kondisi  Pandemi  Covid-19 telah  meningkatkan  jumlah  kredit  macet.  Pertumbuhan  ekonomi  global  terkena  dampak negatif dari pandemi Covid 19 (Tiwu, 2020).
Pengaruh Moderasi Inf*D19 terhadap Non Performing Loan (NPL)
Analisis  regresi  berganda  model  Common  Effect  yang  telah  dilakukan  menunjukkan  bahwa Moderasi Inf*D19 berpengaruh positif dan signifikan terhadap Non Performing Loan (NPL). Hal  ini  berarti,  jika  Moderasi  Inf*D19  mengalami  peningkatan,  maka  NPL  akan  meningkat signifikan.  Sejalan  dengan  penelitian  Mahmudah  (2013);  Indrawan  (2013);  Utami  dan Yustiawan  (2021);  Tiwu  (2020)  riset  ini  juga  menunjukkan  bahwa  Moderasi  Inf*D19 berpengaruh  positif  terhadap  NPL.  Inflasi  adalah  proses  meningkatnya  harga  barang  dari waktu  ke  waktu  yang  mengurangi  kemampuan  masyarakat  untuk  membeli  barang  karena dengan asumsi tingkat pendapatan masyarakat tetap sama, tingkat pendapatan riil juga turun, Mankiw (2013).
Semakin  banyak  harga  naik,  semakin  banyak  orang  akan  berusaha  untuk  memenuhi kebutuhannya,  yang  dapat  dilakukan  dengan  mengajukan  permintaan  kredit  berdasarkan asumsi  suku  bunga  aktual.  Akibatnya,  permintaan  kredit  akan  meningkat  seiring  dengan inflasi (Aziz, 2013). Namun, kredit macet meningkat akibat pandemi Covid-19.
217 | Gultom, Sihombing
Pengaruh Moderasi BIR*D19 terhadap Non Performing Loan (NPL)
Analisis  regresi  berganda  model  Common  Effect  yang  telah  dilakukan  menunjukkan Moderasi BIR*D19 berpengaruh positif dan signifikan terhadap Non Performing Loan (NPL). Dapat  diartikan  bahwa  jika  Moderasi  BIR*D19  mengalami  peningkatan,  maka  NPL  akan meningkat  signifikan.  Hasil  tersebut  sependapat  dengan  Riset  Indrawan  (2013);  Utami  dan Yustiawan  (2021);  Tiwu  (2020)  yang  menunjukkan  bahwa  Moderasi  BIR*D19  berpengaruh positif terhadap NPL. Bank Indonesia menetapkan BI Rate sebagai standar suku bunga yang digunakan  bank  umum  dalam  memberikan  pinjaman  bank.  Kewajiban  debitur  untuk membayar bunga kredit yang diambil dapat meningkat jika BI Rate naik. Akibatnya, semakin sedikit  permintaan  kredit  semakin  tinggi  BI  Rate.  Bank  Indonesia  (BI)  Rate  tetap  berada  di level 3,50 persen sejak Februari 2021, menurut data statistik yang dirilis BI, dengan harapan dapat meningkatkan penyaluran kredit ke perbankan Indonesia di masa pandemi Covid-19.

## 4.  KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  CAR,  LAR,  NIM,  dan  Inflasi  berpengaruh terhadap Non Performing Loan (NPL), sedangkan BI Rate tidak berpengaruh terhadap  Non Performing Loan (NPL).
Hasil penelitian menunjukkan bahwa Moderasi  CAR terhadap Pandemi  Covid  19, Moderasi NIM terhadap Pandemi Covid 19 tidak berpengaruh pada Non Performing Loan (NPL). Hal ini  berarti  Pandemi  Covid-19  memperlemah  pengaruh  CAR  dan  NIM  terhadap  Non Performing  Loan,  sedangkan  Moderasi  LAR  terhadap  Pandemi  Covid  19,  Moderasi  Inflasi terhadap  Pandemi  Covid  19,  Moderasi  BI  rate  terhadap  Pandemi  Covid  19  berpengaruh terhadap  Non  Performing  Loan.  Hal  ini  berarti  Pandemi  Covid-19  memperkuat  pengaruh LAR, Inflasi, dan BI Rate terhadap Non Performing Loan
Penelitian ini hanya meneliti dengan objek perusahaan Kelompok Bank Modal Inti III untuk peneliti  selanjutnya  disarankan  meneliti  semua  perusahaan  perbankan  Kelompok  GCG  atau Kelompok  LQ-45,  sehingga  memungkinkan  laba  perusahaan  akan  mengalami  peningkatan yang lebih dapat berimplikasi pada penurunan   perusahaan.
Saran kepada penelitian selanjutnya, pada Bank KBMI III (Kelompok Bank Modal Inti III) di Bursa  Efek  Indonesia  agar  dapat  memperhatikan  nilai  Inflasi,  NIM  (Net  Interest  Margin), LAR (Loan to  Asset  Ratio), dan CAR (Capital  Adequacy Ratio),  agar dapat  membuat  Bank menurunkan  Non  Performing  Loan.  Bagi  investor; Capital  Adequacy  Ratio , Loan  to  Asset Ratio , dan Net Interest Margin , Inflasi, BI rate , Pandemi Covid-19, dapat dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan investasi pada perusahaan sektor Kelompok Bank Modal Inti III di  BEI  karena  aspek  ini  mengukur  kemampuan  perusahaan  untuk  bertahan  dalam menghasilkan tingkat laba atas investasi yang dilakukan pada perusahaan tersebut.
Bagi  Regulator  (Bank  Indonesia  dan  Otoritas  Jasa  Keuangan),  dapat  mempertahankan  nilai Inflasi  dan  menurunkan  nilai  inflasi  kedepannya.  Kebijakan  batas atau  suku  bunga  kredit
dapat  dibuat  oleh  regulator.   Selain  itu  regulator  dapat  memperbaiki  permodalan  ( Capital Adequacy Ratio ) untuk bank sehingga dapat menyalurkan kredit yang berkualitas.

## REFERENCES
[1] Alexandri, Benny, M, Santoso, dan Teguh, I. (2015). Non Performing Loan: Impact of Internal and  External  Factor  (Evidence  in  Indonesia). International  Journal  of  Humanities  and  Social Science Invention , 4(1), 87-91.
[2] Almazari, A. A. (2014). Impact Of Internal Factors On Bank Profitability: Comparative Study Between Saudi Arabia and Jordan. Journal of Applied , 4(1), 125-140.
[3] Bank Indonesia. (2020). BI Rate. bi.go.id.
[4] Barus,  A.C.,  dan  Erick.  (2016).  Analisis  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Non  Performing Loan pada Bank Umum di Indonesia. Jurnal Wira Ekonomi Mikroskil , 6(2), 113-122.
[5] Bofondi,  M.,  dan  Ropele,  T.  (2011).  Macroeconomic  Determinants  of  Bad  Loans:  Evidence From Italian Banks. Bank of Italy Occasional Paper No.89.
[6] Ghozali, I.   (2016).   Aplikasi   Analisis   Multivariat   dengan   Program   SPSS. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
[7] Gujarati, D., dan Porter, D.C. (2012). Econometrics. New York: Mc. Graw Hill Inc.
[8] Hesniati, Lim, D., Rinika, D., Soecipto, dan Evajelista, V. (2022). Pengaruh Kualitas Layanan terhadap  Kepercayaan  dimediasi  Tingkat  Kepuasan  Konsumen  pada  PT.  Japfa  Comfeed Indonesia, Tbk,m Cabang Makassar. YUME : Journal of Management , 5(2), 385–405.
[9] Kamaludin, Darmansyah, dan Berto, U. (2015). Determinan Non-Performing Loan (NPL) pada Industri  Perbankan  (Bukti  Empiris  Perusahaan  Go  Publik  di  Bursa  Efek  Indonesia). Jurnal Aplikasi Manajemen , 13(4), 1-10.
[10] Kasmir. (2012). Analisis Laporan Keuangan. Jakarta : Raja Grafindo Persada.
[11] Mankiw, G. (2019). Macroeconomics. NewYork: WorthPublishers.
[12] Nugraha, Y. S., AY, B., dan Damayanti, R. (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), 428–432.
[13] Pindyck, Robert, S., Rubinfeld, dan Daniel, L. (2012). Mikroekonomi. Jakarta: Indeks
[14] Tanjung,  O.  M.,  Sadalia,  I.,  dan  Irawati,  N.  (2022).  The  Effect  of  Macroeconomics  on  Non- Performing  Loans  with  Credit  Growth  as  an  Intervening  Variable  at  PT.  Bank  SUMUT. International Journal of Research and Review , 9(7), 535– 549.
[15] Tiwu, M. I. H. (2020). Pengaruh Pandemic Covid 19 terhadap NPL Bank Perkreditan Rakyat di Indonesia. Jurnal Akuntansi : Transparansi Dan Akuntabilitas , 8(2), 79–87.
[16] Utami,  P.  D.Y,  dan  Yustiawan,  D.  G.  P.  (2021).  Non  Performing  Loan  sebagai  Dampak Pandemi  Covid-  19:  Tinjauan  Force  Majeure  Dalam  Perjanjian  Kredit  Perbankan. Kertha Patrika , 43(3), 324-342.
[17] Winda, Made, N., Bukian, P., dan Sudiartha, G.M. (2016). Pengaruh Kualitas Aset, Likuiditas, Rentabilitas dan Efisiensi Operasional terhadap Rasio Kecukupan Modal. E-jurnal Manajemen Unud . 5(2), 1189-1221.
[18] Widarjono,  A.  (2015).  Ekonometrika:  Teori  dan  Aplikasi  untuk  Ekonomi  dan  Bisnis Yogyakarta: Ekonisia.
[19] Peraturan Bank Indonesia Nomor 23/2/PBI/2021 tentang Perubahan Ketiga Atas Peraturan Bank Indonesia  Nomor  20/8/PBI/2018  tentang  Rasio  Loan  To  Value  untuk  Kredit  Properti,  Rasio Financing  to  Value  Untuk  Pembiayaan  Properti,  dan  Uang  Muka  Untuk  Kredit  Atau Pembiayaan Kendaraan Bermotor.
[20] Peraturan  Otoritas  Jasa  Keuangan  (POJK)  Nomor  11/POJK.03/2020  tentang  Stimulus Perekonomian  Nasional  Sebagai  Kebijakan  Countercyclical  Dampak  Penyebaran  Coronavirus Disease 2019.
[21] Keputusan Presiden Republik Indonesia Nomor 11 tahun 2020 tentang Penetapan Kedaruratan Kesehatan Masyarakat Corona Virus Disease 2019 (Covid-19). Sekretariat Negara. Jakarta.