INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 1 Tahun 2024 Page 12781-12794 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisis Komparasi Non-Performing Loan Dan Kinerja Keuangan Pada Perbankan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Dan Bursa Malaysia
Fitriatul Fadhilah 1 ✉ , Anggraeni Yunita 2 , Wenni Anggita 3
Universitas Bangka Belitung
Email: fitriadhilah@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Di antara banyak contoh yang menunjukkan kegagalan standar IAS 39 adalah krisis keuangan global yang  melanda  Indonesia,  Malaysia,  dan  seluruh  dunia.  Untuk  mengatasi  kekurangan  standar sebelumnya, IFRS 9 ditetapkan dan mulai berlaku pada tanggal 1 Januari 2018. Standar ini memperbarui cara  pemberian  kredit  dengan  memasukkan  teknik  antisipasi  kerugian  kredit,  yang  melibatkan penetapan  ekspektasi  cadangan  kredit  pada  tingkat  awal  semester.  Akibatnya,  hal  ini  mempunyai konsekuensi  terhadap  risiko  kredit,  terutama  ketika  mempertimbangkan  keuangan,  yang  sering  kali dievaluasi menggunakan rasio keuangan. Untuk tahun 2020 – 2022, setelah penerapan IFRS 9, studi ini akan  membandingkan  dan  membedakan  sistem  perbankan  Indonesia  dan  Malaysia  untuk  menarik kesimpulan mengenai potensi perbedaan. Bank-bank yang menjadi bagian penelitian ini adalah bank- bank  yang  terdaftar  di  bursa  efek  di  Indonesia  dan  Malaysia.  Penelitian  ini  menggunakan  strategi purposive  sampling  dengan  memilih  15  lembaga  keuangan  sebagai  sampelnya.  Metodologi  analisis yang digunakan adalah uji beda rata-rata dua sampel tidak berpasangan, dan metode analisisnya adalah pendekatan deskriptif komparatif. Bank di Indonesia dan Malaysia memiliki rasio CAR dan ROA yang sangat  berbeda,  menurut  penelitian  ini.  Terdapat  konsekuensi  terhadap  rasio  keuangan  setelah diperkenalkannya IFRS 9, namun tidak ada variasi besar antara bank-bank di Indonesia dan Malaysia dalam rasio kredit bermasalah.
Kata Kunci : IFRS 9, Non-Performing Loan, Capital Adequacy Ratio, Return on Asset

## Abstract
Among the many instances that show where the IAS 39 standard fell short was the global financial crisis that hit Indonesia, Malaysia, and the rest of the globe. In order to address the shortcomings of the previous standard, IFRS 9 was established and went into effect on January 1, 2018. This standard updates the  way  credit  is  provided  by  including  the  anticipated  credit  loss  technique,  which  involves  setting expectations for credit reserves at the start of the term. As a result, this has consequences for credit risk, especially when considering financials, which are often evaluated using financial ratios. For the years 2020 – 2022, after the adoption of IFRS 9, this study will compare and contrast the banking systems of Indonesia and Malaysia in order to draw conclusions about any potential discrepancies. The banks that are part of this study are those that are listed on the stock exchanges in Indonesia and Malaysia. This research used a purposive sampling strategy to choose 15 financial institutions for its sample. The analysis methodology used is the average difference test of two unpaired samples, and the method of analysis is a comparative descriptive approach. Banks in Indonesia and Malaysia have very different CAR and ROA ratios, according to this study. There are consequences for financial ratios after the introduction of IFRS 9, yet there is no major variation between Indonesian and Malaysian banks in the nonperforming loan ratio.
Keyword: IFRS 9, Non-Performing Loan, Capital Adequacy Ratio, Return on Asset

## PENDAHULUAN
Bisnis perbankan merupakan aspek penting dari sistem keuangan setiap negara karena bertanggung  jawab  untuk  mengambil  uang  produktif  dari  masyarakat  dan meminjamkannya  kepada  mereka  yang  membutuhkan.  Hal  ini  sesuai  dengan  ketentuan Undang-undang  Republik  Indonesia  Nomor  10  Tahun  1998  tentang  Perbankan,  yang menjelaskan  bank  sebagai  lembaga  yang  menghimpun  simpanan  masyarakat, meminjamkan uang, atau memberikan jasa lain untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat (Sudirgo & Stevani, 2019). Perbankan merupakan sektor paling penting bagi perekonomian Indonesia,  dalam  penyaluran  dana  di  Indonesia  masih  di  dominasi  sektor  produktifnya dalam  penyaluran  kredit  sebesar  70  %  serta  bertindak  dalam  aktivitas  pembiayaan pertumbuhan ekonomi (Ariefianto, 2020). Pada perekonomian modern, perbankan begitu dibutuhkan sebab tidak hanya sebagai lembaga keuangan tetapi turut  sebagai mediator antar manjemen serta pemiliknya.
Sejalan  dengan  pertumbuhan  ekonomi  dunia,  banyak  negara  yang  mengadopsi International  Financial  Reporting  Standars  (IFRS)  dalam  laporan  keuangannya.  Ini disebabkan  standar  akuntansi  IFRS  bisa  menyuguhkan  transparansi  dengan mengintensifkan  daya  banding  internasional  yang  memungkinkan  investor  dalam mengambil  keputusan.  Dewan  Standar  Akuntansi  Internasional  (IASB)  mengembangkan
standar keuangan internasional IFRS 9 tentang instrumen keuangan, yang dilatarbelakangi dari  krisis  keuangan  tahun  2007  yang  mengguncang  ekonomi  dunia  serta  menyoroti kekurangan dalam akuntansi dalam instrument keuangan di bawah standar IAS 39. IFRS 9 berlaku  efektif  pada  1  Januari  2018  untuk  mengatasi  implikasi  buruk  dari  pengakuan penyisihan kredit dengan model expected credit loss.
Indonesia serta Malaysia merupakan dua negara yang telah mengadopsi IFRS 9 dalam Pernyataan  Standar  Akuntansi  Keuangan  (PSAK)  71  dan  Malaysian  Financial  Reporting Standars  (MFRS)  9.  Ini  memberi  kewajiban  bagi  perbankan  kedua  negara  untuk memberlakukan IFRS 9 dalam penyusunan laporan keuangan berkaitan dengan pengukuran cadangan kerugian kredit. Studi mengenai kerugian kredit sangat krusial dalam menilai risiko serta stabilitas bank sebab seringkali terkait dengan potensi kegagalan bank yang mampu merugikan  stabilitas  ekonomi  suatu  negara,  maka  negara  mengimplementasikan  sistem yang  mengintegrasikan  berbagai  faktor  yang  relevan  untuk  melindungi  kepentingan nasionalnya (Marton & Runesson, 2017).
Penelitian  ini  didasarkan  pada  teori  sinyal  yang  diperkenalkan  spance  (1973), menginterpretasikan  pihak  pemilik  informasi  akan  menyampaikan  isyarat  berupa  sinyal informasi relevan, mencerminkan situasi perusahaan serta menyuguhkan manfaat kepada pihak penerima, yaitu investor (Spence, 1973). Teori sinyal adalah proses dimana pimpinan perusahaan mengkomunikasikan ekspektasinya di masa depan kepada calon investor, dan hal ini pada gilirannya mempengaruhi bagaimana investor tersebut bereaksi terhadap bisnis (Brigham & Houston, 2011).
Implementasi IFRS telah mendorong banyak peneliti untuk mengevaluasi implikasinya pada laporan keuangan, terutama dalam konteks penilaiakan kerugian kredit yang signifikan bagi  industry  perbankan  sebab  nilai  ekonominya.  Kinerja  perbankan  umumnya  diukur melalui  rasio-rasio  keuangan,  dengan  akun-akun  yang  secara  langsung  dipengaruhi implementasi  ini,  mencakup  kredit  macet,  ( non-performing  loan),  modal  melaui  modal melalui ( capital adequacy ratio), serta earning melalui return on asset.
Risiko  kredit  mencerminkan  kegagalan  perusahaan  untuk  memenuhi  komitmennya yang  telah  disepakati,  baik  pada  saat  jatuh  tempo  atau  setelahnya  (Dewi  &  Srihandoko, 2018). Rasio kredit bermasalah suatu bank terhadap total kreditnya merupakan salah satu indikator  risiko  kredit  yang  dipertimbangkan  dalam  penelitian  ini.  Yang  tidak  termasuk dalam  jumlah  ini  adalah  pinjaman  yang  diberikan  kepada  entitas  non-bank,  seperti konsumen atau perusahaan, dan bukan kepada bank lain. Kategori kredit bermasalah antara lain kredit kurang lancar, diragukan, dan bermasalah (Marisya, 2021).
Menurut Ikatan Akuntansi Indonesia (IAI), kinerja keuangan berarti seberapa baik suatu
bisnis mengawasi dan mengelola asetnya. Gambaran status  keuangan  disertakan, begitu pula pemahaman tentang kinerja keuangan selama periode waktu tertentu, yang dievaluasi menggunakan teknik analisis keuangan. Kinerja keuangan dirasa krusial bagi stakeholder perusahaan, perusahaan dengan kinerja tidak baik maka akan mempengaruhi minat pasar saham dan pemegang saham untuk membeli saham perusahaan itu (Hutabarat, 2020).
Rasio  solvabilitas  berfungsi  sebagai  metrik  untuk  menilai  sejauh  mana  suatu perusahaan dapat memenuhi komitmen keuangannya (Hutabarat, 2020). Pada penelitian ini rasio  solvabilitas  yang  digunakan  adalah  capital  adequacy  ratio  yaitu  rasio  kinerja  yang menilai kecukupan modal bank guna mendukung aset yang berrisiko, misalnya kredit yang disalurkan bank (Marisya, 2021).
Rasio rentabilitas mengevaluasi efisiensi manajemen  dalam menjalankan  bisnis dan kemampuan  bank  untuk  menghasilkan  keuntungan  dalam  jangka  waktu  tertentu  (Lie  & Sumirat, 2018). Return on Asset (ROA) merupakan rasio profitabilitas yang digunakan dalam penelitian  ini.  ROA  mengukur  kemampuan  bank  untuk  mengubah  asetnya  menjadi keuntungan. Salah satu tanda keberhasilan operasional perbankan adalah nilai return on assets (ROA) yang tinggi (Sumitra & Ibrahim, 2016).
Dari uraian yang telah dipaparkan maka hipotesis dalam penelitian ini sebagai berikut: H a 1: Terdapat  perbedaan  indokator  NPL  pada  perbankan  Indonesia  dan  perbankan Malaysia
H a 2: Terdapat perbedaan indokator  CAR pada perbankan Indonesia dan  perbankan Malaysia
H a 3: Terdapat perbedaan indokator ROA pada perbankan Indonesia dan perbankan
Malaysia

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menerapkan  metode  deskriptif  dan  kompararatif  dengan  pendekatan kuantitatif.  Jenis  studi  kuantitatif  merupakan  suatu  metode  yang  menghasilkan  temuan melalui prosedur statistik ataupun pengkuantifikaian data dengan cara lainnya (Sujarweni, 2021).  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  rasio  kecukupan  modal,  kredit bermasalah, laba atas aset,  dan  kesehatan keuangan  bank-bank Malaysia dan Indonesia secara keseluruhan.
Pengukuran  kinerja  keuangan  dan  risiko  kredit  dilakukan  melalui  analisis  rasio keuangan.  Analisis  rasio  keuangan  merupakan  dasar  yang  digunakan  untuk  menilai  dan menganalisis kinerja perusahaan. Risiko kredit pada penelitian ini adalah kredit bermasalah (NPL), dan kinerja keuangan diukur melalui  rasio kecukupan modal (CAR) dan return on
asset (ROA). Operasional variabel menurut  Sugiyono (2013) adalah suatu nilai dari objek yang  memiliki  variasi  tertentu  yang  ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  sebagai penarikan kesimpulan yang berfungsi melakukan penjelasan variabel penelitian, indikator dan pengukurannya.
Tabel 1. Operasional Variabel No Variabel Indikator Skala Pengukuran 1 NPL NPL = 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝐵𝑒𝑟𝑚𝑎𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝑥 100% Rasio 2 CAR CAR = Modal Bank ATMR 𝑥 100% Rasio 3 ROA ROA = Laba Bersih Setelah Pajak Total Aktiva x 100% Rasio 4 LDR LDR = Total Kredit Dana Pihak Ketiga x 100% Rasio
Sumber: Data diolah peneliti, (2024)
Perusahaan-perusahaan di industri perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (selanjutnya  disebut  BEI)  dan  Bursa  Malaysia  antara  tahun  2020  dan  2022  merupakan kelompok  yang  diteliti.  Bank  umum  yang  terdaftar  di  Bursa  Malaysia  dan  Bursa  Efek Indonesia yang telah melaporkan keuangannya secara lengkap pada tahun 2020 dengan menggunakan IFRS 9 dimasukkan dalam sampel penelitian yang diperoleh secara purposive sampling.  Sepuluh  bank  terbesar  di  Malaysia,  yang  terdaftar  di  BEI  dan  Bursa,  dijadikan sampel.
Tabel 2. Sampel Penelitiaan No Negara Nama Bank 1 Indonesia Bank Central Asia Tbk. 2 Indonesia Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk. 3 Indonesia Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. 4 Indonesia Bank Tabungan Negara (Persero) Tbk. 5 Indonesia Bank Mandiri (Persero) Tbk. 6 Indonesia
Bank CIMB Niaga Tbk. 7 Indonesia
Bank Permata Tbk.
8 Indonesia
Bank OCBC NISP Tbk. 9 Indonesia Bank Pan Indonesia Tbk. 10 Malaysia Hong Leong Bank Berhad. 11 Malaysia Malayan Banking Berhad.
No Negara Nama Bank 12 Malaysia Public Bank Berhad. 13 Malaysia RHB Bank Berhad. 14 Malaysia Cimb Bank (Ban Hin Lee Bank) 15 Malaysia Ammb Bank
Sumber: BEI dan Bursa Malaysia, (data diolah), 2024
Jenis  data  yang  diterapkan  adalah  data  sekunder  dari  buku,  catatan  serta  majalah berupa laporan keuangan publikasi peruahaan dengan teknik pengumpulan data mencakup studi dokumentasi, studi kepustakaan, studi internet serta analisis isi.
Untuk penelitian ini, peneliti menggunakan statistik deskriptif, uji normalitas, dan uji beda antara dua sampel yang tidak berpasangan untuk menganalisis data. Mean, median, modus, persentil, desil, dan kuartil adalah beberapa contoh statistik deskriptif yang dapat digunakan  untuk  menggambarkan  ciri-ciri  data  dari  sampel  tertentu  (Sujarweni,  2021). Komponen  penting  dari  analisis  parametrik,  uji  normalitas  menentukan  apakah  data mengikuti distribusi normal. Para peneliti dalam penelitian ini menggunakan uji Shapiro- Wilk untuk memverifikasi normalitas. Jika hasil signifikansi uji Shapiro-Wilk lebih besar dari 0,05, maka data tersebut dikatakan berdistribusi teratur. Jika Sig. kurang dari 0,05, namun datanya tidak mengikuti distribusi normal (Wahyuni & Sukirno, 2016).
Uji  Dengan  menggunakan  dua  sampel  tidak  berpasangan,  penelitian  ini membandingkan dua kelompok yang mendapatkan perlakuan yang sama namun berasal dari  populasi  yang  berbeda.  Hipotesisnya  adalah  terdapat  perbedaan  rerata  kedua kelompok.  Distribusi  data  menentukan  analisis  statistik  yang  digunakan. Independent Sample T-Test digunakan sebagai uji parametrik untuk mengetahui apakah data mengikuti distribusi normal. Namun uji nonparametrik, seperti Uji Mann Whitney, digunakan jika data tidak mengikuti distribusi normal. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, jika Sig. kurang dari 0,05,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  hipotesis  tersebut  terdukung,  yang  menunjukkan bahwa  rasio  bank  Indonesia  dan  Malaysia  berbeda-beda.  Sebaliknya  jika Sig.  >  0,05 hipotesis ditolak maka membuktikan bahwa rasio NPL, CAR, dan ROA bank Indonesia dan Malaysia adalah identik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Uji Deskriptif Statistik
45 sampel data observasi yang digunakan dalam uji statistik deskriptif ini berasal dari laporan keuangan tahunan 15 bank yang terdaftar di BEI dan Bursa Malaysia periode (2020-
2022). Variabel penelitian yaitu NPL, CAR, dan ROA diukur menggunakan skala rasio. Untuk mengetahui deviasi terendah, maksimum, mean, dan standar deviasi, kita mengacu pada temuan uji statistik deskriptif.
Tabel 3. Deskriptif Statistik

## Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation NPL INDONESIA 27 .26 2.06 .8415 .36851 NPL MALAYSIA 18 .03 2.11 .8211 .81356 CAR INDONESIA 27 16.80 35.70 23.99 70 5.24516 CAR MALAYSIA 18 15.65 20.00 17.541 7 1.36583 ROA INDONESIA 27 .50 3.76 1.829 6 .87774 ROA MALAYSIA 18 -2.18 1.40 .8311 .80997 Valid N ( listwise) 18
Sumber: Output SPSS Versi 25 (2024)
Pada tabel 3. terlihat jumlah sampel data sebanyak 45 dari 3 variabel penelitian yakni NPL,  CAR,  serta  ROA.  Variable  NPL  pada  perbankan  Indonesia  memiliki  nilai  minimum sebesar  0,26%  serta  nilai  maksimum  NPL  pada  perbankan  Indonesia  sebesar  2,06%. Sedangkan nilai minimum NPL pada perbankan Malaysia sebesar 0,03% dan nilai maksimum NPL pada perbankan Malaysia  sebesar 2,11%. Kesimpulannya rasio NPL  pada perbankan Indonesia dan perbankan Malaysia berkemampuan baik dalam menangani risiko kredit yakni kredit macet. Perbankan itu tergolong cukup baik dikarekan dalam Peraturan Bank Indonesia bila NPL <2% maka diklasifikasikan perbankan yang sehat serta jika rentang nilai NPL dari 2%  -  5%  perbankan  dikategorikan  cukup  sehat.  Nilai  rata-rata  NPL  pada  perbankan Indonesia  sebesar  0,8415%  dan  nilai  rata-rata  NPL  pada  perbankan  Malaysia  sebesar 0,8211%. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata NPL Indonesia lebih tinggi dibandingkan NPL Malaysia, sedangkan standar deviasi NPL pada perbankan Indonesia sebesar 0,36851 dan perbankan Malaysia sebesar 0,81356.
Variabel CAR pada perbankan Indonesia mempunyai rentang sebesar 16,80% sampai dengan 35,70 persen. Nilai CAR di perbankan Malaysia dapat berkisar antara 15,65% hingga 20,00%. Rasio CAR perbankan Indonesia dan Malaysia cukup baik. Sesuai Surat Edaran Bank
Indonesia No.13/24/DPNP/2011, nilai standar CAR minimal adalah 8%. Hal ini membuktikan bank mempunyai cukup uang untuk  menghadapi  bahaya pemberian  pinjaman dan aset produksi  berbahaya  lainnya.  Nilai  rata-rata  CAR  masing-masing  sebesar  23,9970%  dan 17,5417% jika dibandingkan dengan bank Malaysia dan Indonesia. Dengan standar deviasi sebesar 5,24516 untuk bank Indonesia dan 1,36583 untuk bank Malaysia, maka nilai CAR lembaga keuangan kedua negara ini berbeda signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa nilai CAR pada perbankan Indonesia semakin meningkat.
Variabel ROA pada perbankan Indonesia memiliki nilai minimum sebesar 0,50% dan nilai maksimum ROA pada perbankan Indonesia sebesar 3,76%. Sedangkan nilai minimum ROA  pada perbankan Malaysia sebesar  -2,18%,  dan memiliki nilai maksimum ROA pada perbankan Malaysia sebesar 1,40%. Dapat disimpulakan bahwa nilai rasio ROA pada salah satu  bank  di  Malaysia  memiliki  nilai  paling  rendah  dan  bernilai  negatif,  hal  ini  dapat dikatakan perbankan itu mengalami kerugian. Kerugian ini disebabkan bank belum optimal dalam memanfaatkan aktiva produktif yang dimilikinya guna menghasilkan keuntungan. Jika dibandingkan bank di Indonesia dan  Malaysia, rata-rata return on assets (ROA) masing- masing  sebesar  1,8296%  dan  0,8311%.  Sedangkan  standar  deviasi  perbankan  Malaysia sebesar 0,80997 dan perbankan Indonesia sebesar 0,87774, hal ini menunjukkan bahwa ROA perbankan Indonesia lebih besar dibandingkan ROA perbankan Malaysia.

## Uji Normalitas
Uji normalitas adalah alat yang digunakan oleh ahli statistik untuk memastikan apakah suatu sampel data terdistribusi secara normal. Untuk penelitian ini, kami menggunakan dua sampel independen untuk memeriksa apakah rata-rata kredit bermasalah (NPL), rasio aset kredit (CAR), dan return on aset (ROA) dari lima belas sampel bank yang diperdagangkan di BEI  dan  Bursa  Malaysia  berdistribusi  normal.  Agar  valid,  uji  t  sampel  independen  harus dilakukan  pada  data  yang  berdistribusi  normal.  Untuk  Uji  Mann  Whitney  digunakan  jika variabel data tidak berdistribusi normal.
Tabel 4. Uji Normalitas Tests of Normality
PERBANKAN Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. NPL INDONESIA .219 9 .200 * .893 9 .215 MALAYSIA .332 6 .038 .793 6 .050 CAR INDONESIA .228 9 .193 .877 9 .147

## Tests of Normality
PERBANKAN
Kolmogorov-Smirnov a
Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. MALAYSIA .272 6 .187 .847 6 .148 ROA  INDONESIA .224 9 .200 * .909 9 .310 MALAYSIA .293 6 .117 .865 6 .206
*. This is a lower bound of the true significance.
a. Lilliefors Significance Correction
Sumber: Output SPSS Versi 25 (2024)
Berdasarkan tingkat signifikansi berasal dari Tabel 4 Dengan NPL perbankan Indonesia sebesar 0,215 dan NPL perbankan Malaysia sebesar 0,50, terlihat bahwa nilai NPL rata-rata berdistribusi normal. Nilai signifikan CAR Indonesia dan Malaysia sebesar 0,147 dan 0,148, lebih  tinggi  dari  tingkat  probabilitas  0,05  dan  menunjukkan  bahwa  data  CAR  rata-rata berdistribusi normal. Nilai signifikan Rata-rata data ROA berdistribusi normal, karena nilai ROA  Indonesia  dan  Malaysia  lebih  besar  dari  nilai  probabilitas  0,05.  ROA  perbankan Indonesia sebesar 0,498 dan perbankan Malaysia sebesar 0,206.

## Uji Hipotesis
Karena seluruh data variabel berdistribusi normal, maka uji independent sample t-test (uji parametrik) digunakan untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini. Uji normalitas yang telah dilakukan sebelumnya menunjukkan bahwa variabel NPL, CAR, dan ROA berdistribusi normal. hipotesis penelitian ini bahwa bank yang terdaftar di Bursa Malaysia dan BEI memiliki nilai kredit bermasalah, rasio kecukupan modal, dan return on assets (ROA) yang berbeda. Apabila  nilai  sig  (2-tailed)  lebih  besar  dari  0,05  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem keuangan Indonesia dan Malaysia adalah sama. Namun jika sig (2-tailed) kurang dari 0,05 menunjukkan  bahwa  perbankan  Indonesia  dan  Malaysia  berbeda.  Berikut  hasil  uji Independent Sample t-Test seperti terlihat pada Tabel 5:
Tabel 5. Uji Independent Sample T-Test
Independent Samples Test
Levene's
Test for

## Equality  of
Variances  t-test for Equality of Means
F Sig.  t df
Sig. (2- tailed) Mean Difference Std.  Error Difference
95%  Confidence Interval  of  the
Difference Lower  Upper
NPL  Equal variances assumed 12.458 .004  .067  13 .948  .02056 .30770 -.64419 .68530 Equal variances not assumed .057  5.988  .957  .02056 .36242 -.86667 .90778 CAR  Equal variances assumed 5.037  .043  2.846  13 .014  6.45500  2.26795  1.55540 11.35460 Equal variances not assumed 3.439  9.460  .007  6.45500  1.87673 2.24081 10.66919 ROA  Equal variances assumed .835  .378  2.757  13 .016  .99833 .36210 .21607  1.78059 Equal variances not assumed 2.944  12.809 .012  .99833 .33913 .26457  1.73209 Sumber: Output SPSS Versi 25 (2024)
Berdasarkan  Tabel  5. diketahui  nilai sig. Levene’s Test for Equity of Variances pada variable NPL sebesar 0,004, CAR sebesar 0,43, dan ROA sebesar 0,378. Nilai sig. Levene’s
Test for Equity of Variances pada variable NPL dan CAR menunjukkan nilai sig. < 0,05 yang menunjukkan bahwa variabel tersebut tidak memiliki varians yang sama (heterogen). Pada variabel ROA menunjukkan nilai sig. > 0,05 maka variabel tersebut memiliki varians yang sama  (homogen),  sehingga  penarikan  kesimpulan  untuk  variabel  NPL  dan  CAR menggunakan nilai sig (2-tailed) pada equal variances not assumed sedangkan variabel ROA menggunakan nilai sig (2-tailed) pada equal variances assumed.
Tingkat signifikansi NPL seperti terlihat pada Tabel 5 adalah sebesar 0,957 lebih tinggi dari  tingkat  alpha  5%  (0,05).  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  hipotesis  pertama  (Ha1)  dari penelitian ini ditolak. Jika dibandingkan bank-bank di Indonesia dan Malaysia, nilai kredit bermasalah  tidak  banyak  berubah.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  penerapan  IFRS  9  ini berimplikasi  terhadap  NPL  sebab  adanya  implementasi  standar  baru  dan  model pencadangan expected credit loss pasca implementasi IFRS 9 ini. Adanya implementasi IFRS 9  berimplikasipada  risiko  kredit  yang  mana  pada  penelitian  ini  diukur  melalui non- performing loan, karena meningkatnya CKPN kredit dengan metode expected credit loss akan  berpengaruh  pada  kinerja  keuangan  perbankan  yang  akan  berimplikasi  pada pertumbuhan  ekonomi.  Non-Performing  Loan  (NPL)  merupakan  suatu  rasio  yang menggambarkan hasil dari total kredit bermasalah dengan total keseluruhan kredit yang ada guna melihat seberapa besar kredit bermasalah yang ada pada perbankan itu. Adanya implementasi model expected credit loss mengindikasi ekspektasian perbankan indonesia serta perbankan Malaysia dalam menentukan nilai kredit bermasalahnya menerapkan model dalam standar yang sama sehingga perbankan tersebut tidak mengalami perbedaan yang signifikan terhadap nilai NPL-nya.
Studi ini menemukan bahwa rata-rata bank di Indonesia dan Malaysia memiliki tingkat kredit  bermasalah  (NPL)  yang  berbeda-beda.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  ketika membandingkan  rasio  kredit  bermasalah  bank-bank  di  Indonesia  dan  Malaysia,  terlihat perbedaan sebesar 0,0204. Apabila nilai kredit bermasalah suatu bank dibawah 2% maka dianggap sehat menurut Peraturan No. 6/10/PBI/2004 Bank Indonesia. Nilai non-performing loan (NPL) sebesar 0,8415% pada bank Indonesia sedangkan 0,8211% pada bank Malaysia. Karena angka tersebut kurang dari 2%, maka dapat disimpulkan bahwa perbankan dianggap sehat dengan diperkenalkannya IFRS 9. Peningkatan pengelolaan kredit bank yang tercipta dari aktivitasnya ditunjukkan dengan menurunnya nilai kredit bermasalah.
Dengan tingkat signifikansi 0,007 maka nilai CAR 2-tailed kurang dari ambang batas 5%  (0,05).  Hal  ini  memberikan  dukungan  terhadap  hipotesis  alternatif  kedua  penelitian (Ha2). Nilai CAR yang digunakan bank di Malaysia dan Indonesia berbeda. Karena IFRS 9 adalah  standar  baru  yang  menggabungkan  model  cadangan  kerugian  kredit  yang
diantisipasi,  penerapannya  akan  berdampak  pada  CAR.  Berdasarkan  temuan  pengujian, rasio  kecukupan  modal  (CAR)  bank-bank  Malaysia  lebih  rendah  dibandingkan  rasio solvabilitas  bank-bank  Indonesia.  Semakin  baik  kinerja  keuangan  suatu  bank  dalam mengelola risiko yang ada, maka rasio CAR akan semakin tinggi. Tabel 2 menunjukkan rata- rata  CAR  perbankan  Malaysia  sebesar  17,5417  sedangkan  perbankan  Indonesia  sebesar 23,9970.
Hal ini menunjukkan bahwa bank-bank di Indonesia dan Malaysia memiliki kapasitas permodalan yang kuat dan sehat. Standar nilai CAR minimum adalah 8% sesuai Surat Edaran Bank  Indonesia  No.13/24/DPNP/2011.  Lembaga  keuangan  mungkin  merencanakan penerapan IFRS 9 dan menjaga rasio kecukupan modal tetap stabil. Untuk menjaga tujuan pertumbuhan  perusahaan,  memitigasi  risiko  yang  melekat,  dan  menjaga  kepercayaan investor, pelanggan, deposan, dan kepercayaan, bank harus mematuhi aturan permodalan yang relevan. sektor ritel.
Pada  angka  0,05,  nilai  signifikan  (2-tailed)  ROA  lebih  rendah  dari  level  alpha  5%. Dengan kata lain hal ini membuktikan bahwa hipotesis alternatif ketiga (Ha3) diterima. Saat menghitung  laba  atas aset (ROA), bank di Malaysia dan Indonesia menggunakan metrik yang  berbeda.  Sebagai  perbandingan,  rata-rata  return  on  assets  (ROA)  bank-bank  di Indonesia  lebih  tinggi  dibandingkan  bank-bank  di  Malaysia.  Berdasarkan  Surat  Edaran Nomor 13/24/DPNP/2011, suatu bank dikatakan sehat jika ROA-nya lebih dari 1,25%. Bank di  Indonesia  memiliki  rata-rata return  on  assets  (ROA)  sebesar  1,8296,  namun  bank  di Malaysia memiliki rata-rata ROA sebesar 0,8311. Hal ini menjadi pertanda baik bagi metrik laba atas aset di bank-bank di Indonesia. Ketika laba atas aset (ROA) bank buruk, itu berarti bank tidak memanfaatkan asetnya secara maksimal.

## SIMPULAN
Kesimpulan berikut dapat ditarik dari data dan analisis yang diberikan pada bab sebelumnya:
1. Tidak ada perbedaan yang signifikan secara statistik antara bank-bank di Indonesia dan Malaysia  ketika  mengevaluasi  indikator  risiko  kredit  dengan  menggunakan  kredit bermasalah (NPL). Terdapat perbedaan rata-rata rasio kredit bermasalah antara bank di Indonesia dan Malaysia sebesar 0,02%. Rata-rata kedua negara tersebut memiliki nilai NPL < 2% sehingga perbankan kedua negara tersebut dikatakan sehat dan nilai NPL Indonesia menunjukkan lebih tinggi dibandingkan dengan nilai NPL Malaysia.
2. Penilaian terhadap indikator Capital yang diukur melalui capital adequacy ratio (CAR) memiliki perbedaan sebesar 6,45%. Rata-rata nilai CAR pada perbankan Indonesia dan perbankan  Malaysia  adalah  >  8%,  sehingga  perbankan  kedua  negara  tersebut
diklasifikasikan sehat dan dapat mengelola permodalan yang baik dalam menanggung risiko  aktiva  produktif  yang  menghasilkan  risiko  kredit  dan  juga  nilai  CAR  pada perbankan Indonesia lebih tinggi dibandingkan nilai CAR pada perbankan Malaysia.
3. Penilaian terhadap indikator earning yang diukur melalui return on assets (ROA) pada perbankan  Indonesia  dan  perbankan  Malaysia  memiliki  perbedaan  sebesar  0,99%. Dengan  rata-rata nilai ROA  sebesar 1,8296% dibandingkan 0,8311% pada perbankan Malaysia, terlihat jelas bahwa tingkat pengembalian aset (ROA) di Indonesia lebih besar dan menguntungkan dibandingkan di Malaysia.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariefianto,  M.  D.  (2020).  Kualitas  kredit,  kesehatan  bank  dan  kinerja  ekonomi. Https://Www.Google.Com/Amp/s/Amp.Kontan.Co.Id/News/Kualitas- Kredit-Dan-
Kesehatan-Bank.
Brigham, E. F., & Houston, J. F. (2011). Dasar-dasar Manajemen Keuangan. Empat, Salemba.
Dewi, E. T., & Srihandoko, W. (2018). Pengaruh Risiko Kredit dan Risiko Likuiditas Terhadap Profitabilitas  Bank  (Studi  Kasus  pada  Bank  BUMN  Periode  2008  -  2017). Jurnal Manajemen Keuangan, 6(3), 131 – 138.
https://jurnal.ibik.ac.id/index.php/jimkes/article/view/294/252
Hutabarat, F. (2020). Analisis Kinerja Keuangan Perusahaan. Muliavisitama, Desanta.
Lie, P., & Sumirat, E. (2018). Implementation of IFRS 9 for Banking in Indonesia. 14, 101 – 106. https://doi.org/10.15242/dirpub.dirh0118207
Marisya, F. (2021). Analisis Kinerja Keuangan Perbankan Di Indonesia Dan Malaysia. Integritas Jurnal Manajemen Profesional (IJMPRO), 2(1), 155 – 176. https://doi.org/10.35908/ijmpro.v2i1.86
Marton, J., & Runesson, E. (2017). The predictive ability of loan loss provisions in banks – Effects  of  accounting  standards,  enforcement  and  incentives. British  Accounting Review, 49(2), 162 – 180. https://doi.org/10.1016/j.bar.2016.09.003
Spence, M. (1973). Job Market Signalling. In Uncertainty in Economics (Vol. 87). ACADEMIC
PRESS, INC. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-214850-7.50025-5
Sudirgo, T., & Stevani. (2019). Analisis CAR, BOPO, NPL, Dan LDR Terhadap ROA Perusahaan
Perbankan. Jurnal Paradigma Akuntansi, 1(3), 863.
https://doi.org/10.24912/jpa.v1i3.5590
Sugiyono. (2013). Meetode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. CV Alfabeta.
Sujarweni, V. W. (2021). Metofologi Penelitian Bisnis dan Ekonomi. Pustaka Baru Press.
Sumitra,    muhammad  ari,  &  Ibrahim,  M.  (2016).  Analisis  Rasio  Rentabilitas  Dan  Rasio
Likuiditas Pada Bank BUMN yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Jom Fisip, 3(1).
Wahyuni, A., & Sukirno, S. (2016). Analisis Perbandingan Kinerja Keuangan Perbankan Asean (Studi Pada Bank Umum Indonesia, Thailand Dan Filipina). Nominal, Barometer Riset Akuntansi Dan Manajemen, 5(2). https://doi.org/10.21831/nominal.v5i2.11720