## PENGHINDARAN RISIKO, DIVERSIFIKASI PENDAPATAN DAN EFISIENSI INTERMEDIASI BANK DI INDONESIA
Bang, Jessica Santiyano Business School, Universitas Pelita Harapan Alamat surel: jessicasantiyano@gmail.com

## Kim Sung Suk
Business School, Universitas Pelita Harpan Alamat surel: sungsuk.kim@uph.edu

## Abstract
This  study  aims  to  examine  the  effect  of  bank-specific  factors,  market  structure  and  macroeconomic  to intermediation efficiency of bank as measured by the spread. The data used as many as 99 conventional commercial  banks  in  Indonesia  from  2004  to  2013.  Panel  data  estimation  method  uses  the  fixed  effect model. Results showed that risk averse has positive effects on spread. Income diversification has negative effect on the spread. Other results show that bad loans and liquidity have negative effect on spread. While the  operating  costs,  the  market  concentration,  economic  growth,  and  inflation  has  negativve  effect  on spread.
Keywords: bank efficiency, risk averse, income diversification

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  pengaruh  faktor  spesifik  dari  bank,  struktur  pasar,  dan  ekonomi makro terhadap efisiensi intermediasi bank yang diukur dengan spread. Data yang digunakan sebanyak 99 bank  umum  konvensional  di  Indonesia  dari  tahun  2004  sampai  2013.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa risk averse memiliki efek positif pada spread . Diversifikasi pendapatan memiliki efek negatif pada spread .  Sedangkan  kredit  macet  dan  likuiditas  berpengaruh  negatif  pada spread .  Sedangkan  biaya operasi, konsentrasi pasar, pertumbuhan ekonomi, dan inflasi berpengaruh positif pada spread . Kata kunci: efisiensi perbankan, risk averse, diversifikasi pendapatan

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Di  Indonesia,  perbankan  menjadi tulang  punggung  dalam  sektor  keuangan. Hal  ini  tercermin  dari  proporsi  pangsa  aset perbankan yang besar sekitar 76% dari total aset  sektor  jasa  keuangan.  Berdasar  hal tersebut,  Indonesia  dapat  dikategorikan sebagai  Negara  berpangkalan  bank  ( bank based country ) dimana masyarakat Indonesia lebih banyak mencukupi kebutuhan keuangannya baik untuk
menyimpan  mau  pun  meminjam  uang  yang bersumber  dari  bank.  Oleh  sebab  itu  peran perbankan  yang  sehat  dan  efisien  sangat diperlukan  agar  kegiatan  intermediasi  dapat berjalan  dengan  baik.  Salah  satu  indikator untuk  mengukur  efisiensi  adalah spread. Spread merupakan selisih antara suku bunga yang  dibebankan  pada  peminjam  dan  suku bunga  yang  dibayarkan  kepada  deposan (Were  &  Wambua,  2014). Spread yang
tinggi menunjukkan inefisiensi karena penabung potensial ( potential saver ) enggan menabung  akibat  rendahnya  pengembalian deposit, dan turunnya preferensi masyarakat untuk meminjam dana akibat tingginya suku bunga kredit (Mensah & Abor, 2014).
Dibandingkan dengan negara lainnya,  Indonesia  memiliki spread suku bunga  yang  tertinggi  secara  rata-rata, sehingga  perbankan  di  Indonesia  dinilai belum efisien menjalankan fungsinya sebagai lembaga intermediasi.
Sementara  itu,  beberapa  tahun mendatang  Indonesia  akan  menghadapi integrasi keuangan ASEAN pada tahun 2020 yang akan semakin memperketat persaingan industri  ini.  Bank  tidak  lagi  bisa  hanya mengandalkan pendapatan bunga dari pemberian  kredit  karena  pendapatan  ini bersifat cyclical (Lin  et  al.,  2012).  Strategi diversifikasi pendapatan dapat menjadi jalan keluar bank dalam mengantisipasi pendapatan bank yang semakin ketat. Lin et
al. (2012) mengemukakan bahwa diversifikasi  pendapatan  dapat  menurunkan idiosyncratic  risk, sehingga  mengurangi volatilitas  pendapatan.  Oleh  karena  itu, penelitian ini akan menganalisis lebih lanjut apakah diversifikasi pendapatan memengaruhi spread sebagai proxy efisiensi.
Sumber: World Bank (Data Diolah) Gambar 1 . Perbandingan Spread Negara di Asia 2004-201
Masih  dalam  konteks  mempersiapkan Indonesia  pada  integrasi  ASEAN  tersebut, BI  dan  pemerintah  berusaha  menurunkan tingginya  suku  bunga  kredit  yang    menjadi salah  satu  penyebab  lemahnya  daya  saing perbankan.  Pada  awal  Januari  tahun  2016, suku  bunga  kredit  masih  mencapai  12.83% (sumber:  Bank  Indonesia).  Fabro  &  Hack (2011)  mengungkapkan  suku  bunga  kredit yang  tinggi  disebabkan  meningkatnya  biaya dana  ( cost  of  fund ).  Oleh  karena  itu  biaya dana harus ditekan seminimal mungkin salah satunya  lewat  komposisi  ekuitas  dalam struktur  modal.  Maudos  &  Guevara  (2004), Khanh  &  Dan-Tra  (2015)  menyatakan semakin risk  averse bank, spread makin tinggi karena bank harus menutup tingginya biaya  pendanaan  akibat  penggunaan  dana yang  bersumber  dari  ekuitas  dengan  suku bunga kredit yang tinggi. Untuk membuktikan  pernyataan  tersebut,  maka faktor  penghindaran  risiko  ( risk  averse ) dipilih  menjadi  peubah  bebas  pokok  selain diversifikasi pendapatan.
Berdasar  latar  belakang  di  atas, maka penelitian ini bertujuan untuk mengetahui  pengaruh  faktor  diversifikasi
pendapatan dan penghindaran risiko  sebagai fokus  penelitian  di  samping  faktor  spesifik bank lainnya (penghindaran risiko , diversifikasi pendapatan, pinjaman
bermasalah,  biaya  operasional,  likuiditas), struktur  pasar  (konsentrasi  pasar),  dan makroekonomi  (pertumbuhan  ekonomi  dan inflasi).

## TINJAUAN PUSTAKA
Dasar Teori & Pengembangan Hipotesis Peran bank sebagai perantara keuangan  dijelaskan  dengan dealership model yang  dikembangkan  oleh  Ho  & Saunders (1981). Dalam menjalankan peranannya  sebagai  lembaga  intermediasi, bank  menghadapi  risiko  atas  ketidakpastian karena  persediaan  deposito  dan  permintaan pinjaman  bersifat  stokastik.  Oleh  sebab  itu bank mengompensasinya dengan menurunkan  suku  bunga  deposito  dan meningkatkan  suku  bunga  kredit  di  mana selisih  dari  kedua  tingkat  suku  bunga tersebut  yang  disebut spread (Manasoo, 2013).
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 S p re a d ( % ) Tahun Malaysia Singapura Philipina Thailand Brunnei Vietnam Myanmar Indonesia
Spread mencerminkan  inefisiensi yang ditunjukkan dari tingginya suku bunga kredit  dan  rendahnya  bunga  deposito, (Mensah  &  Abor,  2014).  Bunga  deposito yang rendah menyebabkan penabung
potensial enggan menabung karena rendahnya pengembalian deposito, sedangkan  tingginya  suku  bunga  kredit menyebabkan turunnya preferensi masyarakat untuk meminjam dan berinvestasi. Ketidakefisienan bank
menjalankan  fungsinya  sebagai  perantara keuangan  ini  menyebabkan  pertumbuhan ekonomi  akan  terhambat  (Mensah  &  Abor, 2014).
Pengukuran spread dapat  dilakukan melalui dua pendekatan, ex-ante dan ex-post spread , Grenade (2007) dan Demirguc-Kunt (1999)  mengemukakan  bahwa  pendekatan ex-post spread lebih tepat karena mengontrol  fakta  bahwa  bank  dengan yield yang  tinggi  dan  kredit  berisiko  cenderung menghadapi default .
Pengaruh  tingkat  penghindaran  risiko terhadap spread Maudos & Guevara (2004)
menyatakan  semakin  penghindaran  risiko suatu  bank,  semakin  tinggi  marjin  suku bunga.  Hal  ini  disebabkan  bank  harus menutup  tingginya  biaya  dana  dari  ekuitas dibanding  pendanaan  eksternal  dengan menetapkan marjin yang lebih tinggi.
Pengaruh positif antara
penghindaran  risiko  terhadap spread juga ditemukan  oleh  Khanh  &  Dan-Tra  (2015) dan Maudos & Solis (2009).
H1: Penghindaran risiko berpengaruh positif terhadap spread.
Pengaruh diversifikasi pendapatan terhadap spread Were & Wambua (2014)
berpendapat  bahwa  bank  yang  pendapatan utamanya  lebih  mengandalkan  pendapatan bunga  cenderung  memiliki spread yang lebih  tinggi.  Hal  ini  dikarenakan  mereka tidak  bersedia  mengorbankan  perolehan pendapatan bunga yang menjadi pendapatan utamanya
Penjelasan  yang  berbeda  namun berkesimpulan yang sama dikemukakan oleh Maudos  &  Solis  (2009).  Maudos  &  Solis
menjelaskan  bahwa  bank  yang  tingkat diversifikasi pendapatannya tinggi, mengenakan marjin bunga yang lebih rendah sebagai  bentuk  penerapan  strategi loss leader dalam cross-subsidization. Tujuannya adalah  untuk  menarik  pelanggan  baru  untuk membeli produk jasa lainnya yang menghasilkan  pendapatan  non-bunga  bagi bank
H2:  Diversifikasi  pendapatan  berpengaruh negatif terhadap spread.

## Pengaruh pinjaman bermasalah terhadap spread
Pinjaman  bermasalah  yang  tinggi mengindikasikan  resiko  kredit  yang  lebih tinggi  (Were  &  Wambua,  2014).  Untuk mengompensasi resiko kredit, bank membebankan premi risiko kepada
peminjam  dengan  menaikkan  suku  bunga kredit, sehingga spread meningkat (Were & Wambua,  2014).  Pengaruh  positif  pinjaman bermasalah terhadap spread juga ditunjukan oleh  hasil  penelitian  Nampewo  (2013)  dan Siddique (2012).
Di  sisi  lain,  pinjaman  bermasalah juga  dapat  berpengaruh  negatif  terhadap spread .  Hal  ini  dikarenakan  deposan  akan menuntut  suku  bunga  deposito  yang  lebih tinggi sebagai kompensasi karena bank lebih berisiko  (Fungacova  &  Poghosyan,  2011). Oleh sebab itu, bank menaikkan suku bunga deposito  dan  berdampak  pada  menurunnya net  interest  margin. Pengaruh  negatif pinjaman  bermasalah  terhadap spread juga ditemukan oleh Naceur & Quillin (2014) dan Williams (2007).
Pada  penelitian  ini,  mengasumsikan karakter bank yang menghindari risiko , bank dengan risiko kredit tinggi akan membebankan  premi  risiko  dengan  suku bunga kredit yang tinggi bagi peminjam.
H3:  Pinjaman  bermasalah  berpengaruh positif terhadap spread.

## Pengaruh  biaya  operasional  terhadap
spread
Meningkatnya  biaya  operasional akan  meningkatkan spread secara  positif karena  bank  berusaha  menutup  tingginya biaya  operasional  dengan    menaikan  suku bunga  kredit  dan  menekan  suku  bunga deposito (Were & Wambua, 2014) .
Menurutnya,  tingginya  biaya  operasional mencerminkan inefisiensi operasional.
Pengaruh  positif  biaya  operasional terhadap spread juga  selaras  dengan penelitian yang dilakukan Tarus et al. (2012) dan Siddiqui (2012).
H4:  Biaya  operasional  berpengaruh  positif terhadap spread.
Pengaruh  tingkat  likuiditas  terhadap spread Semakin tinggi rasio LDR menunjukkan semakin rendahnya kemampuan  likuiditas  bank.  Surjaningsih  et al. (2014) mengemukakan rendahnya likuiditas  mengindikasikan  ekspansi  kredit bank  yang  besar  dengan  sumber  dana  yang relatif terbatas sehingga berpotensi menyebabkan  bank  mengalami  kesulitan likuiditas.  Kesulitan  likuiditas  tersebut meliputi  pemenuhan  kewajiban  jangka pendeknya,  apabila  sewaktu-waktu  terjadi penarikan  dana  oleh  deposan  Ahokpossi (2013)  menjelaskan  tidak  likuidnya  bank menyebabkan  bank  harus  mengeluarkan dana  yang  lebih  tinggi  untuk  meminjam dana darurat. Akibatnya bank membebankan biaya  premi  likuiditas  sehingga spread makin  tinggi.  Korelasi  negatif  likuiditas terhadap spread juga  ditemukan  oleh  Were & Wambua (2014), Manasoo (2013). H5: Likuiditas berpengaruh negatif terhadap spread.

## Pengaruh  konsentrasi  pasar  terhadap
spread
Mensah & Abor (2014) berpendapat jika  struktur  pasar  terkonsentrasi,  maka hanya  ada  beberapa  pelaku  pasar  yang mengontrol  industri  sehingga  mereka  dapat mengeksploitasi  dan  menetapkan  biaya  atas monopoli  pasar  dengan  marjin  yang  lebih tinggi.
Pengaruh  positif  antara  konsentrasi  pasar dan spread juga  ditemukan  oleh  Ahokpossi (2013).
H6:  Konsentrasi  pasar  berpengaruh  positif terhadap spread. Pengaruh pertumbuhan
ekonomi
terhadap spread
Tarus  et  al.  (2012)  menyatakan  bahwa pertumbuhan ekonomi memiliki efek negatif
pada  marjin  suku  bunga.  Hal  tersebut dikarenakan  meningkatnya  pertumbuhan ekonomi  akan  meningkatkan  kinerja  bisnis dari  peminjam  sehingga  mengurangi  risiko gagal bayar dan mendorong bank menurunkan marjin bunga. Penelitian terdahulu yaitu Demirguc-Kunt  &  Huizinga  (1999)  dan Nampewo  (2013)  juga  mendapati  pengaruh keduanya besifat negatif.
H7:  Pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh negatif  terhadap spread.

## Pengaruh inflasi terhadap spread
Pengaruh  positif  inflasi  terhadap spread suku  bunga  dijelaskan  oleh  Mensah &  Abor  (2014)  bahwa  ketika  inflasi meningkat, bank akan mengompensasi risiko dari kenaikan inflasi ini dengan mengenakan marjin bunga yang lebih tinggi. Lebih lanjut, Mensah  &  Abor  menjelaskan  bahwa  suku bunga  pinjaman  lebih  sensitif  terhadap tekanan  inflasi.  Oleh  sebab  itu,  peningkatan inflasi akan dikompensasi bank dengan suku bunga  kredit  yang  lebih  tinggi  dan berdampak  pada  meningkatnya net  interest margin (NIM) .
Peneliti  lainnya  antara  lain  Tarus  et al.  (2012)  dan  Chirwa  &  Mlachila  (2004) juga  mendapati  pengaruh  positif  antara inflasi dengan marjin suku bunga.
H8:  Inflasi  berpengaruh  positif  terhadap spread.

## METODE PENELITIAN
Data Penelitian ini menggunakan populasi  seluruh  bank  umum  konvensional di  Indonesia  pada  tahun  2004-2013  dengan total  99  bank  umum.  Data  penelitian bersumber dari Direktori Perbankan Indonesia, Bank Indonesia dan IMF.
Model Empiris
NIM i,t = 𝛽 1 + β 2 RA i,t + β 3 DIV i,t + β 4 NPL i,t + β 5 Opex i,t +β 6 LIQ i,t + β 7 MC i,t + Β 8 EG i,t +β 9 INF i,t + w it
di  mana  β 2 β 3 β 4 β 5 β 6 merupakan  peubah spesifik  bank,  β 7 sebagai  peubah  struktur pasar  sedangkan  β 8, β 9 adalah  peubah makroekonomi.
Model  analisis  yang  dilakukan dengan  model  data  panel  dengan  pengujian Hausman  test,  redundant  fixed  effect dan breusch  pagan  tes t  untuk  mengetahui apakah  model pool  /  fixed  /  random effect yang sebaiknya digunakan.
Pengukuran Peubah
NIM  merupakan  pendapatan  bunga bersih (%) sebagai proxy ex post spread; (%);  RA  merupakan Risk  Averse, total  ekuitas  terhadap  total  aset;  DIV merupakan diversifikasi pendapatan,
pendapatan non-bunga terhadap total pendapatan  operasional;  NPL  merupakan pinjaman bermasalah, total
kredit bermasalah  terhadap  total  kredit  (%);  Opex merupakan biaya operasional, biaya operasional terhadap total aset; LIQ merupakan  likuiditas,  total  kredit  terhadap DPK;  MC  merupakan  konsentrasi  pasar diukur  dengan HHI  Index ;  EG  merupakan pertumbuhan  ekonomi    diukur  dengan  riil GDP  (%);  INF  merupakan  inflasi  yang diukur dari perubahan IHK (%).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Empiris Statistik Deskriptif
Dalam  penelitian  ini,  bank  umum konvensional di Indonesia pada tahun 2004- 2013  secara  rata-rata  memiliki  tingkat  RA yang  rendah  dengan mean 0.1387.  Apabila karakteristik  bank  besar  diasumsikan  adalah bank dengan jumlah aset di atas median dan bank kecil adalah bank dengan jumlah asset di  bawah median ,  maka  bank  yang  kecil cenderung  lebih  RA  dibanding  bank  besar dalam pengelolaan struktur modalnya.
Terutama  di  tahun  2007-2008,  dampak  dari krisis  keuangan  global  yang  terjadi  saat  itu menyebabkan  bank  kecil  lebih  sensitif membatasi penggunaan
ekuitasnya dibanding  bank  besar.  Bank  besar  lebih berani  menggunakan  pendanaan  eksternal karena  kepemilikan  aset  yang  lebih  besar memudahkan  bank  dalam  memperoleh pendanaan  eksternal.  Di  dua  tahun  terakhir, tingkat  RA  baik  bank  besar  maupun  bank kecil  meningkat.  Hal  tersebut  dikarenakan melemahnya  ekonomi  dunia  akibat  krisis  di Yunani, ditambah pertumbuhan ekonomi AS yang  melemah  dan  sedang  terbelit  hutang. Begitu  pula  Tiongkok  yang  diharapkan dapat  menyelamatkan  krisis,  pada  saat  itu kondisi  perekonomiannya  juga  menurun. Akibatnya  perbankan  menjadi  lebih  RA untuk menghindari resiko likuiditas.
Sumber: Laporan keuangan Bank (Data Diloah) Gambar 2 . Tingkat RA pada Bank Besar & Kecil 0 0.05 0.1 0.15 0.2 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 E ku it as/ A se t Tahun Bank Besar Bank Kecil
Terkait  dengan  DIV,  Gambar  3 menunjukkan  diversifikasi  pendapatan  lebih berkembang pada bank besar.
Sumber: Laporan keuangan Bank (Data Diloah)
Gambar 3 . DIV Pendapatan pada Bank Besar & Kecil
Pendapatan  non-bunga  pada  bank besar  terus  meningkat  dari  tahun  ke  tahun. Terutama  di  lima  tahun  terakhir,  terlihat celah  yang  cukup  signifikan  antara  bank besar dan kecil dalam melakukan diversifikasi.  Pendapatan  non-bunga  bank kecil  justru  semakin  menurun,  sedangkan bank  besar  semakin  meningkat.  Bank  besar memiliki  sumber  daya  yang  lebih  memadai, sehingga  bank  lebih  agresif  melakukan diversifikasi.  Bank  kecil  memiliki  sumber daya yang relatif terbatas, sehingga
diversifikasi  pada  bank  kecil  cenderung rendah.  Lepetit  et  al.(2007)  menyatakan bank  kecil  yang  melakukan  diversifikasi khususnya  dalam  bentuk fee &  komisi  akan meningkatkan risiko default. Secara keseluruhan,  bank  umum  konvensional  di Indonesia  masih  tergolong  rendah  dalam melakukan  diversifikasi  yang  ditunjukkan dengan  rata-rata  0.1274.  Hasil  statistik deskriptif  selengkapnya  dapat  dilihat  di Tabel 1.

## Tabel 1. Statistik Deskriptif
Variabel Mean Median Maximum  Minimum  St.D. Skewness  Kurtosis NIM 6.7941 6.0150 16.1800 1.9400 2.9366 1.0064 3.7313 RA 0.1387 0.1125 0.6422 0.0047 0.0851 2.2597 10.0308 DIV 0.1274 0.0767 0.9245 0.0046 0.1408 2.5684 10.2326 NPL 2.7947 2.0800 14.4400 0.0000 2.6302 2.0985 8.3265 OPEX 0.0922 0.0895 0.4300 0.0172 0.0361 2.9708 24.8970 LIQ 82.6666 81.9250 202.0500 22.4900 28.8099 1.2713 6.7824 MC 0.0704 0.0688 0.0870 0.0637 0.0064 1.6265 4.8598 RH 5.7190 5.8500 6.3500 4.6300 0.5264 -0.7617 2.4970 INF 7.1980 6.3250 13.1100 4.2800 2.7623 0.9639 2.6061
0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Pen.n on bunga/Pen O peras ional Tahun Bank Besar Bank Kecil
Hasil Regresi Pengaruh RA, DIV terhadap NIM Dari pengujian Hausman dan
Redundant  fixed  effect menunjukan  model panel fixed effect yang sebaiknya digunakan dengan p-value lebih  kecil  dari  tingkat signifikasi 5 %. Hasil redundant fixed effect tersebut  didapati  mengandung  autokorelasi, heteroskedastis dan cross sectional
dependence .  Autokorelasi  diuji  dengan Wooldridge  test, heteroskedastis  dengan
modified  Wald  test dan cross  sectional dependence dengan  menggunakan Pesaran CD  test. Oleh  karena  itu, Driscoll  &  Kraay standard  error digunakan  untuk  mengatasi masalah autokorelasi MA(q), heteroskedastis,  mau  pun cross-sectional dependence pada fixed  effect  regression (Hoechle,  2007).  Hasil  koefisien  regresi menggunakan  Driscoll&Kraay,  lag  =  1 ditunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Pengaruh Risk Adverse, Diversifikasi Pendapatan terhadap efisiensi intermediasi
Variable Coefficient Std. Error T P> |t| RA 6.8043 0.9673 7.03 0.000 DIV -4.4905 0.9520 -4.72 0.000 NPL -0.0745 0.0352 -2.11 0.037 OPEX 14.3040 2.2820 6.37 0.000 LIQ 0.0102 0.0037 2.73 0.008 MC 91.7379 7.2258 12.70 0.000 EG 0.1795 0.0733 2.45 0.016 INF 0.0591 0.0167 3.54 0.001 Intercept -3.4375 1.2521 -2.75 0.007 F(8, 98) = 609. 24   Prob> F =0.0000                      Within R-squred =0.2666 Variabel RA secara statistik berpengaruh signifikan positif terhadap NIM
Hasil ini sesuai dengan pendapat Maudos &
Guevara  (2004)  bahwa  bank  yang  tingkat risk averse -nya rendah harus mengompensasi tingginya biaya dari
penggunaan  ekuitas  dengan  menetapkan marjin  yang  lebih  tinggi.  Lebih  rendahnya biaya  pendanaan  eksternal    dikarenakan adanya    efek tax  shield pada  bunga  utang (Khanh & Dan-Tra, 2015).
Peubah  DIV  memengaruhi  NIM secara  signifikan  negatif.  Hal  ini  sejalan dengan Maudos & Solis (2009) bahwa bank yang  tingkat  diversifikasi  pendapatannya tinggi, mengenakan marjin bunga yang lebih rendah  sebagai  bentuk  penerapan  strategi loss  leader dalam  subsidisi-silang . Strategi ini  bertujuan  untuk  menarik  nasabah sehingga diharapkan mereka tertarik membeli produk jasa lainnya yang menghasilkan  pendapatan  non  bunga  bagi bank. Penelitian ini menunjukkan diversifikasi pendapatan perbankan di Indonesia  masih  tergolong  rendah.  Bank
masih  mengandalkan  pendapatan  bunganya yang  bersifat  siklikal  sebagai  pendapatan utamanya.  Akibatnya,  ketika  permintaan pinjaman turun dan kondisi ekonomi lemah, pendapatan  bunga  mengalami  penurunan dan  pendapatan  bank  menjadi  tidak  stabil. Oleh  sebab  itu,  bank  menetapkan  suku bunga kredit yang tinggi sebagai kompensasi atas risiko dan gejolak pendapatan.
Peubah  NPL  berpengaruh  signifikan negatif terhadap  NIM . Hasil ini tidak sesuai dengan hipotesis  awal  sekaligus  menolak pendapat Were  &  Wambua  (2014)  bahwa beban  biaya  operasional  dan  risiko  kredit akibat  NPL  yang  tinggi  dikompensasi dengan    suku  bunga  kredit  yang    tinggi. Pengaruh  negatif  NPL  dan  NIM  dapat disebabkan  bank  harus  mempertahankan minat  deposan  untuk  menginvestasikan dananya    dengan  suku  bunga  deposito  yang lebih  tinggi  (Fungacova  &  Poghosyan, 2011).
Peubah  biaya  operasional  secara statistik  berpengaruh  signifikan  positif terhadap NIM. Hal ini sesuai hipotesis awal
dan selaras dengan Were & Wambua (2014) bahwa bank berusaha menanggung tingginya biaya  operasional  dengan  menaikan  suku bunga  kredit  dan  menekan  suku  bunga deposito.  Hal  ini  juga  sejalan  dengan  Tarus et al. (2012) dan Siddiqui (2012).
Peubah likuiditas yang diukur dengan  LDR  secara  statistik  memiliki pengaruh  signifikan  positif  terhadap  NIM. Hal  ini  sesuai  dengan  hipotesis  awal  bahwa likuditas  berpengaruh  negatif  terhadap spread. Bank  yang  kualitas  likuiditasnya rendah  mengindikasikan  pemberian  kredit yang  terlalu  besar,  sedangkan  sumber  dana yang  dimiliki  terbatas  sehingga  bank  akan mengalami kesulitan likuiditas (Surjaningsih et  al,  2014).  Kesulitan  likuiditas  itu menyebabkan  bank  harus  mengeluarkan dana  yang  lebih  tinggi  ketika  meminjam dana  darurat,  sehingga  bank  membebankan biaya  premi  likuiditas  dengan spread yang tinggi (Ahokpossi, 2013).
Peubah  konsentrasi  pasar  pada penelitian  ini  memiliki  pengaruh  signifikan positif  terhadap  terhadap  NIM.  Hasil  ini sesuai  dengan  hipotesis  awal  dan  sejalan dengan  pendapat  Mensah  Abor  (2014) bahwa  bank  yang  semakin  terkonsentrasi, akan menetapkan biaya atas monopoli pasar dengan  mengenakan  marjin  yang  tinggi. Perbankan  di  Indonesia  dalam  penelitian  ini cenderung  sebagai  pasar  yang  kompetitif sehingga  bank  tidak  dapat  menetapkan penyalahgunaan  kekuatan  pasar  ( abuse  of market  power ) . Sebaliknya,  untuk  dapat meningkatkan  daya  saing, bank  menetapkan suku  bunga  kredit  yang  lebih  rendah  atau menawarkan suku bunga deposito yang lebih tinggi. Peubah pertumbuhan ekonomi mempengaruhi NIM secara positif
signifikan.  Hasil  ini  bertentangan  dengan hipotesis awal bahwa pertumbuhan ekonomi yang  meningkat  akan  mengurangi  risiko gagal  bayar,  sehingga  marjin  bunga  turun (Tarus  et  al.,  2012).  Pengaruh  positif  ini dapat
dikarenakan meningkatnya pertumbuhan  ekonomi  akan  meningkatkan permintaan  kredit  (Kashyap  et  al.,  1993).
Dalam prinsip ekonomi tingginya permintaan menyebabkan pemasok menaikkan harga penawaran yang dalam hal ini  adalah  suku  bunga  kredit.  Oleh  karena
itu,  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi memberikan ruang bagi bank untuk meningkatkan spread. Peubah inflasi secara statistik berpengaruh signifikan positif terhadap NIM dan  selaras  dengan  hipotesis  awal  dan pendapat Mensah & Abor (2014). Meningkatnya  inflasi  akan  mendorong  bank untuk meningkatkan
NIM sebagai kompensasi risiko dari inflasi.

## SIMPULAN DAN SARAN
Peubah  penghindaran  risiko  (RA) , biaya operasional, konsentrasi pasar, pertumbuhan ekonomi, dan inflasi
memengaruhi spread secara positif.
Sedangkan  peubah diversifikasi  pendapatan, pinjaman  bermasalah,  dan  tingkat  likuditas memengaruhi spread secara  negatif.  Bank yang semakin terdiversifikasi pendapatannya akan  semakin  efisien  karena  menurunkan gejolak  pendapatan  sekaligus  memperluas lingkup  pendapatan  ekonominya  dengan menggunakan  strategi loss  leader dalam melakukan penjualan-silang . Di samping itu, bank yang tingkat penghindaran risikonyanya lebih rendah akan lebih efisien karena  manfaat  dari tax  shield dapat menurunkan  biaya  dana  eskternal,  sehingga bank menurunkan marjin dan spread turun. Perbankan dapat lebih agresif dalam mengembangkan  diversifikasi  pendapatan untuk  mengurangi  gejolak  pendapatan  dan meningkatkan  efisiensi.  Selain  itu  dalam tujuannya  menurunkan  biaya  intermediasi, bank dapat semakin mengoptimalkan sumber  dana  utang  (eksternal)  sehingga dapat mengurangi biaya dana. Penelitian selanjutnya dapat memperluas  peubah  bebas  dari  faktor spesifik bank di luar penelitian ini. Misalnya ukuran  bank,  kepemilikan  dalam  hal kepemilikan saham untuk dilihat pengaruhnya  terhadap spread .  Selain  itu, untuk mengetahui lebih jelas apakah campur tangan  pemerintah  memengaruhi  efisiensi bank, dapat pula dilakukan pemisahan antara bank  yang  berada  di  bawah  pemerintah (Persero  dan  Bank  Pembangunan  Daerah) dan bank swasta lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahokpossi, C. (2013). Determinants of Bank Interest  Margins  in  Sub-Saharan Africa . IMF Working Paper, WP//13/34. Diakses 27 Juli 2016, dari http://www.elibrary.imf.org/view/IMF 001/20253-9781475551136/20253-
9781475551136/20253- 9781475551136.xml?redirect=true Chirwa,  E.  W.,  &  Mlachila,  M.  (2004).
Financial  reforms  and  interest  rate spreads  in  the  commercial  banking system  in  Malawi .  IMF  Working Paper, WP/ 02 /6. Diakses 27 Juli 2016, dari
https://www.imf.org/external/pubs/ft/ wp/2002/wp0206.pdf Demirguc-Kunt,  A.  &  Huizinga,  H.  (1999).
Determinants  of  Commercial  Banks Interest  Margin  and  Profitability: Some  International  Evidence. The
World  Bank  Economic  Review,  13 (2), 379 – 408.
Fabbro, D., & Hack, M. (2011). The Effects of Funding Costs and Risk on Banks’ Lending  Rates. Reserve  Bank  of Australia Bulletin , (March), 35–42. Fungacova,  Z.,  &  Poghosyan,  T.  (2011). Determinants  of  bank  interest  margins in  Russia:  Does  bank  ownership matter? Economic Systems , 35 (4), 481– 495.
Grenade,  K.  H.  I.    (2007). Determinants  of Commercial  Banks  Interest  Rate
Spreads:  Some  Empirical  Evidence from the Eastern Caribbean Currency Union.    Eastern  Caribbean  Central Bank Staff Research Paper WP/07/01.  Diakses  27 Juli  2016,  dari http://www.eccb- centralbank.org/PDF/working/wp-07- 01.pdf Ho,  T.,  &  Saunders  A.  (1981).  The Determinants of Banks Interest Margins: Theory and Empirical
Evidence. Journal  of  Financial  and
Quantitative  Analysis,  16 (4),  581– 600.
Hoechle,  D.  (2007).  Robust  standard  errors for  panel  regressions  with  cross- sectional  dependence. The  Stata
Journal, 7 (3), 281–312
Kashyap  A.,  Stein  J.C.  and  Wilcox  D. (1993),  Monetary  Policy  and  Credit Conditions: Evidence from the Composition of External Finance. American  Economic  Review ,
83 (1), 78-98.
Khanh,  H.T.,  &  Tra,  Vu  Thi.  (2015). Determinants of net interest margin of commercial banks in Vietnam. Journal of Economics and Development, 17 (2), 69-82. Lepetit,  L.,  Nys,  E.,  Rous,  P.,  Tarazi, A.(2007).  Bank  income  structure  and risk: an empirical analysis of European  Banks. Journal  of  Banking Finance, 32 (8), 1452-1467.
Lin,  J.,  Chung,  H.,  Hsieh,  M.,  &  Wu,  S.
(2012).  The  determinants  of  interest margins  and  their  effect  on  bank diversification :  Evidence  from  Asian banks. Journal  of  Financial  Stability , 8 (2), 96–106.
Mannasoo, K. (2013). Determinants of Bank Interest  Spreads  in  Estonia. Eastern European Economics , 51 (1), 36–60.
Maudos,  J.,  &  Fernandez  de  Guevara,  J.
(2004). Factors explaining the interest margin  in  the  banking  sectors  of  the European  Union. Journal  of  Banking and Finance , 28 (9), 2259–2281.
Maudos,  J.,  &  Solis,  L.  (2009).  The determinants of net interest income in the  Mexican  banking  system:  an integrated  model. Journal  of  Banking
& Finance, 33 (10), 1920–1931.
Mensah,  S.  &  Abor,  J.  Y.  (2014).  Agency conflict  and  bank  interest  spreads  in Ghana, African  Development  Review,
26( 4), 549–560.
Naceur, S.B., & Quillin,B. (2014). Republic of Azerbaijan : Determinants of Bank spreads  in  Azerbaijan. IMF  Country Report, 14 (160), 3-13.
Nampewo,  D.  (2013).  What  Drives  Interest Rate  Spreads  in  Uganda’s  Banking Sector? International  Journal  of Economics and Finance , 5 (1), 76–85. Siddiqui, M. A. (2012). Towards determination  of  interest  spread  of commercial banks : Empirical
evidences  from  Pakistan , 6 (5),  1851– 1862.
Surjaningsih,N., Yumanita,D., & Deriantino,E.  (2014).  Early  Warning Indicator Risiko Likuditas Perbankan. Bank Indonesia Working Paper WP/1/2014.Diakses 27 Juli 2016, dari http://www.bi.go.id/id/publikasi/wp/D ocuments/Early%20Warning%20Indi cator-revisi-final-Juni-1-2014.pdf
Tarus, D. K., Chekol, Y. B., & Mutwol, M.
(2012).  Determinants  of  Net  Interest Margins  of  Commercial  Banks  in
Kenya:  A  Panel  Study. Procedia Economics  and  Finance , 2 (Af),  199– 208. Were,  M.,  &  Wambua,  J.  (2014).  What factors  drive  interest  rate  spread  of commercial banks ? Empirical evidence  from  Kenya. Journal  of Advanced Research , 4 (2), 73–82. Williams,B. (2007).Factors Determining Net Interest Margins in Australia: Domestic and Foreign Banks. Financial  Markets,  Institutions  & Instruments, 16(3),145-146.