Jurnal Proaksi, Vol. 8 (2), Hal. 498 - 511 p-ISSN : 2089 – 127x e-ISSN : 2685 – 9750

## DETERMINAN  VOLATILITAS  MAKRO  EKONOMI  TERHADAP NPL BANK JATENG
Ivana Ampi Nugroho 1 , Aftoni Sutanto 2* Riduwan 3 1 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Ahmad Dahlan Email : ivananugroho.29@gmail.com
2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Ahmad Dahlan *Corresponden Author Email : aftoni.sutanto@mm.uad.ac.id 3 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Ahmad Dahlan Email : riduwan@pbs.uad.ac.id
Diterima : 19 September 2021 Direvisi : 10 Oktober 2021 Dipublikasikan : 18 Oktober 2021

## Abstrak
Bank  memiliki  fungsi  utama  sebagai  lembaga  intermediasi  yaitu  menjadi  perantara  antara  pemilik dana dan pihak yang akan mengelola dana. Risiko klasik yang menjadi pembahasan yang rumit bagi perbankan adalah risiko kredit. Risiko kredit menggunakan pengukuran berupa Non Performing Loan (NPL),  kenyataan  yang  terjadi  banyak  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  kegagalan  bayar  debitur. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menjelaskan tingkat keterkaitan volatilitas makro ekonomi dengan Non Performing Loan (NPL) pada Bank Jateng. Populasi yang digunakan periode tahun 2017-2020. Penelitian menggunakan variabel bebas Inflasi, Nilai Tukar dan BI 7 Days Repo. Variabel terikat yang dipakai adalah Non Performing Loan (NPL). Data diperoleh dengan teknik  dokumentasi dan teknik analisis data menggunakan analisis regresi berganda. Pengujian memberikan hasil bahwa hipotesis pertama inflasi berpengaruh signifikan terhadap NPL hipotesis kedua nilai tukar memiliki pengaruh signifikan terhadap NPL, hipotesis ketiga BI 7 Days Repo tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap NPL.
Kata kunci : Inflasi,Nilai Tukar, BI 7 Days Repo/BI Rate dan NPL

## PENDAHULUAN
Kredit  merupakan  kegiatan  utama  Perbankan,  dimana  keuntungan  Perbankan  diperoleh  dari besarnya jumlah kredit yang disalurkan. Munculnya Pandemi Covid 19 memunculkan masalah yang rumit dari kondisi mikro dan makro perekonomian Indonesia. Hal tersebut berimbas kepada rasio NPL. Rasio kredit bermasalah atau Non Performing Loan (NPL) perbankan mengalami peningkatan. Otoritas Jasa Keuangan (OJK) mencatat NPL perbankan per Februari 2021 secara gross ada di level 3,21% dan 1,04% secara net . Posisi tersebut mengalami peningkatan dari bulan sebelumnya dan juga tahun 2020. Per 2021, NPL gross ada di level 3,27% dan secara net 1,03%. Sementara per akhir 2020, NPL gross tercatat  3,06%.  Di  tengah  meningkatnya  resiko  kredit  tersebut,  penyaluran  kredit  juga  semakin terkontraksi.  Kredit  perbankan  per  Februari  minus  2,15%. OJK  melihat  peningkatan  kontraksi  ini seiring dengan tingginya tren pelunasan kredit serta belum pulihnya permintaan dari sektor usaha.
Bank  memiliki  fungsi  utama  sebagai  lembaga  intermediasi  yaitu  menjadi  perantara  antara pemilik dana dan pihak yang akan  mengelola dana (Rajan dan Zingales, 1998). Bank juga memiliki peran sebagai pihak yang berfungsi mempermudah serta memperlancar penerimaan dan pembayaran. Bank adalah sebuah lembaga keuangan yang umumnya didirikan dengan kewenangan untuk menerima simpanan uang, meminjamkan uang, dan menerbitkan promes atau banknote. Literatur penelitian yang terkait dengan kinerja perbankan diantaranya yaitu penelitian yang dilakukan oleh Capraru and Ihnatov

## JURNAL PROAKSI
Journal  homepage:  h t t p s : / / e - j o u r n a l . u m c . a c . i d / i n d e x . p h p / J P K
(2014); Andries and Cocris (2012) menguji pengaruh kondisi pra krisis dan kondisi krisis pada bank di negara  Eropa  Tengah  dan  Eropa  Timur.  Temuan  penelitiannya  menunjukkan  bahwa  kinerja  terbaik perbankan  terjadi  saat  awal  masa  kirisis  terjadi.  (Claeys  &  Vander  Vennet,  2008)  menganalisis determinan marjin suku bunga bank di negara Eropa Tengah dan Eropa Timur. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis determinan kinerja keuangan bank pembangunan derah sebagaimana diamanatkan dalam  UndangUndang  Perbankan  Nomor  10  Tahun  1998,  Undang-Undang  (UU)  Nomor  13  Tahun 1962  tentang  Ketentuan-ketentuan  Pokok  Bank  Pembangunan  Daerah  dan  Undang-Undang  No.  32 tahun  2004  tentang  pemerintah  daerah  terhadap  kondisi  makro  ekonomi.  Penelitian  ini  diharapkan berkontribusi terhadap dua hal. Hal pertama yaitu mengembangkan model empiris analisis kinerja bank pembangunan daerah. Hal kedua yaitu pengayaan ( enrichment ) literatur mengenai analisis kinerja bank pembangunan daerah.
Kinerja  bank  yang  baik  menjadi  salah  satu  alasan  bagi  para  investor  untuk  menanamkan dananya  dalam  bank  tersebut  karena  dengan  kinerja  yang  baik  diharapkan  dapat  meningkatkan kekayaan pemegang sahamnya. Bagi perusahaan perbankan, kinerja keuangan merupakan bagian dari kinerja bank secara keseluruhan. Tingkat kinerja keuangan bank dapat dinilai dari beberapa indikator. Salah satu sumber utama indikatornya adalah laporan keuangan bank yang bersangkutan. Ukuran untuk melihat  kinerja  keuangan  perbankan  adalah  melalui  profitabilitas,  dimana  tujuan  utama  operasional bank adalah mencapai tingkat profitabilitas yang maksimal. Profitabilitas merupakan kemampuan bank untuk menghasilkan laba secara efektif dan efisien. Semakin besar profitabilitas suatu bank, semakin besar pula tingkat keuntungan yang dicapai bank tersebut dan semakin baik pula posisi bank tersebut dari segi penggunaan aset. Beberapa faktor keuangan yang mempengaruhi kinerja bank di antaranya risiko  kredit,  likuiditas  dan  operasional.  Hal  yang  mempengaruhi  kinerja  bank  tersebut  merupakan rasio-rasio keuangan sekaligus sebagai alat ukur penilaian kinerja bank.
Penelitian ini merupakan pengembangan dari (Verawaty et al., 2017) tetapi terdapat perbedaan dengan penelitian tersebut ataupun penelitian sebelumnya. Penelitian yang dilakukan dari (Verawaty et al., 2017) menyampaikan bahwa variabel makro yang mempengaruhi profitabiitas Bank adalah Suku Bunga Acuan, sedangkan dalam penelitian ini variabel makro yang digunakan adalah, inflasi, nilai tukar dan  BI  7  Day  Repo.  Perbedaan  dengan  penelitian  sebelumnya  bahwa  dalam  penelitian  ini  variabel makro  ekonomi  yang  digunakan  lebih  luas,  mengingat  varibel  ini  yang  digunakan  dalam  menyusun asumsi APBN. Pada penelitian ini Bank Pembangunan Daerah dipilih sebagai objek penelitian karena pentingnya  peran  sektor  perbankan,  maka  perbankan  yang  kuat  dan  sehat  sangat  dibutuhkan  bagi kelangsungan pembangunan ekonomi di  Indonesia yang tentunya dimulai dari daerah-daerah hingga sampai  ke  pusat.  Pemilihan  Bank  Pembangunan  Daerah  dipilih  dengan  pertimbangan  bahwa  Bank Pembangunan  Daerah  (BPD)  sebagai  salah  satu  bank  yang  ada  pada  sistem  perbankan  nasional memiliki fungsi dan peran yang signifikan dalam konteks pembangunan ekonomi regional karena BPD mampu  membuka  jaringan  pelayanan  di  daerah-daerah  dimana  secara  ekonomis  tidak  mungkin dilakukan oleh bank swasta.
Undang-Undang No. 13 tahun 1962 tentang asas-asas Ketentuan Bank Pembangunan Daerah mengatakan  bahwa  BPD  berkerja  sebagai  pengembangan  perekonomian  daerah  dan  menggerakkan pembangunan  ekonomi  daerah  untuk  meningkatkan  taraf  kehidupan  masyarakat  serta  menyediakan pembiayaan keuangan pembangunan di daerah, menghimpun dana serta melaksanakan dan menyimpan kas daerah (pemegang / penyimpanan kas daerah) disamping menjalankan kegiatan bisnis perbankan (Hasan et al., 2010). Sementara itu KEPMENDAGRI No. 62 Tahun 1999 tentang pedoman organisasi dan tata kerja bank pembangunan daerah pasal 2 juga mengatakan bahwa BPD dibangun adalah untuk mengembangkan  perekonomian  dan  menggerakkan  pembangunan  daerah  melalui  kegiatan  BPD sebagai Bank. Jika kinerja Bank Pembangunan Daerah meningkat dari profitabilitas maka menambah pendapatan  asli  daerah  dimana  Bank  Pembangunan  Daerah  tersebut  berlokasi  BPD  Jawa  Tengah. Pemilihan Bank Jateng dengan pertimbangan bahwa Bank tersebut merupakan salah satu BPD terbaik kategori Buku III di pulau Jawa dan menjadi 3 besar BPD seluruh Indonesia. Pertimbangan pemilihan variabel makro tersebut dikarenakan variabel tersebut merupakan variabel dasar yang digunakan oleh Kementerian  Keuangan  dalam  membuat  nota  keuangan  APBN.  Sedangkan Non  Performing  Loan adalah rasio kredit bermasalah kolektibilitas 3,4 dan 5 dibandingkan dengan total Out Standing Loan . Penelitian ini diharapkan mampu mereduksi tingkat NPL yang semakin meningkat BPD Jawa Tengah dengan mengendalikan variabel determinan yang mempengaruhi fluktuasi NPL.

## KAJIAN PUSTAKA Teori Risiko Kredit
Teori Risiko Kredit Hanafi (2009) mengatakan bahwa risiko kredit adalah risiko yang terjadi jika  counterparty  (pihak  lain  dalam  transaksi  bisnis)  tidak  bisa  memenuhi  kewajibannya.  Di  dalam menilai risiko kredit bank harus mempertimbangkan tiga hal, yaitu d efault probability, credit exposure, recovery  rate.2.2 Signalling  theory. Signalling  theory mengasumsikan  bahwa  terdapat  asimetri informasi antara manajer dengan investor atau calon investor. Manajer dipandang memiliki informasi tentang  perusahaan  yang  tidak  dimilki  oleh  investor  maupun  calon  investor.  Teori  pensinyalan menjelaskan alasan pentingnya perusahaan menyajikan informasi kepada publik (Wolk et al., 2006).
Non  Performing  Loan Risiko  kredit  pada  bank  dilihat  dari Non  performing  loan .  Kredit bermasalah  adalah  kredit  yang  dapat  menimbulkan  persoalan,  bukan  hanya  terhadap  bank  selaku lembaga pemberi kredit, tetapi juga terhadap nasabah penerima kredit (Mahmoedin, 2010:1). Siamat (2005) mengatakan bahwa penetapan kualitas kredit didasarkan pada penilaian yang dilakukan dengan menganalisis  faktor  prospek  usaha,  kinerja  debitur  dan  kemampuan  membayar.  Menurut  ketentuan Bank  Indonesia  terdapat  tiga  kelompok  kolektibilitas  yang  merupakan  kredit  bermasalah  atau non performing loan (Kuncoro dan Suhardjono, 2002) sebagai berikut kredit kurang lancar, kredit diragukan dan kredit macet. Dengan beralihnya fungsi pengawasan perbankan dari Bank  Indonesia ke Otoritas Jasa Keuangan, maka regulasi yang mendasari tentang kriteria Non Performing Loan disempurnakan dengan  diterbitkanya  POJK  No:  40  /POJK.03/2019  tentang  Penilaian  Kualitas  Aset  Bank  Umum khususnya pasal 12 tentang Penetapan Kualitas Kredit, mengacu pada ketentuan tersebut kualitas kredit diklasifikan  kedalam  5  kategori  yaitu  lancar,  dalam  perhatian  khusus,  kurang  lancar,  diragukan  dan macet.
Adapun kriteria dari kualitas kredit tersebut adalah sebagai berikut:
1. Kualitas  Lancar  (Kolektibilitas  1)  adalah  kredit  dengan  pembayaran  pokok  dan  bunga sesuai waktu yang disepakati atau tidak terdapat hari tunggak.
2. Kualitas Dalam Perhatian Khusus (Kolektibilitas 2) adalah kredit dengan keterlambatan pembayaran pokok dan bunga antara 1-90 hari.
3. Kualitas Kurang Lancar (Kolektibilitas 3) adalah kredit dengan keterlambatan pembayaran pokok  dan  bunga  antara  91-120  hari.  Kredit  dengan  kategori  ini  sudah  masuk  dalam kategori Non Performing sehingga masuk dalam perhitungan Non Performing Loan .
4. Kualitas  Diragukan  (Kolektibilitas  4)  adalah  kredit  dengan  keterlambatan  pembayaran pokok  dan  bunga  antara  121-180  hari.  Kredit  dengan  kategori  ini  sudah  masuk  dalam kategori Non Performing sehingga masuk dalam perhitungan Non Performing Loan .
5. Kualitas  Macet  (Kolektibilitas  5)  kredit  dengan  keterlambatan  pembayaran  pokok  dan bunga  lebih dari 180 hari. Kredit dengan kategori ini sudah masuk dalam kategori Non Performing sehingga masuk dalam perhitungan Non Performing Loan .
Dengan proses pemberian dan pengelolaan kredit yang baik diharapkan dapat menekan NPL sekecil  mungkin.  Artinya,  tingginya  NPL  sangat  dipengaruhi  oleh  kemampuan  Bank  dalam menjalankan  proses  pemberian  kredit  dengan  baik  serta  dalam  hal  pengelolaan  kredit,  termasuk tindakan pemantauan (monitoring) setelah kredit disalurkan dan tindakan pengendaliaan bila terdapat indikasi penyimpangan kredit maupun indikasi gagal bayar (Djohanputro dan Kountur, 2007). Otoritas Jasa Keuangan menetapkan ketentuan ukuran maksimal tingkat rasio NPL sebesar 5%. Risiko dapat diartikan  dalam  berbagai  cara,  namun  pengertian  risiko  yang  paling  umum  adalah  seluruh  hal  yang dapat mengakibatkan penyimpangan dari tujuan yang ingin dicapai Bank. Sesuai dengan POJK Nomor: 18  /POJK.03/2016  tanggal  16  Maret  2016 tentang  Penerapan  Manajemen  Risiko  bagi  Bank  Umum membagi risiko keuangan dalam kelompok sebagai sebagai berikut:
1. Risiko Kredit
2. Risiko Pasar
3. Risiko Likuiditas
4. Risiko Operasional
5. Risiko Hukum
6. Risiko Reputasi
7. Risiko Stratejik
8. Risiko Kepatuhan
Sesuai dengan POJK Nomor 65 /POJK.03/2016 tanggal 23 Desember 2016 Tentang Penerapan Manajemen  Risiko  Bagi  Bank  Umum  Syariah  dan  Unit  Usaha  Syariah,  khusus  untuk  Unit  Usaha Syariah ditambah 2 risiko, yaitu:
1. Risiko Imbal Hasil ( Rate of Return Risk )
2. Risiko Investasi ( Equity Invesment Risk )
Risiko Kredit (termasuk di dalamnya risiko pembiayaan) adalah adalah Risiko akibat kegagalan pihak lain dalam memenuhi kewajiban kepada Bank, termasuk Risiko Kredit akibat kegagalan debitur, Risiko  konsentrasi  kredit, counterparty  credit  risk ,  dan settlement  risk .  Risiko  konsentrasi  kredit merupakan konsentrasi yang timbul akibat terkonsentrasinya penyediaan dana kepada 1 (satu) pihak atau kelompok pihak, industri, sektor, dan atau area geografis tertentu yang berpotensi menimbulkan kerugian cukup besar yang dapat mengancam kelangsungan usaha Bank. Counterparty credit risk dan settlement  risk adalah  risiko  yang  bersumber  dari  berbagai  instrument  keuangan  surat  berharga, akseptasi,  transaksi  antar  Bank,  transaksi  pembiayaan  perdagangan,  transaksi  nilai  tukar  derivative, serta kewajiban komitmen kontijensi. Tujuan utama dari pengendalian risiko kredit adalah menjaga agar semua  aktivitas  kredit  Bank  tidak  menimbulkan  kerugian  yang  melebihi  kemampuan  Bank  untuk mengcover kerugian tersebut atau membahayakan kelangsungan usaha Bank.

## Menyediakan Modal Yang Cukup Untuk Cover Risiko
Melalui pengendalian risiko kredit yang efektif, Bank dapat menyediakan modal baik dalam rangka  memenuhi  peraturan  rasio  kecukupan  modal  ( Capital  Adequacy  Ratio ),  maupun  dalam mengcover risiko secara keseluruhan.
Adapun perhitungan kecukupan modal sebagai berikut:
CAR = 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 𝐶𝑟𝑒𝑑𝑖𝑡 𝑅𝑖𝑠𝑘 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑔𝑒+𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑅𝑖𝑠𝑘 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑔𝑒+𝑂𝑝𝑒𝑟 𝑅𝑖𝑠𝑘 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑔𝑒
Sumber : Darmawi, 2012
Bank  wajib  melindungi  besarnya  modal  yang  dimiliki  serta  mengupayakan  untuk meningkatkan jumlah modal melalui peningkatan bisnis yang sehat. Besarnya ekspansi yang dilakukan harus  memperhitungkan  potensial  risiko  kredit  yang  timbul,  kecukupan  modal  yang  dimiliki  serta kelangsungan  usaha  bank.  Didalam  perhitungannya  Sesuai  dengan  rekomendasi Basel Committee , terdapat dua model pendekatan yang dapat digunakan untuk melakukan pengukuran risiko kredit, yaitu Standardized approach sesuai dengan ketentuan Bank for International Settlements (BIS tahun 2004) dan Internal Rating Based Approach (IRB approach ) Basel Committee memberi pilihan kepada Bank untuk  mengembangkan  model  sendiri.  Dengan  pertimbangan  bahwa  melalui  pengembangan  internal model,  besarnya  modal  yang  harus  disediakan  oleh  Bank  akan  lebih risk  sensitif dan  Bank  akan memperoleh incentive computability, yaitu  Bank  akan  mendapatkan  manfaat  dengan  terus  berusaha mengembangkan internal model yang sesuai dengan kondisi Bank.
Infrastruktur utama dalam internal model adalah internal rating system dan sehubungan dengan internal  model  disebut Internal  rating  Based  Approach (IRB).  Melalui  pendekatan  ini,  Bank menetapkan komponen pengukuran risiko berdasarkan sistem rating yang dikembangkan sendiri oleh bank  sesuai  dengan  karakteristik  produk,  sistem  perkreditan  yang  dimiliki,  karakteristik  debitur  dan parameter spesifik lainnya yang dianggap penting oleh bank.
1. Memelihara Kualitas Aktiva Produktif
Salah satu ukuran kinerja bisnis bank, diukur dari kualitas aktiva produktif yang dimiliki, aktiva  produktif  bank  diukur  dengan  status  kolektibilitasnya,  dari  lancar  sampai  dengan macet.
2. Meningkatkan Budaya Kredit Yang Sehat (Healthy Credit Culture) Proses peningkatan budaya kredit yang sehat antara lain dilakukan melalui kampanye “sadar risiko  kredit”,  sehingga  proses  pemberian  kredit  sejak  analisa  kredit,  putusan  kredit, pemantauan  kredit  dilakukan  berdasarkan  prinsip  profesionalisme  dan  menjunjung  tinggi fairness dan good corporate governance.
Salah  satu  aspek  penting,  diberlakukannya  sistem  rating  sebagai  bagian  dari  alat (tools) dalam credit risk management adalah meningkatkan healthy credit culture, karena seluruh proses dapat dilakukan secara terbuka dan terukur.
3. Memberikan Respon Bisnis Dengan Lebih Cepat
Memperhatikan kondisi persaingan yang semakin meningkat, maka diperlukan respon yang cepat terhadap perkembangan bisnis yang ada.

## Faktor Makro Ekonomi Inflasi
Inflasi diartikan sebagai meningkatnya harga-harga secara umum dan terus menerus. Kenaikan harga dari satu atau dua barang saja tidak dapat disebut inflasi kecuali bila kenaikan itu meluas (atau mengakibatkan kenaikan harga) pada barang lainnya (Sumber: Bank Indonesia.com). Kebalikan dari inflasi  disebut  deflasi.  Akibat  dari  inflasi  secrara  umum  adalah  menurunnya  daya  beli  masyarakat karena secara riil tingkat pedapatannya juga menurun. Jadi misalkan besarnya inflasi pada tahun yang bersangkutan  naik  sebesar  5%,  sementara  pendapatan  tetap,  maka  itu  berarti  secara  riil  pendapatan mengalami  penurunan  sebesar  5%  yang  akibatnya  secara  relatif  akan  menurunkan  daya  beli  pasar sebesar 5% (Putong, 2013:427). Angka inflasi dihitung berdasarkan angka indeks yang dikumpulkan dari  beberapa  macam  barang  yang  diperjualbelikan  di  pasar  dengan  masing-masing  tingkat  harga. Berdasarkan data harga itu disusunlah suatu angka yang di indeks. Angka indeks yang dikumpulkan memperhitungkan  semua  barang  yang  dibeli  oleh  konsumen  pada  masing-masing  harganya  disebut sebagai indeks harga konsumen. Berdasarkan indeks harga konsumen dapat dihitung berapa besarnya laju kenaikan harga-harga secara umum dalam periode tertentu.

## Nilai Tukar
Nilai tukar (Badar & Yasmin Javid, 2013) mengatakan bahwa kurs adalah tingkat pertukaran satu mata uang dengan satu satu mata uang lain. Nilai tukar ditentukan oleh pasar valuta asing yang terus-menerus tetap dibuka selama 24 jam sehari kecuali akhir pekan yang terdiri dari berbagai jenis pedagang mata uang. Nilai tukar mata uang sebagian besar dipengaruhi oleh pertukaran barang modal dan jasa dalam perdagangan internasional. Penurunan mata uang lokal akan menghasilkan barang impor mahal yang menempatkan tekanan untuk membiayai kredit pedagang oleh bank komersial dan risiko kegagalan mengalami peningkatan. 2.4.2 Gross domestic product Menurut Mc Eachern (2000) bahwa gross domestic product /GDP artinya mengukur nilai pasar dari barang dan jasa akhir yang diproduksi oleh sumber daya yang berada dalam suatu negara selama jangka waktu tertentu biasanya satu tahun.
BI Rate BI Rate (Suku  Bunga  Bank  Indonesia)  BI- Rate adalah  suku  bunga  kebijakan  yang mencerminkan  sikap  atau stance kebijakan  moneter  yang  ditetapkan  oleh  Bank  Indonesia  dan diumumkan kepada publik. Sasaran operasional BI Rate adalah suku bunga pasar uang antar bank yang kemudian  akan  diikuti  suku  bunga  deposito  dan  berakhir  pada  suku  bunga  perbankan.  Dengan mempertimbangkan pula faktor-faktor lain dalam perekonomian, Bank Indonesia pada umumnya akan menaikkan  BI Rate apabila  inflasi  ke  depan  diperkirakan  melampaui  sasaran  yang  telah  ditetapkan, sebaliknya Bank Indonesia akan menurunkan BI Rate apabila inflasi ke depan diperkirakan berada di bawah sasaran yang telah ditetapkan. Peneteapan BI Rate dilakukan setiap bulan melalui mekanisme RDG (Rapat Dewan Gubernur) bulanan dengan cakupan materi bulanan (Sumber: Bank Indoneisa.com, 2018)  Besarnya  perubahan  BI Rate dapat  dilihat  dari  respon  kebijakan  moneter.  Respon  kebijakan moneter dinyatakan dalam perubahan BI Rate (secara konsisten dan bertahap dalam kelipatan 25 basis poin (bps). Kondisi yang menunjukkan intensi Bank Indonesia yang lebih besar terhadap pencapaian sasaran inflasi (Bank Indonesia.com, 2018).

## Pengaruh Inflasi Terhadap NPL
Inflasi merupakan masalah ekonomi yang terjadi hampir diseluruh negara. Inflasi merupakan proses  kenaikan  harga  barang-barang  secara  umum  yang  berlaku  terus-menerus  (Nopirin,  2000). Variabel mengakibatkan perlambatan kondisi ekonomi suatu negara. Diekspektasikan bahwa kualitas dari aggregate portfolio bergantung pada kegiatan ekonomi. Jika ekonomi mengalami resesi, aktivitas ekonomi  memburuk  sehingga  mengakibatkan  menurunnya  income,  bisnis  yang  gagal  dan  kesulitan membayar. Hal tersebut mengarah kepada memburuknya kualitas portofolio (Zeman, 2014). Tingkat pertumbuhan  yang  lamban  pada  ( developing  countries )  menjelaskan  keadaan  perekonomian  yang stagnan dan hal ini menunjukkan bahwa negara tersebut mengalami resesi dimana harga-harga, output dan tingkat pengangguran tidak dapat dipertahankan untuk mencapai level yang diinginkan (Badar &
Yasmin  Javid,  2013).  Pertumbuhan  Ekonomi  menunjukkan  peningkatan income individu  dan perusahaan, oleh karena itu kemampuan untuk membayar hutang (kredit) meningkat dan dampaknya NPL  menurun.  Sebaliknya  penurunan  Pertumbuhan  Ekonomi  menunjukkan  income  individu  dan perusahaan yang menurun, sehingga kemampuan untuk membayar hutang (kredit) juga menurun dan NPL  mengalami  peningkatan  (Ahmad  et  al.,  2013). Inflasi  merupakan  kondisi  yang  dialami  suatu negara dimana harga-harga barang naik secara terus menerus. Inflasi adalah dimana terjadi kelebihan permintaan ( excess demand ) terhadap barang-barang dan jasa dalam perekonomian secara keseluruhan (Gunawan,  1991;  Sukirno,  2008).  Pengaruh  inflasi  sangat  besar  bagi  masyarakat,  dimana  inflasi mengandung implikasi bahwa uang tidak dapat berfungsi sebagai satuan hitungan yang adil dan benar, Sedangkan  Irham  (2009:21)  mengemukakan  bahwa  inflasi  merupakan  suatu  keadaan  dimana menurunnya  nilai  mata  uang  pada  suatu  negara  dan  naiknya  harga  barang  yang  berlangsung  secara sistematis.
Hipotesis 1: Inflasi berpengaruh negatif terhadap NPL

## Pengaruh Tingkat Suku Bunga Terhadap NPL
Tingkat  suku  bunga  adalah  biaya  pelayanan  yang  dibayarkan  oleh  peminjam  asset  kepada pemiliknya  atas  hak  guna  asset,  tingkat  suku  bunga  juga  dapat  didefinisikan  sebagai  return  yang dibayarkan atas uang yang dipinjam (Badar and Javid, 2013). Sebagai biaya peminjaman, ketika tingkat suku  bunga  meningkat  maka  akan  banyak  perusahaan  dan  rumah  tangga  (individu)  tidak  mampu membayar kembali kreditnya dan pada gilirannya non performing loan (NPL) meningkat. Peningkatan tingkat suku bunga memperburuk kualitas portofolio (Zeman, 2014). (Ropele, 2011) juga menyatakan bahwa peningkatan suku Bunga akan memperburuk kualitas dari pinjaman debitur, dan mengakibatkan semakin tingginya biaya kredit karena biaya dana perbankan juga ikut naik. Sebagai dampak kenaikan biaya  kredit  akan  membuat  debitur  tidak  mampu  membayarkan  pinjamannya  sehingga  rasio  kredit bermasalah atau non performing loan (NPL) akan ikut meningkat. Hipotesis 2 : Tingkat suku bunga berpengaruh positif terhadap NPL

## Pengaruh nilai tukar terhadap NPL
Nilai  tukar adalah  harga  mata  uang  satu  negara  dalam  satuan  mata  uang  lainnya  yang  biasa disebut  dengan reference  currency (Shapiro  et  al.,  2010).  Wikutama  (2010)  menjelaskan  bahwa depresiasi  home  currency  memberikan  dampak  terhadap  pinjaman  dalam  valuta  asing  karena  nilai pinjaman  meningkat secara relatif sesuai dengan penurunan tersebut. Peningkatan jumlah kewajiban akan  mengakibatkan  penurunan  kemampuan  debitur  dalam  menyelesaikan  pinjaman,  bahkan  dalam banyak kasus mengakibatkan peningkatkan NPL. Depresiasi home currency juga akan mengakibatkan harga barang impor (yang secara relatif lebih mahal) dimana hal ini akan memberikan tekanan terhadap letter of credit (LC) yang diterbitkan oleh bank komersial untuk trader (importir) yang mengakibatkan risiko default semakin meningkat (Badar & Yasmin Javid, 2013). Dengan meningkatnya risiko default maka kemungkinan peningkatan kredit bermasalah akan semakin besar. Hipotesis 3: Nilai tukar berpengaruh positif terhadap NPL
Gambar 1. Model Penelitian

## METODE PENELITIAN
Obyek yang digunakan dalam penelitian ini adalah Bank BPD Jateng, kenapa dipilih Bank Jateng, dikarenakan Bank Jateng merupakan Bank milik Pemerintah Propinsi Kabupaten serta Kotamadya di Jawa Tengah, sebagai salah salah satu BPD yang masuk kategori Bank Buku III, dimana bank Buku III adalah
Inflasi (X 1 ) Nilai Tukar (X 1 )
BI 7 Days Repo (X3)
NPL (Y)
Bank  yang  memiliki  modal  inti  dalam range Rp.5  Triliun  sampai  dengan  Rp.30  Triliun.  Dengan  masuk kategori Bank Buku 3 maka Bank dapat memberikan layanan berupa :
1. Menghimpun dana
2. Menyalurkan dana.
3. Membiayai perdagangan.
4. Kegiatan treasury.
5. Kegiatan transaksi valuta asing di wilayah Asia
6. Kegiatan keagenan dan kerja sama.
7. Kegiatan yang melibatkan sistem pembayaran dan e-banking.
8. Kegiatan penyertaan modal di wilayah Asia.
9. Kegiatan penyertaan modal sementara untuk menyelamatkan kredit.
10. Kegiatan perbankan konvensional lainnya yang tidak melanggar perundang-undangan
Saat  ini  Bank  Jateng  termasuk  dalam  kategori  tiga  BPD  terbesar  dari  sisi  aset.  Tentunya  dalam mencapai Visi dan Misi perusahaan dalam hal ini Bank Jateng tidak terlepas dari risiko. Didalam mencapai tujuan organisasi perbankan tentunya terdapat risiko yang harus dimitigasi. Jenis data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder. Sumber Data diperoleh dari website Bank Jateng dan data publikasi dari Statistik Keuangan Indonedia yang diterbitkan oleh Bank Indonesia. Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki populasi (Sugiyono, 2009). Teknik sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive  sampling atau  sampel  bertujuan  yaitu  dilakukan  dengan  cara  mengambil  subyek  bukan didasarkan atas strata, random atau daerah tetapi didasarkan atas tujuan tertentu. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan cara kuantinatif, karena metode pencarian data dilakukan dengan dengan mengumpulkan data  dengan  cara  mencari  dokumentasi  adalah  sekumpulan  berkas  yakni  mencari  data  mengenai  hal-hal berupa catatan, transkrip, buku, surat kabar, majalah, prasasti, notulen, agenda dan sebagainya serta dengan studi  pustaka. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  sekunder  dimana  sumber  data  tidak langsung memberikan datanya. Data sekunder untuk penelitian ini adalah data time series di peroleh dari situs  resmi Bank  Jateng.  Teknik  analisis  data  menggunakan  analisis  regresi  linier  berganda  dan  Uji asumsi klasik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Time Series . Data runtut waktu ( time series ) dari tahun 2017 sampai dengan 2020 yang diperoleh . Dalam website Bank Jateng dan Data Statistik Bank Indonesia. Pemilihan data dalam penelitian ini menggunakan data empat tahun dengan tujuan agar diperoleh sampel yang representatif.

## Uji asumsi klasik
Model  regresi  linear  berganda  ( multiple  regression )  dapat  disebut  sebagai  model  yang  baik  jika model  tersebut  memenuhi  kriteria  BLUE  ( Best  Linear  Unbiased  Estimator ),  BLUE  dapat  dicapai  jika memenuhi  uji  asumsi  klasik.  Uji  klasik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Uji  Normalitas,  Uji Multikolonieritas, Uji Autokorelasi, Uji Heteroskedastisitas.

## Uji Normalitas
Uji normalitas ini dilakukan untuk mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Uji normalitas dilakukan dengan cara melihat diagram plot. Bila titik mengikuti garis yang melintang dari kiri bawah ke kanan atas maka dikatakan normal. Jika titik-titik atau  data  berada  di  dekat  atau  mengikuti  garis  diagonalnya  maka  dapat  dikatakan  bahwa  nilai  residual berdistribusi normal, sementara itu, jika titik-titik menjauh atau tersebar dan tidak mengikuti garis diagonal maka hal ini menunjukkan bahwa nilai residual tidak berdistribusi normal (Ghozali, 2011).
Gambar 2. Grafik Normal P-P Plot
Berdasarkan hasil diatas, dapat disimpulkan bahwa titik-titik ploting yang terdapat pada gambar “Normal P-P Plot  of  Regression  Standardized  Residual” selalu  mengikuti  dan  mendekati  garis diagonalnya.  Oleh  karena  itu,  sebagaimana  dasar  atau  pedoman  pengambilan  keputusan  dalam  uji normalitas teknik probability plot dapat disimpulkan bahwa nilai residual berdistribusi normal untuk nilai residual dalam analisis regresi linear sederhana.

## Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas merupakan salah satu alat uji regresi yang bertujuan untuk menguji apakah model  regresi  terdapat  korelasi  atau  hubungan  yang  sangat  tinggi  antara  variabel  independen. Multikolinieritas dapat terjadi pada regresi majemuk, karena melibatkan beberapa variabel independen sehingga tidak terjadi pada regresi sederhana. Uji ini terpenuhi jika nilai Tolerance lebih besar dari > 0,01,  artinya  tidak  terjadi Multikoloniaritas dan Jika  nilai VIF  lebih  kecil  dari <  10,00  artinya  tidak terjadi Multikoloniaritas.

## Tabel 1.
Hasil Uji Multikolinieritas (koefisien korelasi) Model Unstandardized Coefficients Standardize d Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleranc e VIF 1  (Consitant) 42.123  214.019 .197 .845 Kurs 31.478 14.559 .243 2.162 .036 .610 1.64 Suku_Bunga -6.868 11.227 -.060 -.612 .544 .794 1.259 Inflasi -69.001 12.377 -.643 -5.575  .000 .577 1.732
a. Dependent Variable: Npl Sumber: data diolah SPSS (2021)
Berdasarkan uji korelasi antar variabel independen diatas didalam Collinearity Statistics nilai Tolerance untuk variabel independen kurs, suku bunga dan inflasi memiliki nilai diatas 0,10 dan nilai VIF lebih kecil dari 10.00, hal ini menunjukkan tidak adanya gejala multikolinieritas.

## Uji autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk menguji model regresi linier terdapat korelasi atau kesalahan pengganggu  pada  periode  t  dengan  kesalahan  t-1,  Pengujian  autokorelasi  uji Run  test .  Hasil  uji autokorelasi dapat dilihat pada table berikut:
Tabel 2.

## Hasil Uji Autokorelasi
Runs Test Unstandardized Residual Test Value a -,38203 Cases < Test Value 24 Cases >= Test Value 24 Total Cases 48 Number of Runs 18 Z -1,897 Asymp. Sig. (2-tailed) ,058 a. Median
Sumber: data diolah SPSS (2021)
Berdasarkan uji Run test Asymp. Sig 2 tailded >0.05 maka dapat dikatakan data tidak terjadi autokorelasi.

## Uji Heteroskedastisitas
Heteroskedastisitas  adalah  kondisi  dimana  nilai  varians  error  untuk  setiap  data  pengamatan  tidak konstan  Dalam  penelitian  ini  untuk  mendeteksi  ada  atau  tidaknya  heteroskedastisitas  dengan menggunakan uji Scatterplot .
Tabel 3. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber: data diolah SPSS (2021)
Berdasarkan hasil pemeriksaan terhadap gejala heteroskedastisitas dengan output Scatterplots diatas diketahui bahwa:
1. Titik-titik data menyebar diatas dan di bawah atau disekitar angka 0
2. Titik-titik tidak mengumpul hanya di atas atau dibawah saja
3. Penyebaran titik-titik data tidak membentuk pola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali
4. Penyebaran titik-titik tidak berpola
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi masalah heteroskedatistas, sehingga model regresi yang baik dan ideal dapat terpenuhi.

## Uji Koefesien Determinan R
Koefesien determinan ( R Square atau R2) atau disimbolkan dengan R2 yang bermakna sebagai sumbangan  pengaruh  yang  diberikan  variabel  bebas  atau  variabel  independen  (X)  terhadap  variabel terikat atau variabel dependent (Y) atau dengan kata lain, nilai koefesien determinasi atau R Square ini berguna untuk memprediksi dan melihat seberapa besar kontribusi pengaruh yang diberikan variabel x secara simultan (bersama-sama) terhadap variabel Y.

## Tabel 4.
Hasil Uji R Square Model R R Square Adjusted R Square Std Error of the Estimate Change Statistic Durbin Watso n R Square Change F Change df1 df2 Sig F Change 1 .813 a .662 ,639 48.494 .662 28.685 3 44 .000 .256
Sumber: data diolah SPSS (2021)
Hasil  R  diperoleh  angka  0,813  dan R  Square diperoleh  angka  0,662. R  Square juga  disebut koefesien  determenasi  yang  menjelaskan  seberapa  jauh  data  dependen  dapat  dijelaskan  oleh  data independen. R  square bernilai  antara  0-1  dengan  ketentuan  semakin  mendekati  angka  satu  berarti semakin baik. Dalam hal ini hasil uji mememiliki R square 0,66 yang artinya data sudah bagus dimana 66%  sebaran  varibael  dependen  dapat  dijelaskan  oleh  varibel  independen.  Sisanya  34%  tidak  dapat dijelaskan  oleh  variabel  independen  atau  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  diluar  variabe  independen. Adapun faktor 34% dapat disebabkan oleh faktor internal perusahaan atau berasal dari faktor eksternal. Dengan penjelasan sebagai berikut, faktor eksternal dikarenakan karena faktor debitur, faktor debitur
dapat  dijelaskan  dari  sisi  5  C  ( Character,  Capacity,  Capital,  Condition  and  Collateral )  sedangkan faktor internal perusahaan disebabkan karena faktor kurangnya prinsip kehati-hatian dalam pemberian kredit.

## Uji Anova
Uji ini dilakukan untuk melengkapi uji determinasi, dimana uji F ( Anova ) bernilai signifikan yang  berarti  bahwa  ada  pengaruh  variabel  X  secara  simultan  (bersama-sama)  terhadap  varibael  Y. Sebaliknya jika hasil analisis dalam uji F tidak signifikan, maka nilai koefesien determinasi tidak dapat digunakan atau dipakai untuk mempredikasi kontribusi pengaruh variabel X secara simultan terhadap variabel Y.
Tabel 5.
Hasil Uji Anova
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression  202368.9 3  67456.31 28.685 .000 b Residual 103471.7 44 2351.63 Total 305840.7 47 a. Dependent Variable : Npl
b. Predictors : (Constant), Inflasi, Suku_Bunga, Kurs Sumber: data diolah SPSS 10 (2021)
Dari hasil uji Anova diatas diketahui bahwa nilai signifikansi dalam uji F sebesar 0,000. Karena signifikansi < 0,05 maka sebagai dasar pengambilan keputusan dalam uji F dapat disimpulkan bahwa variabel independen secara simultan berpengaruh terhadap tingkat kredit bermasalah atau NPL. Dengan demikian,  maka  persyaratan  agar  tidak  dapat  memaknai  nilai  koefesien  determinasi  dalam  analisa regresi berganda sudah terpenuhi.

## Analisis Data Regresi berganda
Tabel 6.
Hasil Uji Regresi Berganda Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coeficients t Sig. Collinearity Statistic B Std Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 42.123 214.019 .197 .845 Kurs 31.478 14.559 .243 2.162 .036 .610 1.640 Suku_Bunga -6.868 11.227 -.060 -.612 .544 .794 1.259 Inflasi -69.001 12.377 -.643 -5.575 .000 .577 1.732
a. Dependent Variable : Npl
NPL = 42.123 + 31.478 Kurs -6.868 Suku Bunga -69.001Inflasi + e
Persamaan model regresi dapat dijelaskan:
a. Koefisien regresi Kurs sebesar 31.478 artinya jika Kurs naik satu-satuan, maka NPL naik sebesar 31.478. sebaliknya jika Kurs turun satu-satuan, maka NPL turun sebesar 31.478.
b. Koefisien  regresi  Suku  Bunga  sebesar  -6.868  artinya  jika  Suku  Bunga  naik  satu-satuan, maka NPL turun sebesar 6.868. sebaliknya jika Suku Bunga turun satu-satuan, maka nilai perusahaan naik sebesar 6.868.
c. Koefisien regresi Inflasi sebesar  -69.001 artinya jika Inflasi naik satu-satuan, maka NPL turun sebesar 69.001. sebaliknya jika Inflasi turun satu-satuan, maka nilai perusahaan naik sebesar 69.001.

## PEMBAHASAN Pengaruh Volatilitas Kurs Terhadap NPL
Hasil  uji  statistik  menunjukkan  bahwa  Kurs  ada  pengaruh  signifikan  terhadap  rasio  kredit bermasalah (NPL) Bank Jateng periode tahun 2017-2020. Hasil penelitian ini sekaligus didukung hasil Penelitian dari (Verawaty et al., 2017). Oleh karena itu, meningkatkan Kurs akan meningkatkan rasio kredit  bermasalah  (NPL)  di  Bank  Jateng.  Temuan  ini  juga  sekaligus  mendukung  teori  Kurs  yang menyatakan  bahwa  dengan  meningkatnya  nilai  tukar  dollar  terhadap  rupiah  akan  berakibat  pada kenaikan  barang  dan  jasa,  sepanjang  perbankan  mampu  melakukan  edukasi  dan  selektif  terhadap debitur hal ini tidak menjadi masalah. Dengan demikian kenaikan Kurs yang tinggi tetapi diikuti dengan pengelolaan manajemen yang baik dapat menurunkan rasio NPL.

## Pengaruh Volatilitas Inflasi terhadap NPL
Hasil  uji  statistik  menunjukkan  bahwa  Inflasi  ada  pengaruh  signifikan  terhadap  rasio  kredit bermasalah (NPL) Bank Jateng periode tahun 2017-2020. Hasil penelitian ini sekaligus didukung hasil Penelitian dari (Verawaty et al., 2017). Oleh karena itu, meningkatkan Inflasi akan meningkatkan rasio kredit  bermasalah  (NPL)  di  Bank  Jateng.  Temuan  ini  juga  sekaligus  mendukung  teori  Inflasi  yang menyatakan  bahwa  dengan  meningkatnya  inflasi  suatu  negara  akan  berakibat  pada  kenaikan  harga barang  dan  jasa  dan  pada  akhirnya  akan  menurunkan  pertumbuhan  ekonomi  suatu  negara  dengan demikian  maka  akan  berpengaruh  terhadap  kenaikan  rasio  kredit  bermasalah  perbankan.  Sedangkan dalam  hipotesa  awal  disebutkan  bahwa  inflasi  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  NPL, sedangkan dalam penelitian ini inflasi memiliki pengaruh signifikan hal ini disebabkan karena secara umum  inflasi berpengaruh terhadap perkembangan  ekonomi  suatu  negara  dan  dimungkinkan  karena portofolio kredit bank jateng hampir sebagian besar merupakan kredit pegawai baik Aparat Sipil Negara ataupun Non Aparat Sipil Negara, maka inflasi mempunyai pengaruh yang signifikan atas kemampuan bayar debitur.

## Pengaruh Volatilitas Suku Bunga terhadap NPL
Hasil uji statistik menunjukkan bahwa Suku Bunga tidak ada pengaruh signifikan terhadap rasio kredit bermasalah (NPL) Bank Jateng periode tahun 2017-2020. Hasil penelitian ini sekaligus didukung hasil Penelitian dari (Verawaty et al., 2017). Oleh karena itu, meningkatkan Suku Bunga acuan dalam hal ini BI rate akan meningkatkan suku bunga pinjaman, dengan demikian para debitur perbankan juga akan  terdampak  dengan  adanya  kenaikan  suku  bunga  ini  sehingga  akan  meningkatkan  rasio  kredit bermasalah  (NPL)  di  Bank  Jateng.  Berdasarkan  laporan Operasional  Highlight Bank  Jateng ( www.bankjateng.go.id ) rasio perbandingan kredit produktif dan konsumtif adalah sebagai berikut dari total Outstanding Loan sebesar Rp.45.332.159,- (dalam jutaan rupiah), jumlah kredit produktif sebesar Rp.27.885.678,-  (dalam  jutaan  rupiah)  dan  kredit  konsumtif  sebesar  Rp.17.446.481,-  (dalam  jutaan rupiah)  atau  perbandingannya  sebesar  62%  dibanding  dengan  38%  data  pada  tahun  2018.  Dapat dikatakan captive  market Bank  Jateng  adalah  kredit  kepada  Aparatur  Sipil  Negara  (ASN),  dimana sektor ini merupakan kategori kredit dengan tingkat risiko rendah ( low risk ).
Pandemi  Covid-19  telah  mengakibatkan  dampak  pada  perekonomian,  tak  terkecuali  sektor perbankan.  Dampak  epidemi  ini  menyebabkan  beberapa  negara  mengalami  krisis  ekonomi  bahkan resesi. Di Indonesia sendiri, penyebaran covid-19 termasuk tinggi. Dalam sektor perbankan, baik bank konvensional maupun bank syariah, sama-sama menghadapi tantangan pandemi covid-19 ini. Hadirnya pandemi  Covid-19  telah  menjadi  ancaman  dan  peluang  bagi  kinerja  perbankan  Indonesia.  Pandemi Covid-19  menjadi  ancaman  karena  sektor  perbankan  akan  mengalami  beberapa  kemungkinan  risiko yang muncul, seperti risiko kredit macet. Dalam mengantisipasi munculnya risiko kredit macet maka OJK  selaku  regulator  telah  menerbitkan  regulasi  berupa  stimulus  keuangan  dengan  POJK No.11/POJK.03/2020  dan  telah  disempurnakan  dengan  POJK  No.:  48/POJK.03/2020  dimana  semua debitur  restrukturisasi  dianggap  lancar  sampai dengan  bulan Maret  2022,  artinya  kondisi  NPL  Bank Jateng yang direstrukturisasi termasuk katorgori lancar sampai dengan Maret 2022.

## KESIMPULAN
Memahami  Faktor-faktor  Penentu  Kredit  Bermasalah  (NPL)  adalah  masalah  yang  sangat penting  bagi  stabilitas  ekonomi  makro  dan  sistem  keuangan.  Sejumlah  besar  studi  telah  memeriksa faktor risiko kredit, terutama di periode setelah terjadinya krisis ekonomi global. Beberapa penelitian telah  menggunakan  satu  kategori  determinan  potensial,  sementara  yang  lain  berfokus  pada  interaksi antara faktor-faktor sistemik (seperti, makroekonomi umum kondisi) dan pengaruh istimewa (seperti bank-spesifik  variabel  atau  informasi  perusahaan).  NPL  dapat  digunakan  untuk  menandai  awal  dari krisis perbankan. Penurunan kualitas aset bank tidak hanya destabilisasi untuk sistem perbankan, tetapi juga dapat mengurangi efisiensi dan kemakmuran ekonomi. (Reinhart & Rogoff, 2014); Romdhane and Kenzari, 2020). Dalam 2 tahun terakhir, sistem perbankan Indonesia telah mengalami kesulitan yang cukup  besar  karena  kapitalisasi  yang  rendah,  kualitas  aset  dan  ketentuan  yang  tidak  memadai  yang dibuat  untuk  menutupi  Resiko  awal.  Pertumbuhan  pesat  tingkat  NPL  Bank  Indonesia  tidak  hanya meningkatkan  kerentanan  Bank-Bank  ini  terhadap  kemungkinan  guncangan,  tetapi  juga  akan membatasi  operasi  pinjaman  Bank  kepada  masyarakat,  sehingga  akan  berdampak  besar  terhadap kegiatan ekonomi. ( Romdhane and Kenzari, 2020).
Hasil  penelitian  menunjukkan  secara  parsial  Volatilitas  dari  Kurs  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap rasio kredit bermasalah (NPL) Bank Jateng periode 2017–2020 dan Volatilitas dari Inflasi memiliki pengaruh yang signifikan terhadap rasio kredit bermasalah (NPL) Bank Jateng periode 2017–2020.  Kemudian  secara  simultan  Volatilitas  dari  Suku  Bunga  tidak  memiliki  pengaruh  yang signifikan terhadap rasio kredit bermasalah (NPL) Bank Jateng periode 2017–2020. Hasil penelitian menunjukkan bahwa krisis COVID-19 menjelaskan tentang perubahan volatilitas terhadap NPL Bank Jateng.  Masalah  besar  yang  terjadi  sekarang  adalah  penurunan  pendapatan  bersih  Perbankan  dan simpanan nasabah. Beban utang yang tidak dibayar yang cukup signifikan akan merusak arus kas Bank Jateng.  Dengan  kata  lain,  perhatiannya  terletak  pada  fakta  bahwa  krisis  kesehatan  Bank  saat  ini, waktunya sulit diprediksi dan mempengaruhi kemampuan Bank membayar nasabah, serta konsekuensi menurunnya kualitas portofolio pinjaman serta profitabilitas Bank Jateng.
Ada beberapa kekuatan yang kondusif untuk menyelesaikan NPL. Misalnya, pandemi COVID- 19  bukanlah  krisis  yang  disebabkan  oleh  booming  kredit.  Jika  kemerosotan  ekonomi  ternyata sementara, banyak NPL pasca-COVID-19 bisa jadi tentang bisnis yang tidak likuid yang layak, daripada bisnis yang tidak layak. Bank di seluruh dunia telah memasuki COVID-19 pandemi dengan rasio modal rata-rata lebih tinggi daripada selama krisis 2008. Akuntansi IFRS 9 yang baru-baru ini diperkenalkan standar dapat menyebabkan pengenalan NPL lebih cepat, dan dengan demikian resolusi, berkat sifatnya yang  berwawasan  ke  depan  (walaupun  pengakuan  NPL  yang  terlalu  cepat  juga  dapat  membatasi pinjaman bank dalam masa resesi). (Romdhane and Khaoula Kenzari, 2020). Antisipasi tingkat NPL di masa  depan  sangat  penting  dalam  merumuskan  strategi  penyelesaian  NPL.  Sangat  menggoda  untuk menggunakan pasca-krisis untuk menghitung Tingkat NPL Bank Nasional atau Daerah. Setelah krisis, NPL meningkat hingga tiga kali nilai rata-rata sebelum krisis, dan lebih dari sepuluh kali dalam kasus ekstrim. Maka akan diperlukan analisis mendalam untuk menghitung resolusi NPL pasca COVID-19.

## SARAN
Saran terbagi menjadi 2, yaitu
1. Saran Praktis:
- Dalam  memberikan  kredit/pembiayaan  kepada  debitur,  pihak  Bank  hendaknya memperhatikan apakah pendapatan dari calon debitur yang akan digunakan untuk membayar angsuran mempunyai pengaruh langsung terhadap perubahan kurs, inflasi dan suku bunga acuan.  Karena  dari  penelitian  perubahan  dari  variabel  makro  ekonomi  ini  sangat berpengaruh terhadap rasio kredit bermasalah.
- Bagi pihak bank dari sisi risiko hendaknya memiliki Risk Acceptance Criteria (RAC) atas kalsifikasi sektor ekonomi debitur yang kuat terhadap pergerakan dari kurs, inflasi dan suku bunga, sehingga tinggak NPL perbankan dapat dipertahankan dalam range yang diharapkan.
- Strategi  Bank  dalam  menyusun  Rencana  Bisnis  Bank  dapat  mempertimbangkan pergerakan dari Makro  Ekonomi terhadap proyeksi  pencapaian  yang akan dicapai untuk  tahun  yang  akan  datang,  begitu  juga  dalam  menyusun portofolio  guideline
kredit/pembiayaan.  Karena  masing-masing  debitur  memiliki  karakteritik  yang berbeda atas pergerakan makro ekonomi
2. Saran Teoritis:
- Penelitian  dimasa  yang  akan  datang  diharapkan  mencoba  mencari  minimal  satu variabel baru yang belum digunakan didalam penelitian ini. Seperti varibael tingkat pengangguran terbuka, Produk Domestik Bruto dan berbagai variabel lainnya, saran tersebut penting untuk meningkatkan ketepatan dan akurasi hasil penelitian dimasa yang  akan  datang.  Atau  dapat  menambahkan  data  variabel  berupa  indeks  harga properti  (IHPR),  karena  ada  beberapa  bank  yang  memiliki  segementasi  khusus, sebagai contoh Bank BTN, dimana bank tersebut fokus pada sektor properti (KPR) sehingga volatilitas dari IHPR dapat berpengaruh terhadap NPL.

## REFERENSI
A. McEachern, William. 2000, Ekonomi Makro: Pendekatan Kontemporer. Jakarta: Salemba Empat. Ahmad,  F.,  Abbas,  Z.,  &  Bashir,  T.  (2013).  Explanatory  power  of  macroeconomic  variables  as determinants of non-performing loans: Evidence form Pakistan. World Applied Sciences Journal , 22 (2), 243–255. https://doi.org/10.5829/idosi.wasj.2013.22.02.1863 Andries.  A.&  Cocris,  M.V.2010. A  Comparative  Analysis  of  the  Efficiency  of  Romanian  Banks, Romanian Journal of Economic Forecasting ,13: 54-75
Anton, H. Gunawan. 1991. Anggaran Pemerintah dan Inflasi di Indonesia. Gramedia Pustaka Utama: Jakarta.
Arya, Wikutama, 2010. Faktor-faktor yang mempengaruhi Non Performing Loan Bank Pembangunan Daerah (BPD). Tesis, Program Pasca Sarjana Magister Akuntansi Universitas Indonesia Badar, M., & Yasmin Javid, A. (2013). Impact of macroeconomic forces on nonperforming loans: An empirical  study  of  commercial  banks  in  Pakistan. WSEAS  Transactions  on  Business  and Economics , 10 (1), 40–48.
Claeys, S., & Vander Vennet, R. (2008). Determinants of bank interest margins in Central and Eastern Europe: A comparison with the West. Economic Systems , 32 (2), 197–216. https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2007.04.001 Darmawi, Herman. 2012. Manajemen Perbankan. Jakarta: Bumi Aksara Djohanputro, B., & Kountur, R. (2007). Non Performing Loan (NPL) Bank Perkreditan Rakyat (BPR) (Vol. 1)
Ghozali,  Imam.  2011.  “Aplikasi  Analisis  Multivariate  Dengan  Program  SPSS”.  Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
H. As, Mahmoeddin. 2010. Melacak Kredit Bermasalah. Jakarta : Pustaka Sinar Harapan Halim, Abdul dan Hanafi, Mahmud M. 2009. Analisi Laporan Keuangan. Edisi 4. Yogyakarta : UPP STIM YKPN.
Hasan, A., Anuar, K., & Ismail, G. (2010). Studi Pengaruh Makro Ekonomi, Capital, Dan Liquidity Terhadap  Financial  Performance  Pada  Bank  Pembangunan  Daerah  Di  Indonesia  Sebelum  Dan Setelah Otonomi Daerah. Journal of Accounting and Auditing , 6 (1), 27–37.
Irham Fahmi & Yovi Lavianti Hadi. 2009. Teori Portofolio dan Analisis Investasi. Alfabeta. Bandung Kuncoro & Suhardjono. 2002. Manajemen Perbankan (Teori dan Aplikasi). Edisi Pertama. Yogyakarta:
BPFE Nopirin, 2000. Pengantar Ilmu Ekonomi Makro dan Mikro. BPFE-UGM, Yogyakarta. POJK No : 4/POJK.03/2016 tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum pada tanggal 26 Januari 2016
POJK No: 11/POJK.03/2016 tentang Kewajiban Penyediaan Modal Minimun Bank Umum tanggal 31 Maret 2015.
POJK No: 18/POJK.03/2016 tentang Penerapan Manajemen Risiko Bagi Bank Umum pada tanggal 16 Maret 2016
POJK No: 40/POJK.03/2019 tentang Penilaian Kualitas Aset Bank Umum pada tanggal 19 Desember 2019
Rajan, R. & Zingales, L.1998. Financial Dependence and Growth, American EconomicReview, [88(3): 559-58
Reinhart, C. M., & Rogoff, K. S. (2014). Integrating Fuzzy Kano and Fuzzy TOPSIS for Classification of Functional Requirements in National Standardization System. Arabian Journal for Science and Engineering , 39 (8), 6555–6565. https://doi.org/10.1007/s13369-014-1251-z Ropele, M. B. and T. (2011). Questioni di economia e finanza ( Occasional papers ). Banca d’Italia , 4 . Shapiro,  S.  L.,  Carlson,  L.  E.,  &  Astin,  J.  A.  (2010).  A  multifaith  spiritually  based  intervention  for generalized  anxiety  disorder:  A  pilot  randomized  trial. Journal  of  Clinical  Psychology , 66 (4), 430–441. https://doi.org/10.1002/jclp
Siamat,  Dahlan.  2005.  Manajemen  Lembaga  Keuangan.  Penerbit:  Fakultas  Ekonomi  universitas Indonesia
Sugiyono, 2009, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D, Bandung : Alfabeta
Sukirno, Sadono. 2008. Makro Ekonomi, Teori Pengantar. Penerbit PT. Raja Grafindo Persada, Jakarta. Syrine  Ben  Romdhane  and  Khaoula  Kenzari,  (2020).  The  Determinants  of  the  Volatility  of  Non-
Performing Loans of Tunisian Banks: Revolution Versus COVID-19. Review of Economics and Finance, 2020, 18, 92-111.
Verawaty,  V.,  Jaya,  A.  K.,  &  Widiati,  Y.  (2017).  Pengaruh  Resiko  Kredit,  Likuiditas,  Efisiensi Operasional dan Tingkat Ekonomi Makro Ekonomi Terhadap Kinerja Bank Pembangunan Daerah di Pulau Sumatera.
Akuisisi: Jurnal Akuntansi , 13 (1), 81–90.
https://doi.org/10.24127/akuisisi.v13i1.139
Wolk, et al (2001). “Signaling, Agency Theory, Accounting Policy Choice”. Accounting and Business Research. Vol. 18. No 69:47-56.
Zeman, J. (2014). Juraj Zeman , Pavol Jur č a MACRO STRESS TESTING Working paper . January 2008 .
UU No 10 Tahun 1998 Tentang Perbankan. UU No.13 Tahun 1962 Tentang Ketentuan-Ketentuan Pokok Bank Pembangunan Daerah. UU No.32 Tahun 2004 Tentang Pemerintah Daerah