Jurnal Penelitian dan Pengembangan Sains dan Humaniora Vol 4(2), h.158-168
Tersedia secara online https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/JPPSH ISSN: 1979-7095

## Pengaruh Dewan Terkoneksi Politik terhadap Tingkat Simpanan, Tingkat Kredit dan Risiko Kredit Perbankan di Indonesia
Chyntia Meiliana Putri 1 , Supatmi Supatmi 2
12 Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia

## ABSTRACT
Keywords: Board; Political;
Deposite rate; Credit rate; Credit risk; Banking. Abstract : The banking industry in Indonesia is growing and has a good effect on the  progress  of  the  country.  The  important  things  that  can  increase  bank income, such as bank savings, credit, and credit risk that need to be taken into account. External environmental factors, such as the political environment, also affect  the  bank's  progress.  Therefore,  this  study  aims  to  determine  how politically  connected  boards  influence  credit  levels,  deposit  rates,  and  credit risk in Indonesian banks. The population in this study was 44 banks on the IDX in 2017-2019. The sample selection in this study used purposive sampling and obtained  41  banks.  This  study  uses  regression  analysis  techniques  of  panel data, and it is processed using Eviews 10. The results show that the politically connected board of commissioners does not affect the level of savings, credit levels, and bank credit risk levels. Meanwhile, politically connected boards of directors were found to have a positive effect on credit levels. Besides, it has negative effects on credit risk, yet was found to have not affected the deposit rates.
Abstrak :  Industri  perbankan  di  Indonesia  semakin  berkembang  dan berpengaruh  baik  pada  kemajuan  negara.  Hal-hal  penting  yang  dapat meningkatkan  pendapatan  bank,  diantaranya  simpanan  bank,  pengkreditan, dan  risiko  kredit  yang  perlu  diperhitungkan.  Faktor  lingkungan  eksternal, seperti  lingkungan  politik  juga  berpengaruh  terhadap  kemajuan  bank.  Maka dari  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana  pengaruh dewan terkoneksi politik terhadap tingkat kredit, tingkat simpanan dan risiko kredit  di  perbankan  Indonesia.  Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  44 perbankan di BEI pada tahun 2017-2019. Pemilihan sampel pada penelitian ini menggunakan purposive sampling dan diperoleh 41 perbankan . Penelitian ini menggunakan  teknik  analisis  regresi  data  panel  dan  diolah  menggunakan eviews  10.  Hasil  penelitian  menunjukkan  dewan  komisaris  terkoneksi  politik tidak berpengaruh terhadap tingkat simpanan, tingkat kredit maupun tingkat risiko  kredit  perbankan.  Sementara  itu,  dewan  direksi  terkoneksi  politik ditemukan  berpengaruh  positif  terhadap  tingkat  kredit  dan  berpengaruh negatif  terhadap  risiko  kredit namun  ditemukan tidak  berpengaruh  terhadap tingkat simpanan.
Kata kunci: Dewan; Politik;
Tingkat simpanan;
Tingkat kredit; Risiko kredit; Perbankan.
Alamat Korespondensi: E-mail: meilianaputrichyntia@gmail.com (Chyntia)

## Pendahuluan
Industri perbankan di Indonesia semakin berkembang dan memberikan pengaruh yang baik untuk membantu kemajuan negara. Kinerja bank dapat dilihat dari beberapa indikator, seperti Non
Peforming  Loan (NPL), Loan  to  Deposit  Rasio (LDR), Times  Interest  Ratio (TIR)  atau  sering  disebut Interest Coverage Rasio (ICR), dan suku bunga kredit (Astuti, 2016). NPL yang tingi merupakan tanda gagalnya bank dalam mengelola bisnis, mengenai masalah likuiditas, rentabilitas, dan solvabilitas. NPL yang  tinggi  juga  berdampak  pada  risiko  kredit  yang  semakin  besar, yang  nantinya  ditanggung  oleh pihak bank. Data dari Otoritas Jasa Keuangan (2020) selama 5 tahun terakhir, NPL rata-rata mengalami peningkatan, NPL masih dikatakan terkendali karena tidak mencapai batas tertinggi yang ditetapkan OJK, yaitu 5%. Selain NPL, LDR merupakan salah satu indikator yang digunakan untuk menilai likuiditas LDR mempunyai fungsi untuk mengukur besarnya likuiditas, dengan cara membandingkan besarnya kredit yang diberikan dengan dana yang didapatkan dari pihak ketiga. LDR yang tinggi dinilai semakin rendah kemampuan likuiditas bank. Hal ini disebabkan karena dana yang diperlukan untuk membayar kredit  semakin  tingi  (Afriyeni,  2018).  Batas  tertinggi yang  ditetapkan  Bank  Indonesia  adalah  110%, sementara tahun 2020 rasio LDR sebesar 92,36% yang artinya masih baik. Namun, pada Oktober 2019 terjadi  penurunan  suku  bunga  Bank  Indonesia,  yang  diikuti  penurunan  bunga  kredit  bank.  Bank Indonesia  mencatat  bahwa  pertumbuhan  kredit  melambat,  sehingga  untuk  meningkatkan pertumbuhan ekonomi dilakukan penurunan bunga kredit bank yang dapat meningkatkan permintaan kredit.  Berkaitan  dengan  bunga,  TIR  berguna  untuk  mengukur  kemampuan  perusahaan  dalam melakukan transaksi pembayaran bunga dan hutang. Per Januari 2020 OJK mencatat TIR sebesar 0,46, yang berarti bank belum mampu membayar biaya bunga nya karena rasionya belum mencapai 1 (OJK., 2020).
Perbankan  merupakan  salah  satu  industri  memiliki  aturan  dan  pengawasan  ketat  ( highly regulated )  supaya  tetap  berjalan  dengan  kehati-hatian ( prudential )  (Harsanto, 2020; Sjofjan, 2015). Perbankan  harus  berusaha  lebih  keras  untuk  meningkatkan  kinerjanya.  Transaksi  perbankan  yang dapat memengaruhi kinerja bank seperti simpanan, kredit, dan risiko kredit yang harus diperhatikan. Faktor yang dapat memengaruhi kemajuan bank adalah faktor lingkungan, yang dinamakan lingkungan politik. Tee (2018) mengatakan bahwa keuntungan komersial yang tinggi dapat dicapai ketika pebisnis membina hubungan dekat dengan  elit penguasa.  Koneksi poiltik  dapat memengaruhi transaksi dan kinerja  bank.  Dalam  anggota  dewan  eksekutif  maupun  non  eksekutif  atau  pemegang  saham perusahaan adalah bagian dari pemerintah yang berkuasa, dari situ perusahaan akan memperoleh keuntungan fasilitas dalam melakukan transaksi dan memperoleh beberapa manfaat. Penelitian Faccio (2006)  membuktikan  bahwa  perusahaan  di  Indonesia    termasuk  salah  satu  perusahaan  terkoneksi politik  paling  tinggi.  Sutopo et  al. (2017)  membuktikan  koneksi  politik  meningkatkan  kinerja  bank ( return on assets dan return on equity ) di Indonesia tahun 2001-2008 dan ada kemungkinan bank untuk memiliki akses yang lebih besar ke dana. Lebih lanjut ditemukan bahwa bank yang terkoneksi politik mempunyai biaya pendanaan yang lebih rendah dari bank yang tidak terkoneksi politik dan lebih besar kemungkinan  untuk  mendapatkan  bunga  yang  lebih  kecil  pada  deposito  karena  dianggap  kurang berisiko.  Amalia  &  Muazaroh  (2019)  bank  yang  memiliki  koneksi  politik  memampukan  bank meningkatkan bunga pinjaman karena diharapkan memiliki kekuatan pasar lebih tinggi, Selain itu, bank terkoneksi politik juga dapat memperoleh kemudahan dalam pendanaan dan mendorong kinerjanya.
Studi yang meneliti dampak dari dewan terkoneksi politik terhadap pengambilan risiko bank tergolong masih sedikit. Penelitian Boateng et al . (2019) membuktikan dewan yang terkoneksi secara politik memberikan pengaruh negatif terhadap risiko kredit (NPL) pada perbankan di Tiongkok, terlebih bank milik negara. Supatmi et al . (2019) membuktikan bahwa interaksi koneksi politik dan transaksi pihak  terkait  di  bank  memengaruhi  kemampuan  bank,  likuiditas,  efisiensi,  dan  nilai  pasarnya. Penelitian  Tee  (2018)  menggunakan  750  perusahaan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Malaysia menunjukkan bahwa  perusahaan yang terkoneksi secara politik  berhubungan negatif dengan biaya hutang. Didukung oleh pernyataan Ling et al . (2016) bahwa koneksi politik  di perusahaan real estate Cina  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  kinerja  perusahaan.  Lebih  lanjut  dinyatakan  bahwa kemudahan akses pendanaan jangka panjang dapat berpengaruh buruk terhadap kinerja perusahaan karena menghasilkan investasi yang berlebihan.
Penelitian ini bertujuan untuk menemukan bukti empiris pengaruh dewan terkoneksi politik terhadap tingkat kredit, tingkat simpanan dan risiko kredit di perbankan Indonesia. Pada penelitian ini mengambil  sampel  dari  44  bank  di  Indonesia  yang  terdaftar  dalam  BEI  pada  tahun  2017 – 2019.
Penelitian sebelumnya lebih banyak  berfokus pada efek koneksi politik terhadap tingkat  kredit dan risiko  kredit.  Penelitian  ini  akan  menambahkan  dampak  koneksi  politik  terhadap  tingkat  simpanan dimana  simpanan  juga  merupakan  transaksi  penting  di  perbankan  yang  diduga  juga  banyak dipengaruhi  aspek  politis.  Koneksi  politik  dalam  penelitian  ini  diukur  dengan  jumlah  dewan  yang terkoneksi  politik  dalam  perusahaan,  baik  dewan  komisaris  maupun  dewan  direksi,  bukan  sekedar keberadaaan  koneksi  politik  dalam  perusahaan.  Dewan  perusahaan  ( board  of  director )  merupakan pihak yang terkait langsung dengan pengawasan dan pengelolaan perusahaan sehingga dewan yang terkoneksi politik akan berdampak langsung juga terhadap aktivitas perusahaan dan kinerjanya.  Hasil penelitian  dapat  berkonstribusi  sebagai  penambah  bukti  empiris  mengenai  aplikasi  teori  agensi  di perbankan sebagai sektor high regulated di Indonesia. Industri perbankan yang terkoneksi politik akan mendapatkan hak khusus dalam kemudahan fasilitas dan peningkatan sumber daya  (Sutopo et al ., 2017).  Bagi  perbankan,  hasil  penelitian  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  dalam  memilih  dan mengatur komposisi dewan direksi. Penelitian ini juga membantu investor untuk mempertimbangkan aspek koneksi politik  dalam  pengambilan keputusan investasi. Bagi  OJK  dan Bank Indonesia  selaku pengambil kebijakan, hasil penelitian dapat menjadi bahan pertimbangan dalam mengatur ketentuan tata kelola perbankan, khususnya aspek komposisi dewan.

## Metode
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  44  perbankan  di  BEI  pada  tahun  2017-2019  dan menggunakan purposive sampling (Hartono,  2013)  dengan  kriteria :  menyediakan laporan tahunan 2017-2019,  tanggal  berakhirnya  laporan  keuangan  adalah  31  Desember,  terdapat  informasi  harga pasar saham pada akhir tahun, memiliki informasi mengenai profil dewan perusahaan. Penelitian ini menggunakan  data  sekunder  yang  berisi  laporan  tahunan  perusahaan  perbankan,  informasi  profil dewan  perusahaan,  dan  harga  pasar  saham  perusahaan.  Pendekatan  yang  digunakan  adalah pendekatan kuantitatif berupa angka. Data laporan keuangan diperoleh melalui www.idx.co.id dan untuk  mengetahui  adanya  koneksi  politik  dewan  melalui  situs  terkait,  sebagai  contoh www.dpr.go.id/anggota dan https://id.wikipedia.org.wiki untuk anggota DPR RI, http://id.wikipedia.org/wiki  untuk  menteri  kabinet,  dan  http://www.kemendagri.go.id/staff- directory/gubernur-dan-wakil-gubernur untuk gubernur beserta wakil gubernur.
Tingkat simpanan sebagai variabel dependen diukur dengan melihat jumlah simpanan dibagi dengan total aset yang tercantum dalam laporan tahunan. Lalu tingkat kredit diukur dengan jumlah kredit yang disalurkan dibagi dengan total liabilitas dalam laporan tahunan. Sedangkan, risiko kredit dapat diukur dengan rasio NPL yang mencakup kredit dengan kualitas kurang lancar dan berpotensi macet (Bank Indonesia, 2019). Data NPL diakses melalui website Bank Indonesia http://www.bi.go.id. Dewan  terkoneksi  politik  sebagai  variabel  independen  dalam  penelitian  ini  diukur  dengan jumlah  dewan  perusahaan,  baik  dewan  komisaris  maupun  direksi,  yang  memiliki  koneksi  politik (Supatmi, 2020). Penelitian ini menggunakan tiga variabel kontrol, yaitu ukuran perusahaan, leverage , kepemilikan  manajerial.  Ukuran  perusahaan  dalam  penelitian  ini  diukur  dengan  logaritma  natural kapitalisasi pasar salam perusahaan diakhir tahun (Habib et al ., 2017). Ukuran perusahaan biasanya dapat dikaitkan dengan kemapanan perusahaan, yang ditandai dengan banyaknya jasa keuangan yang ada (Akbar, 2013). Jasa simpanan dan kredit itu termasuk jasa yang ada diperbankan, lalu dari jasa kredit dapat muncul risiko kredit. Selanjutnya, tingkat leverage dihitung dengan cara membagi total kewajiban dengan total aset (Supatmi, 2020). Tingkat leverage yang kecil lebih disukai karena semakin besar  tingkat leverage perbankan  artinya  banyak  aset  perbankan  yang  didanai  dengan  hutang (Rahmadani  &  Rahayu,  2017).  Lalu,  kepemilikan  manajerial  diukur  dengan  jumlah  saham  direksi, komisaris dan manajer dibagi jumlah saham beredar (Fadillah, 2017). Hal itu berarti saat perusahaan mengalami kenaikan laba maka harga saham juga mengalami kenaikan (Aluy et al ., 2017) dan dapat menarik minat pada nasabah untuk melakukan transaksi simpanan, transaksi kredit, dan secara tidak langsung berpengaruh terhadap risiko kredit.
Penelitian ini menggunakan teknik analisis regresi data panel untuk pengujian hipotesisnya. Langkah-langkahnya sebagai berikut :
1. Statistik  deskriptif  digunakan  untuk  penjelasan  penyebaran  data,  seperti:  nilai  minimum,  nilai maksimum, nilai rata-rata, dan standar deviasi.
2. Pengujian asumsi klasik yang terdiri dari 4 jenis yaitu :
1. Normalitas, Jarque-Bera. Data terdistribusi normal jika nilai p > 0,05 (Winarno, 2015).
2. Heterokedastisitas, uji Park. Data dikatakan tidak masalah jika nilai p > 0,05 (Winarno, 2015).
3. Autokorelasi, uji Durbin-Watson (DW). Nilai d yang berarti koefisien DW berada di antara 1,54 dan 2,46 berarti tidak ada masalah autokorelasi  (Winarno, 2015).
4. Multikolinearitas, hasil matrik korelasi antara variabel independen. Jika matrik korelasi antara variabel independen tidak ada yang > 80, artinya tidak ada multikolinearitas (Winarno, 2015).
3. Pengujian estimasi regresi data panel menggunakan 3 pengujian, antara lain:
1. F Test (chow Test) : jika nilainya p > 0,05 artinya model yang dipilih adalah CE, sebaliknya jika nilai p < 0,05 artinya model yang dipilih adalah FE.
2. Hausman Test : jika hasilnya p > 0,05 artinya model RE yang dipilih, jika p < 0,05 artinya model FE yang dipilih.
3. Breusch dan Pagan Langrange Multiplier (LM) Test : untuk hasil pengujian yang tidak konsisten antara fixed dan random lakukan uji LM.
4. Pengujian Hipotesis
Persamaan regresinya sebagai berikut : 𝑌 =  𝛼 + 𝛽 1 𝐷𝐾𝑃 + 𝛽 2 𝐷𝐾𝑃 + 𝛽 3 𝑈𝑃 + 𝛽 4 𝐿𝑉 + 𝛽 5 𝐾𝑀 + 𝜀 Keterangan : 𝑌 : varibel dependen (tingkat simpanan, tingkat kredit, risiko kredit) 𝛼 : konstanta 𝛽 𝑖 : Koefisien regresi 𝐷𝐾𝑃 : Dewan komisaris terkoneksi politik 𝐷𝐷𝑃 : Dewan direksi terkoneksi politik 𝑈𝑃 : Ukuran perusahaan 𝐿𝑉 : Leverage 𝐾𝑀 : Kempemilikan manajerial 𝜀 : Error
Penerimaan hipotesis (H1  dan H2), menggunakan tingkat signifikansi 5 %  dengan  hipotesis statistik sebagai berikut:
Ho ∶   𝛽 1 ≥ 0 Ha ∶   𝛽 1 < 0
Penerimaan hipotesis (H3), menggunakan tingkat signifikansi 5 % dengan hipotesis statistik sebagai berikut:
Ho ∶   𝛽 1 ≤ 0 Ha ∶   𝛽 1 > 0

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini menggunakan 44 perusahaan perbankan yang terdaftar di BEI pada tahun 2017 hingga 2019 sebagai polulasinya. Data laporan tahunan yang digunakan dapat diakses melalui website www.idx.co.id atau website perusahaan. Terdapat 41 perusahaan perbankan yang memenuhi kriteria sampel penelitian dari tahun 2017 sampai 2019 atau memiliki jumlah observasi 123 tahun perusahaan. Selama periode penelitian, terdapat 3 perusahaan perbankan yang tidak memenuhi kriteria sebagai sampel, yaitu 1 perusahaan perbankan melakukan merger dengan perusahaan lain, 1 perusahaan tidak menerbitkan laporan tahunan perusahaan secara lengkap dan ada 1 perusahaan yang baru melakukan listing saham. Hasil pengujian asumsi klasik ditemukan beberapa kendala dalam uji normalitas dan uji heterokedastisitas. Maka dari itu penelitian ini melakukan analisis data outlier , penghapusan titik-titik
ekstrim. Analisis data outlier dengan sampel kecil menggunakan Zscore > 2,5 atau <  -2,5 dan untuk sampel besar dapat menggunakan nilai Zscore 4 atau lebih tergantung banyaknya sampel (Hair et al ., 2014). Pada penelitian ini data dikatakan outlier jika Zscore > 3 atau < -3. Ditemukan 11 data outlier pada  penelitian  ini,  sehingga  jumlah  observasi  menjadi  112  dan  hasilnya  data  lolos  masalah heterokedastisitas.
Tabel 1. Statistik Deskriptif
Variabel Nilai Nilai Nilai Standar Penelitian Maksimum Minimum Rata-rata Deviasi TS 0,90 0,56 0,74 0,82 TK 0,97 0,39 0,76 0,11 RK 0,06 0,00 0,02 0,01 DKP 10,0 0,00 1,64 2,27 DDP 3,00 0,00 0,28 0,57 SIZE 34,35 26,03 29,65 1,89 LEV 1,00 0,61 0,84 0,06 KM 0,01 0,00 0,00 0,00
Keterangan:
TS: Tingkat Simpanan; TK: Tingkat Kredit; RK: Risiko Kredit; DKP: Dewan Komisaris terkoneksi Politik; DDP:  Dewan  Direksi  terkoneksi  Politik;  SIZE:  Ukuran  perusahaan;  LEV: Leverage ;  KM:  Kepemilikan Manajerial Politik
Berdasarkan  tabel  1  dapat  dilihat  nilai  rata-rata  tingkat  simpanan  (TS)  sebesar  0,74  yang artinya dari keseluruhan total aset terdapat 0,74 total simpanan . Total simpanan ini berupa tabungan, deposito dan giro yang berasal dari nasabah, wajar jika aset didominasi simpanan karena usaha utama perbankan adalah menghimpun dana dan menyalurkan dana.  Demikian pula nilai standar deviasi 0,08 menunjukkan besarnya rata-rata penyimpangan observasi data tingkat simpanan terhadap nilai rata- ratanya.  Nilai  standar  deviasi  yang  tinggi  menunjukan  kemampuan  perusahaan  mendapatkan simpanan dari aset yang ada di perusahaan sampel sangat bervariasi. Bank Yudha Bakti (BBYB) pada tahun  2019  memiliki  kemampuan  tertinggi  dalam mendapatkan  simpanan  sebesar  0,90  sedangkan Bank Danamon (BDMN) memiliki kemampuan terendah sebesar 0,56.
Selanjutnya  rata-rata  tingkat  kredit  (TK)  sebesar  0,76  yang  artinya  dari  keseluruhan  total hutang terdapat 0,76 total kredit didalamnya . Wajar jika hutang didominasi kredit, karena salah satu kegiatan  usaha  perbankan  adalah  memberikan  kredit  kepada  nasabah,  dengan  begitu  bank  akan memperoleh keuntungan dari bunga yang dibebankan. Lalu, nilai standar deviasi 0,08 menunjukkan besarnya rata-rata penyimpangan observasi data tingkat kredit terhadap nilai rata-ratanya. Kemudian, nilai  standar  deviasi  sebesar  0,11  menunjukkan  kemampuan  perusahaan  memberikan  kredit  di perusahaan sampel memiliki variasi yang tinggi. Bank Panin Dubai Syariah (PNBS) tahun 2018 memiliki kemampuan  tertinggi  dalam  memperoleh  kredit  sebesar  0,97,  sedangkan  Bank  Jtrust  (BCIC)  tahun 2019 memiliki kemampuan terendah sebesar 0,39.
Dari tabel di atas menunjukan bahwa kinerja perbankan baik, karena dilihat dari rata-rata risiko kredit (RK) sebesar 0,02, menurut Bank Indonesia (2004) dan OJK (2017) batas tertinggi NPL ditetapkan sebesar  0,05.  Oleh  karena  itu,  NPL  di    bawah  0,05  dikatakan  perusahaan  keuangan  tidak  memiliki masalah  kredit  macet.  Risiko  kredit  diukur  dengan  rasio  NPL,  rata-rata  risiko  kredit  yang  rendah menandakan kredit non lancar rendah jika dibandingkan dengan total kredit. Nilai standar deviasi 0,01 menunjukkan bahwa rasio kredit yang bermasalah di perusahaan sampel memiliki variasi yang tinggi. Bank  Bukopin  (BBKP)  tahun  2017  memiliki  rasio  kredit  yang  bermasalah  tertinggi  sebesar  0,064 sedangkan Bank Ganesha (BGTG) tahun 2019 memiliki rasio kredit yang bermasalah terendah sebesar 0,002.
Berhubungan  dengan  politik,  dewan  komisaris  terkoneksi  politik  memiliki  nilai  rata-rata sebesar 1,64 atau setara dengan 2 orang. Lalu, nilai standar deviasi sebesar 2,27 menunjukan besarnya
rata-rata  penyimpangan  observasi  data  dewan  komisaris  terkoneksi  politik  dengan  rata-rata  tidak terlalu jauh. Dewan komisaris dengan koneksi politik tertinggi yaitu Bank BRI (BBRI) sebanyak 10 dewan komisaris pada tahun 2018-2019. Selanjutnya, besarnya nilai rata-rata dewan direksi terkoneksi politik adalah 0,28 atau setara dengan 0, yang artinya sangat jarang yang memiliki dewan direksi terkoneksi politik,  jika  ada  hanya  1  orang  dewan  direksi  yang  terkoneksi  politik.  Berdasarkan  nilai  rata-rata menunjukkan  dewan  komisaris  terkoneksi  politik  lebih  besar  jumlahnya  dari  pada  dewan  direksi terkoneksi politik. Demikian pula, nilai standar deviasi sebesar 0,57 menunjukan besarnya rata-rata penyimpangan  observasi  data  dewan  direksi  terkoneksi  politik  dengan  rata-rata  tidak  terlalu  jauh. Dewan direksi dengan koneksi politik tertinggi yaitu Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur (BJTM) sebesar 3 dewan direksi pada tahun 2017-2018.
Size pada  sampel  penelitian  dihitung  dengan  logaritma  natural  kapitalisasi  pasar  yang menghasilkan rata-rata 29,65 dan nilai standar deviasi sebesar 1,89. Tidak terdapat perbedaan yang signifkikan dalam ukuran perusahaan. Selain itu, tingkat leverage di perusahaan sampel memiliki rata- rata 0,84 dan standar deviasi sebesar 0,06. Hal ini menunjukan bahwa sebagian besar aset yang ada diperoleh dari pinjaman pihak ketiga.  Selanjutnya, kepemilikan manajerial memiliki rata-rata sebesar 0,003 dan nilai standar deviasi sebesar 0,0014. Hal ini menunjukan bahwa kepemilikan saham dewan komisaris  maupun  dewan  direksi  dalam  perbankan  lebih  rendah  jika  dibandingkan  dengan  saham beredar di pasar.

## Tabel 2. Hasil Uji Asumsi Klasik
Persamaan   Uji Normalitas Uji Heterokedastisitas Regresi (prob. Jarque-Bera) (koefisien parameter untuk setiap variabel independen) TS 14,25359 semua tidak signifikan TK 57,78638 semua tidak signifikan RK 1,45037 sebagian signifikan Persamaan   Uji Autokorelasi Uji Mutikolinearitas Regresi (Durbin Watson stat) (nilai korelasi antara variabel > 0,8) TS Tidak ada Autokorelasi  tidak ada TK Autokorelasi Negatif tidak ada RK Autokorelasi Positif tidak ada
Keterangan:
TS: Tingkat Simpanan; TK: Tingkat Kredit; RK: Risiko Kredit
Uji  multikolinearitas  pada  model  ini  tidak  ada  yang  bernilai  >  0,80  sehingga  tidak  terjadi multikolinearitas dalam hal ini (Winarno, 2015). Pada model 1 nilai d yang menggambarkan Durbin- Watson  (DW)  berada  diantara  1,54  dan  2,46  jadi  dapat  disimpulkan  model  ini  bebas  dari  masalah autokorelasi. Sedangkan untuk  model 2 dan 3 masih terjadi masalah autokorelasi. Kemudian, hasil pengujian heterokedastisitas untuk model regresi menunjukkan tidak ada masalah karena pada setiap variabel  independen  tidak  ada  yang  singnifikan  (p  >  0,05)  kecuali  model  3.  Tetapi  hasil  pengujian normalitas menunjukkan data tidak terdistribusi normal karena Jarque-Bera memiliki nilai p > 0,05.
Teorema Limit Pusat mengatakan jika sampel penelitian lebih dari 30 atau berukuran cukup besar, maka dapat dikatakan distribusi samplingnya mendekati distribusi normal (Nurudin et al ., 2014). Penelitian ini menggunakan 41 sampel dari populasi 45 perbankan yang terdapat di BEI selama tahun 2017-2019  atau  sebesar  93,18  persen  dari  populasi.  Didasari  dengan  Teorema  Limit  Pusat  jumlah sampel  pada  penelitian  ini  tergolong  besar  sehinggaa  dapat  dikatakan  terdistribusi  normal.  Lalu, penelitian Gujarati (2003) mengatakan bahwa pada Random Effect Model dengan metode Generalized Least Square (GLS) dapat mengatasi masalah autokorelasi yang sering muncul dalam rumus OLS. Maka dari  itu,  model  regresi  data  panel  menggunakan  Random  Effect  Model  yang  sifatnya  GLS  dapat
mengabaikan  masasalah  autokorelasi  (Mulyasari,  2016).  Sehingga,  masalah  autokorelasi  dalam penelitian ini dapat teratasi dan dapat disimpulkan bahwa pengujian regresi tetap dapat dilakukan.

## Tabel 3. Hasil Pengujian Regresi Data Panel
Persamaan Chow Test Hausman Test Langrange Test Kesimpulan Model Regresi (cross section (cross-section (breusch- yang tepat chi-square) random) pagan,both) TS 220.28 4.01 59.34  Random Effect Model TK 196.54 0.02 -  Fixed Effect Model RK 169.52 1.09 48.36  Random Effect Model
Keterangan:
TS: Tingkat Simpanan; TK: Tingkat Kredit; RK: Risiko Kredit Sumber: data yang diolah
Hasil penentuan model regresi data panel dengan Chow  Test , Hausman Test , dan Breusch- Pagan Langarange Multiplier (LM) Test menunjukkan bahwa Random Effect Model (RE) teknik estimasi yang tepat untuk hipotesis 1 dan 3, sedangkan untuk hipotesis 2 menggunakan Fixed Effect Model . Hasil  dari  LM  Test  menunjukkan  bahwa  nilai  p  <  0,05  maka  hasil  model  regresinya  menggunakan Random  Effect  Model untuk  hipotesis  1  dan  3  (Winarno,  2015).  Sedangkan  hasil Chow  Test dan Hausman Test dari hipotesis 2 adalah p <  0,05 maka dari itu model regresinya menggunakan Fixed Effect Model (Winarno, 2015).

## Tabel 4. Hasil Pengujian Hipotesis
Variabel Tingkat Simpanan Tingkat Kredit Resiko Kredit Koefisien regresi Prob.  Koefisien regresi  Prob.  Koefisien regresi Prob. Konstanta 0,73 0,00 0,65 0,26 0,10 0,00 DKP -0,00 0,31 -0,00 0,40 0,00 0,20 DDP -0,01 0,20 0,08 0,02 -0,01 0,03 SIZE -0,01 0,03 0,03 0,16 -0,00 0,00 LEV 0,47 0,00 -1,06 0,00 0,05 0,02 KM -0,45 0,47 36,94 0,10 -1,31 0,10 R 2 0,18 0,84 0,30 Adjusted R 2 0,15 0,74 0,18 F-statistic 4,77 0,00 7,94 0,00 5,96 0,00
Keterangan:  DKP:  Dewan  Komisaris  terkoneksi  Politik;  DDP:  Dewan  Direksi  terkoneksi  Politik;  SIZE: Ukuran perusahaan; LEV: Leverage ; KM: Kepemilikan Manajerial Politik Sumber: data yang diolah
Berdasarkan hasil pengujian di atas, pengaruh dewan terkoneksi politik (dewan komisaris dan direksi) terhadap tingkat simpanan mempunyai adjusted 𝑅 2 sebesar 0,15 yang artinya seluruh variabel independen dapat menjelaskan proporsi varians dari tingkat simpanan sebanyak 0,15 dan sisanya (0,85) dijelaskan variabel lain di luar persamaan ini. Demikian juga untuk variabel dependen tingkat kredit dan variabel dependen risiko kredit yang masing-masing mempunyai adjusted 𝑅 2 sebesar 0,74 dan 0,18. Seluruh variabel independen dapat menjelaskan proporsi varians dari  tingkat kredit sebanyak 0,74 dan risiko kredit sebanyak 0,18, lalu sisanya (0,26 dan 0,82) dijelaskan oleh variabel lain diluar persamaan ini. Lebih lanjut, nilai F statistic untuk  semua pengujian bersifat signifikan pada tingkat signifikansi 1 persen. Hal tersebut berarti secara simultan varibel independen berpengaruh terhadap variable dependen. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa secara statistik fungsi regresi untuk
pengujian hipotesis dalam penelitian ini memenuhi goodness of fit model sehingga model penelitian ini layak digunakan untuk memprediksi kinerja perusahaan.
Hasil uji t untuk variabel independen tingkat simpanan menunjukkan arah negatif dan tingkat signifikansi >  0,05. Hal ini berarti bahwa  dewan komisaris terkoneksi politik maupun  dewan direksi terkoneksi  politik  tidak  berpengaruh  terhadap  tingkat  simpanan.  Ada  kemungkinan  tidak berpengaruhnya  variabel  dependen  terhadap  tingkat  simpanan  karena  jumlah  dewan  terkoneksi politik  baik  dewan  komisaris  dan  dewan  direksi  memiliki  rata-rata  yang  rendah.  Dari  123  obsevasi dalam penelitian ini, terdapat 53 yang tidak memiliki dewan terkoneksi poltik. Dari seluruh total dewan dalam  perbankan  hanya  sebagian  kecil  yang  memiliki  koneksi  politik  dalam  perbankan.  Berkaitan dengan tugas dewan komisaris sebagai pengawas dan dewan direksi sebagai pengelola perusahaan, terdapat  kemungkinan  hanya  sedikit  dewan  terkoneksi  politik  yang  memiliki  wewenang  mengenai penerimaan tabungan dari nasaba sehingga dewan terkoneksi politik tidak memiliki peran yang berarti terhadap tingkat simpanan bank. Pihak eksekutif perusahaan yang terkoneksi politik, akan lebih mudah mendapatkan hak istimewa. Penelitian Boateng et al. (2019); Sutopo et al. (2017) juga berpendapat bahwa dewan terkoneksi politik cenderung mendapatkan tingkat bunga yang rendah, karena dianggap kurang berisiko. Tingkat bunga yang rendah tidak disukai oleh nasabah, karena yang diharapkan adalah bunga yang tinggi. Bunga rendah mengakibatkan tingkat simpanan menurun. Penelitian Supatmi et al . (2019) menemukan perusahaan terkoneksi politik memiliki kecukupan modal yang rendah dilihat dari rasio Loan to Deposit Rasio (LDR). Temuan ini tidak mendukung teori agensi yang menyatakan bahwa dewan  terkoneksi  politik  dalam  perusahaan  akan  berdampak  negatif  terhadap  kinerja  perbankan, dalam hal ini merupakan penerimaan tabungan dari nasabah. Hasil penelitian ini tidak mendukung hasil penelitian Amalia & Muazaroh (2019); Boateng et al. (2019); Harsono & Kwok (2019); Sutopo et al . (2017) yang mengatakan bahwa perusahaan terkoneksi politik cenderung memiliki bunga simpanan yang lebih rendah dari bunga kredit, bunga simpanan yang rendah tidak menarik pada nasabah dan mengakibatkan turunnya tingkat simpanan. Dengan demikian, H1a dan H1b tidak terdukung.
Hasil uji t untuk dewan direksi terkoneksi politik terhadap tingkat kredit menunjukkan arah positif  dan  memiliki  tingkat  signifikansi  <  0,05  yang  berarti  dewan  direksi  terkoneksi  politik berpengaruh  positif  terhadap  tingkat  kredit.  Hal  ini  berarti  dewan  direksi  terkoneksi  politik memengaruhi  banyaknya  kredit  yang  bank  salurkan  kepada  masyarakat.  Dewan  direksi  terkoneksi politik berpengaruh positif terhadap kinerja perbankan, ini berarti banyaknya dewan direksi terkoneksi politik  di  bank  akan  meningkatkan  kinerja  perbankan,  yaitu  meningkatkan  kredit  yang  disalurkan kepada  masyarakat.  Temuan  ini  tidak  sejalan  dengan  teori  agensi yang menyatakan  bahwa  dewan terkoneksi politik  berdampak  negatif bagi kinerja perbankan. Namun, temuan ini mendukung teori ketergantungan  sumber  daya atau  Resources  Dependent  Theory yang  dicetuskan  oleh  Pfeffer  & Salancik,  (1978)  sebagaimana  dikutip  dari  Hillman  (2005).  Teori  ini  menyatakan  bahwa  dewan terkoneksi  politik  membawa  kebermanfaatan  bagi  perusahaan,  salah  satunya  memperluas jaringan/akses komunikasi yang mampu mendorong tingkat kredit bank, dengan kemampuan dalam menyalurkan dana.
Sedangkan, hasil uji t untuk variabel independen tingkat kredit, dewan komisaris terkoneksi politik terhadap tingkat kredit menunjukkan arah negatif dan tingkat signifikansi > 0,05, artinya dewan komisaris terkoneksi politik tidak berpengaruh terhadap tingkat kredit. Pada umumnya tugas dewan komisaris  adalah  melakukan  pengawasan  tetapi  porsi  dewan  komisaris  terkoneksi  politik  jika dibandingkan  dengan  total  dewan  komisaris  dalam  perbankan  sangatlah  kecil,  dari  123  observasi terdapat  49  observasi  yang  tidak  memiliki  dewan  komisaris  terkoneksi  politik.  Tidak  semua  bank memiliki dewan komisaris terkoneksi politik dan secara rata-rata jumlah dewan terkoneksi politik di perbankan juga rendah sehingga dewan komisaris terkoneksi politik tidak memiliki peran besar dalam pengambilan kebijakan penyaluran kredit. Hak suara yang dimiliki dewan komisaris terkoneksi politik juga menjadi rendah sehingga tidak berpengaruh terhadap tingkat kredit. Temuan ini tidak mendukung teori agensi yang menunjukkan dewan terkoneksi politik berdampak negatif terhadap kinerja bank. Disimpulkan  bahwa  H2a  dan  H2b  tidak  terdukung,  karena  H2b  memiliki  arah  berlawanan  dengan hipotesis.  Kredit  merupakan  kesepakatan  pinjam  meminjam  antara  nasabah  dan  bank  yang bersangkutan  dengan  menyediakan  uang/tagihan.  Bunga  kredit  cenderung  lebih  tinggi  dari  pada
bunga  simpanan,  dan  termasuk  sumber  pendapatan  utama  bank  (Bank  Indonesia,  2019). Nasabah yang melakukan kredit dengan jumlah yang besar akan meningkatkan kinerja bank  (Afriyeni, 2018). Penelitian Sutopo et al . (2017) mengatakan bahwa bunga pinjaman yang dikenakan pada perusahaan terkoneksi politik lebih tinggi. Bunga kredit yang tinggi tidak menarik bagi para nasabah, karena dana yang dikeluarkan nasabah berarti lebih besar sehingga dewan terkoneksi politik tidak meningkatkan tingkat  kredit.  Hal  ini  menyebabkan  penurunan  kinerja  bank,  karena  adanya  tingkat  kredit  yang semakin  rendah.  Penelitian  Supatmi et  al .  (2019)  membuktikan  perusahaan  yang  memiliki  koneksi politik memiliki pinjaman yang bermasalah dan rendahnya rasio Loan to Deposit Rasio (LDR). Penelitian ini memprediksi bahwa pengaruh dewan terkoneksi politik akan berpengaruh negatif terhadap tingkat kredit.
Selanjutnya,  hasil  uji  t  untuk  dewan  direksi  terkoneksi  politik  pada  hipotesis  ketiga menunjukkan  arah  negatif  dan  tingkat  signifikansi  <  0,05,  artinya  dewan  direksi  terkoneksi  politik berpengaruh  negatif  terhadap  risiko  kredit.  Dengan  kata  lain,  semakin  banyak  dewan  direksi terkoneksi politik  dalam bank  tersebut, makin rendah risiko kredit yang bank  hadapi . Penelitian ini membuktikan bahwa adanya dewan direksi terkoneksi politik tidak hanya membantu meningkatkan penyaluran kredit terhadap masyarakat tetapi membuat kredit yang bermutu, dilihat dengan rata-rata tingkat kredit macet yang rendah. Lebih lanjut, hal ini membantu perbankan untuk mengurangi risiko kredit  dan  berdampak  baik  terhadap  kinerja  bank.  Temuan  ini  tidak  mendukung  teori  agensi  yang memandang  koneksi  politik  diperusahaan  akan  membuat  perusahaan  semakin  berisiko,  melainkan sejalan dengan teori ketergantungan sumber daya. Teori ketergantungan sumber daya menunjukkan bahwa dewan yang terkoneksi politik berdampak positif bagi perusahaan (Hillman, 2005), dalam hal ini adalah kredit macet perbankan yang relatif rendah.
Sebaliknya, hasil uji t untuk variabel indenpenden risiko kredit, dewan komisaris terkoneksi politik  pada  hipotesis  ketiga  menunjukkan  arah  positif  dan  tingkat  signifikansi  >  0,05.  Hal  ini menunjukkan  dewan  komisaris  terkoneksi  politik  tidak  berpengaruh  pada  risiko  kredit.  Di  sisi  lain dewan komisaris terkoneksi politik tidak berperngaruh terhadap risiko kredit. Berkaitan dengan tidak berpengaruhnya dewan komisaris terkoneksi politik  terhadap tingkat kredit, terdapat kemungkinan dewan komisaris terkoneksi politik tidak memiliki peran besar dalam penyaluran kredit, terlebih lagi dalam tingkat kredit macet. NPL merupakan salah satu indikator kesehatan bank, NPL < 0,05 dikatakan baik dan tidak memerlukan pengawasan ketat (Bank Indonesia, 2004; OJK, 2017). Pada penelitian ini rata-rata risiko kredit sebesar 0,02, maka dari itu dewan terkoneksi politik tidak memiliki peran besar dalam risiko kredit. Sehingga dapat disimpulkan bahwa, H3a dan H3b tidak terdukung, karena H3b memiliki arah berlawanan dengan hipotesis.  Perusahaan yang terkoneksi politik  dengan tata kelola perusahaan yang buruk  cenderung dibebani dengan rasio kredit bermasalah (NPL). NPL ini muncul karena tingkat kredit yang tinggi dalam perbankan. Tingkat kredit yang semakin besar juga sejalan dengan  risiko  kredit  macet  yang  semakin  besar  juga.  Bank  yang  mengambil  risiko  tinggi  akan membahayakan  kesehatan  keuangannya.  Penelitian  Khwaja  &  Mian  (2005)  membuktikan  bahwa perusahaan terkoneksi politik memiliki risiko gagal bayar lebih tinggi 50% daripada perusahaan tidak terkoneksi politik. Dewan terkoneksi politik menyebabkan kenaikan tingkat kredit macet karena kredit yang disalurkan digunakan untuk mendanai proyek yang tidak menguntungkan (Boateng et al ., 2019). Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  memprediksi  bahwa  dewan  terkoneksi  politik  berpengaruh  positif terhadap risiko kredit.

## Simpulan
Berdasarkan  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  dewan  komisaris  terkoneksi  politik  tidak berpengaruh  terhadap  tingkat  simpanan,  tingkat  kredit  maupun  tingkat  risiko  kredit  perbankan. Sementara itu, dewan direksi terkoneksi politik ditemukan berpengaruh positif terhadap tingkat kredit dan berpengaruh negatif terhadap risiko kredit namun ditemukan tidak berpengaruh terhadap tingkat simpanan. Makin banyak dewan direksi perbankan yang terkoneksi politik, makin banyak kredit yang disalurkan perbankan ke masyarakat dan makin rendah risiko kredit bermasalahnya.

## Daftar Pustaka
Afriyeni,  H.  Y.  (2018). Analisis  Loan  To  Deposit  Ratio  Dan  Non  Perfoming  Loan  Pada  Pt  .  Bank Pembangunan Daerah ( Bpd ) Sumatera Barat Cabang Utama Padang . 1 – 13.
Akbar, D. A. (2013). Analisis Pengaruh Ukuran Perusahaan, Kecukupan Modal, Kualitas Aktiva Produktif (KAP) Dan Likuiditas Terhadap Kinerja Keuangan (Studi Kasus Bank Umum Syariah di Indonesia Periode 2007-2011). Jurnal Ilmiah STIE MDP , 3 (1), 66 – 82.
Aluy, C. A., Tulung, J. E., & Tasik, H. H. (2017). Pengaruh Keberadaan Wanita dalam Manajemen Puncak dan Kepemilikan Manajerial Terhadap Kinerja Keuangan Perbankan (Studi Pada Bank BUMN dan  Bank  Swasta  Nasional  Devisa  di  Indonesia). Jurnal  EMBA:  Jurnal  Riset  Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 5 (2), 821 – 828.
Amalia, G. V., & Muazaroh. (2019). Pengaruh koneksi politik terhadap kinerja bank dengan komisaris independen sebagai variabel moderasi pada perbankan di indonesia .
Andini  Mulyasari.  (2016).  Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  dan  Angkatan  Kerja  terhadap Produk Domestik Regional Bruto Andini. Edaj , 1 (1), 1 – 14.
Astuti, R. Y. (2016). Penerapan Prinsip Kehati-hatian dalam Penyaluran Pembiayaan dan Kredit pada Lembaga Keuangan Mikro (Studi Multi Situs pada BMT Hasanah Mlarak dan BRI Unit Mlarak, Ponorogo). Al Tijarah , 2 (1), 119. https://doi.org/10.21111/tijarah.v2i1.666
Bank Indonesia. (2004). Surat Edaran Bank Indonesia No 6/73/Intern DPNP tgl 24 Desember 2004. In online (Vol. 284, Issue 6).
Bank Indonesia. (2019). Aturan Bank Indonesia. Perbankan , 1 , 1 – 476. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
Boateng, A., Liu, Y., & Brahma, S. (2019). Politically connected boards, ownership structure and credit risk: Evidence from Chinese commercial banks. Research in International Business and Finance , 47 (336), 162 – 173. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2018.07.008
Faccio,  M.  (2006).  Politically  connected  firms. American  Economic  Review , 96 (1),  369 – 386. https://doi.org/10.1257/000282806776157704
Fadillah, A. R. (2017). Analisis Pengaruh Dewan Komisaris Independen, Kepemilikan Manajerial Dan Kepemilikan  Institusional  Terhadap  Kinerja  Perusahaan  Yang  Terdaftar  Di  Lq45. Jurnal Akuntansi , 12 (1), 37 – 52. https://doi.org/ISSN 2685-9246
Gujarati.  (2003).  Dasar-dasar  Ekonometrika.  In Manajemen  Pelayanan  Umum  Di  Indonesia (Issue March).
Habib, A., Muhammadi, A. H., & Jiang, H. (2017). Political Connections and Related Party Transactions: Evidence  from  Indonesia. International  Journal  of  Accounting , 52 (1),  45 – 63. https://doi.org/10.1016/j.intacc.2017.01.004
Hair, Joseph F. , Black, Jr, William C. Babin, Barry J. & Anderson, R. E. (2014). Multivariate Data Analysis. Pearson New International Edition , 816.
Harsanto, R. U. (2020). Kajian Yuridis Terhadap Peraturan Hukum Dalam Aspek Transparansi Terhadap Risiko Pada Layanan Priority Banking. Veritas et Justitia , 6 (2), 370 – 398. https://doi.org/10.25123/vej.3381
Harsono, B., & Kwok, C. (2019). Analisis Pengaruh Koneksi Militer terhadap Suku Bunga di Perusahaan- Perusahaan  Indonesia. Journal  of  Chemical  Information  and  Modeling , 03 (02),  63 – 79. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.37253/gfa.v3i2.672
Hartono, J. (2013). Metode Penelitian Bisnis: Salah Kaprah dan Pengalaman-Pengalaman (6th ed.). BPFE.
Hillman, A. J. (2005). Politicians on the board of directors: Do connections affect the bottom line?
Journal of Management , 31 (3), 464 – 481. https://doi.org/10.1177/0149206304272187
Khwaja,  A.  I.,  &  Mian,  A.  (2005).  Do  Lenders  Favor  Politically  Connected. The  Quarterly  Journal  of Economics , 120 (4), 1371 – 1411.
Ling, L., Zhou, X., Liang, Q., Song, P., & Zeng, H. (2016). Political connections, overinvestments and firm performance:  Evidence  from  Chinese  listed  real  estate  firms. Finance  Research  Letters , 18 , 328 – 333. https://doi.org/10.1016/j.frl.2016.05.009
Nurudin,  M.,  Mara,  M.  N.,  &  Kusnandar,  D.  (2014). Ukuran  sampel  dan  distribusi  sampling  dari beberapa variabel random kontinu . 03 (1), 1 – 6.
OJK.  (2017).  SPI  Januari  2020.  In Journal  of  Chemical  Information  and  Modeling (Vol.  53,  Issue  9). https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
OJK. (2020). Lima Tahun Terakhir Kredit Macet Masih dalam Batas Aman. Data Books , April , 2020.
Pfeffer,  J.,  &  Salancik,  G.  (1978). The  External  Control  of  Organizations:  A  Resource  Dependence Perspective .
Rahmadani, F. D., & Rahayu, S. M. (2017). Pengaruh Good Corporate Governance (GCG), Profitabilitas dan Leverage Terhadap Nilai Perusahaan . 52 (1), 173 – 182.
Sjofjan,  L.  (2015).  Prinsip  Kehati-Hatian  (Prudential  Banking  Principle)  Dalam  Pembiayaan  Syariah Sebagai Upaya Menjaga Tingkat Kesehatan Bank  Syariah. Palar | Pakuan Law  Review , 1 (2). https://doi.org/10.33751/.v1i2.927
Supatmi.  (2020). Pengaruh  transaksi  pihak  berelasi  terhadap  kinerja  perusahaan  dengan  koneksi politik sebagai pemoderasi .
Supatmi, Sutrisno, T., Saraswati, E., & Purnomosidhi, B. (2019). The effect of related party transactions on  firm  performance:  The  moderating  role  of  political  connection  in  indonesian  banking. Business: Theory and Practice , 20 (2003), 81 – 92. https://doi.org/10.3846/BTP.2019.08
Sutopo  Trinugroho, I., Damayanti, S.M., B. (2017). Politically connected banks: Someevidence . 18 (1), 83 – 94.
Tee, C. M. (2018). Political connections and the cost of debt: Re-examining the evidence from Malaysia.
Journal of Multinational Financial Management , 46 , 51 – 62. https://doi.org/10.1016/j.mulfin.2018.05.003
Winarno, W. W. (2015). Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan Eviews (4th ed.). UU STIM YKPN.
Wulandari,  T.,  &  Raharja.  (2013).  Analisis  Pengaruh  Political  Connection  Dan  Struktur  Kepemilikan Terhadap Kinerja Perusahaan. Analisis Pengaruh Political Connection Dan Struktur Kepemilikan Terhadap Kinerja Perusahaan , 2 , 141 – 152.