Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN : 2548-1398 Vol. 6, No. 2, Februari 2021

## DETERMINASI RISIKO PERBANKAN DI INDONESIA

## Laras Muchdiarti, Muhammad Dika Primaduta dan Farah Margaretha Leon
Universitas Trisakti, Jakarta, Jawa Barat, Indonesia Email: muchdiantilars@gmail.com, dika.primaduta@gmail.com dan farahmargaretha@trisakti.ac.id

## Abstract
This research was conducted aims to identify what are the determinants of risk in banking  in  This  research  was  conducted  to  identify  what  are  the  determinants  of risk in  banking in  Indonesia.  The sample used in this study is banking  institutions listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange,  totaling  31  companies  from  2009  -  2019 using the systematic generalized method of moment and obtained by the purposive sampling method. Banking risk as the dependent variable is measured using the Z score.  The  results  of  this  study  show  that  there  is  a  significant  positive  influence between the Capital  Adequacy Ratio  (CAR), Profitability, Banking  Concentration, Domestic  Credit  to  Private  Sectors,  and  Current  Account  on  banking  risk. Inefficiency,  Liquidity,  Interest  Rates,  Inflation  and  Unemployment  Rate  have  a significant negative effect. against banking risk, while Asset Quality shows results that  do  not  affect  banking  risk.  Bankng  Leaders  and  Investors  have  to  always observe  to  both  bank  specific  and  macroeconomic  variables  with  the  result  that they could take appropriate steps in their policy and investment decisions.
Keywords : capital  adequacy  ratio  (car);  asset  quality;  inefficiency;  profitability; liquidity;  banking  concentration;  domestic  credit  to  private  sectors;  interest rates; inflation; current account; unemployment rate; banking risk; z-score

## Abstrak
Penelitian  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  apa  saja  yang  menjadi determinan dari risiko pada perbankan di Indonesia. Sampel yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  instansi  perbankan  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia yang berjumlah 31 perusahaan dari tahun 2009-2019 dengan menggunakan metode systematic generalized method of moment dan didapatkan dengan metode purposive sampling .  Risiko  perbankan  sebagai  variabel  dependen  diukur  menggunakan  Z score .  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan  adanya  pengaruh  positif  signifikan antara Capital Adequacy Ratio (CAR) , Profitabilitas, Konsentrasi Perbankan, Kredit Domestik terhadap Pihak Swasta, dan Current Account terhadap risiko perbankan. inefisiensi,  ilikuiditas,  Tingkat  Suku  Bunga,  inflasi  dan  tingkat  pengangguran berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  risiko  perbankan,  sedangkan  kualitas  aset menunjukan  hasil  yang  tidak  berpengaruh  terhadap  risiko  perbankan.  Untuk  para pimpinan  perbankan  dan  para  investor  harus  selalu  memperhatikan  kondisi  mikro dan makro ekonominya agar bisa tepat dalam mengambil langkah dalam keputusan kebijakan dan keputusan investasinya.
Kata  Kunci : capital  adequacy  ratio (car);  kualitas  asset;  inefisiensi;  profitabilitas; ilikuiditas;  konsentrasi  perbankan;  kredit  domestik  terhadap  pihak swasta;  tingkat  suku  bunga;  inflasi; current account ;  tingkat pengangguran; risiko perbankan; z- score
Coresponden Author
Email: muchdiantilars@gmail.com Artikel dengan akses terbuka dibawah lisensi

## Pendahuluan
Sektor  perbankan  sering  dianggap  sebagai  jantung  dan  motor  penggerak perekonomian  suatu  negara  (Simatupang,  2019).  Berhubungan  dengan  transformasi modal,  bank  bertugas  untuk  menghimpun  dana  dan  menyalurkannya  lagi  kepada masyarakat  dan  memainkan  peran  fundamental  dalam  jangka  pendek  maupun  jangka panjang (Tran, Ha, & Quyen, 2018). Menurut Simatupang (2019), bank adalah lembaga keuangan  yang  kegiatan  utamanya  adalah  menerima  simpanan  dari  masyarakat  dalam bentuk  giro,  tabungan  dan  deposito.  Selain  itu  bank  berfungsi  juga  sebagai  landasan perkembangan  ekonomi  dan  daya  apung  sistem  keuangan.  Peran  vital  dimaikan  oleh sektor keuangan terhadap pembangunan ekonomi negara dan ini terbukti dari kontribusi sektor  tersebut  terhadap  produk  domestik  bruto  (Edirisuriya,  Gunasekarage,  &  Perera, 2019).
Hancurnya sistem ekonomi tersebut yang diperankan utama oleh dunia perbankan, maka  diteliti  risiko-risiko  terhadap  kestabilan  perbankan  tersebut.  Krisis,  risiko  dan regulasi  perbankan  adalah  topik  yang  selalu  ada  dalam  perdebatan  kebijakan  ekonomi dan  krisis  perbankan  seringkali  mempengaruhi  negara  berkembang  dan  transisi  ke tingkatan  yang  lebih  luas.  Meskipun  demikian  ada  kekurangan  pemahaman  faktor- faktor yang menyebabkan timbulnya risiko perbankan tersebut. Regulator dalam hal ini lebih  cenderung  untuk  membantu  dibandingkan  memecahkan  masalah  yang menyebabkan kepailitan  institusi  perbankan. Sayangnya, kontrol-kontrol  ini  cenderung terlambat,  setelah  risiko  nya  terjadi.  Oleh  karena  itu,  pemahaman  yang  lebih  baik tentang  faktor-faktor  risiko  dapat  membantu  dalam  mengurangi  risiko  lebih  lanjut sebelum  menyebar  ke  sistem  keuangan  yang  lebih  luas  (Martínez‐Malvar  & Baselga‐Pascual, 2020).
Risiko  perbankan  adalah  risiko  kegiatan  bank  atau  risiko  asetnya  yang  dihadapi selama  bank  tersebut  beroperasi  (Li  &  Malone,  2016). Z-Score adalah  pengukuran utama  yang  dilakukan  atas  risiko  dari  masing-masing  perbankan. Z-  Score mencerminkan  stabilitas  bank  yang  diukur  dengan  probabilitas  insolfensi  sebuah  bank (Apriadi  et  al.,  2016). Z-Score mengukur  jarak  ke default suatu  perbankan  dan  yang dimasukan ke dalam perhitungan adalah return  on assets dan volatilitas laba atas aset. Semakin  tinggi  rasio Z-Score semakin  besar  jarak  ke  default  yang  berakibat  semakin rendah  risikonya.  Sebaliknya  semakin  dekat  jarak  ke  default  berakibat  semakin  tinggi risikonya.  Oleh  karena  itu  angka  yang  dihasilkan  dari Z-Score ini  berbanding  negatif
atau  berbanding  terbalik  dengan  risiko  bank  (Martínez‐Malvar  &  Baselga‐Pascual, 2020).
Z-Score kini  sudah  menjadi  ukuran  yang  umum  pada  variabel  risiko  perbankan (Maudos,  2017)    dan  menurut  Martínez‐Malvar  &  Baselga‐Pascual  (2020)  analisa Z- Score dari periode krisis finansial 2007 – 2009 menghasilkan keakuratan dengan tingkat signifikansi sebesar 99%. Rumus dari Z-Score adalah:

## Z-Score i,t =
Di mana ROA merupakan tingkat pengembalian rata-rata aset Bank i pada tahun t, ETA sendiri merupakan rasio ekuitas terhadap terhadap total  aset Bank i  pada tahun t. Standar deviasi atau σ adalah deviasi dari pengembalian total aset rata-rata.
Mayoritas  studi  menilai  bahwa  pengelolaan  risiko  di  sektor  perbankan  akan membentuk  stabilitas  keuangan  yang  tinggi  dan  lembaga  yang  dikelola  dengan  sangat baik tentunya harus memiliki sistem identifikasi yang tepat untuk dapat memantau dan mengendalikan  risiko  tersebut  (El-Chaarani,  2019).  Di  Asia  Tenggara  sendiri  para Gubernur dari Central  Bank of ASEAN  telah meyetujui  untuk  menyelaraskan kembali regulasi perbankan sebagai prasyarat pada komunitas ekonomi ASEAN, sehingga dunia perbankan  akan  menyesuaikan  dengan  regulasi  tersebut  dan  dapat  memberikan penelitian yang sangat baik untuk memeriksa hubungan regulasi bank, persaingan, dan stabilitas keuangan pada perbankan (Noman, Gee, & Isa, 2018).
Berkaca dari latar belakang di atas dan penting nya untuk menjaga tingkat risiko suatu Bank untuk keberlangsungan ekonomi yang baik bagi suatu negara, tujuan dalam penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  apa  saja  yang  menjadi  determinan  dari risiko perbankan. Oleh karena ini peneliti tertarik untuk mengangkat judul Determinasi Risiko  Perbankan  di  Indonesia.  Maka  tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi apa saja yang menjadi determinan dari risiko perbankan.
Modal  dapat  didefinisikan  sebagai  variabel  yang  menentukan  ketahanan  suatu lembaga  keuangan  guna  menahan  guncangan  pada  neracanya  (Martínez‐Malvar  & Baselga‐Pascual, 2020). Di Indonesia sendiri yang dinilai dalam aspek ini adalah modal yang dimiliki oleh bank  yang didasarkan pada kewajiban penyediaan modal  minimum yang  telah  ditetapkan  Bank  Indonesia.  Ketetapan  penyediaan  modal  ini  utamanya bertujuan  untuk  memelihara  kepercayaan  nasabah  terhadap  Bank  dan  untuk  menjaga atau  melindungi  dana  pihak  ketiga  pada  Bank  itu  sendiri  (Purba,  Darminto,  &  NP Endang,  2015).  Kebutuhan  pengaturan  permodalan  bank  antara  lain  didasarkan  pada pentingnya  peran  kebutuhan  modal  sebagai  disinfentif  untuk  pengambilan  risiko  oleh pemegang  saham  Bank,  yang  mungkin  dikondisikan  oleh  keterbatasan  kewajiban (Basela-Pascual  et  al.,  2015)  serta  masalah moral  hazard yang  sering  menyertai simpanan  atau  ekspektasi  bailout  oleh  publik  (Demirguc-Kunt,  Detragiache,  & Merrouche, 2013).
Kualitas aset yaitu menilai jenis aset yang dimiliki oleh suatu perbankan (Purba et al.,  2015).  Kualitas  aset  juga  mengukur  kuantitas  risiko  kredit  yang  ada  dan  potensial
yang  terkait  dengan  portofolio  pinjaman  terhadap  asetnya.  Aset  sendiri  dapat dipengaruhi  oleh  penilaian  pasar  dan  penilaian  resiko  reputasi,  kepatuhan  ataupun resiko  strategis,  dan  dapat  mempengaruhi  penilaian  terhadap  aset  tersebut. (Martínez‐Malvar  &  Baselga‐Pascual,  2020).  Kualitas  aset  di proxy kan  dengan  total loans dibagi dengan total assets . Salah satu  praktik  yang paling  banyak dikritik dalam perbankan  terkadang  adalah  kemudahannya  memberikan  pinjaman  pada  saat  ekspansi ekonomi (Baselga-Pascual, Trujillo-Ponce, & Cardone-Riportella, 2015).
Variabel  ini  mengukur  kinerja  individu  dalam  peran  kepemimpinan  pada perbankan. Demikian pula regulator mengharapkan perbankan untuk beroperasi dengan cara  yang  aman,  sehat  dan  selalu  mengindahkan  budaya  kepatuhan  dalam  sistem  nya. Manajemen  senior  dan  dewan  direksi  bertanggung  jawab  atas  kesehatan  dan  kinerja lembaganya. (Martínez‐Malvar & Baselga‐Pascual, 2020). Variabel ini diukur oleh rasio cost  to  income sebagai proxy (Poghosyan  &  Čihak,  2011).  Dalam  teori Bad Management ,  Efisiensi  biaya  rendah  ini  dapat  meningkatkan  risiko  dari  perbankan  itu sendiri, selama kualitas manajemen perbankan tersebut buruk dalam penilaian kredit ke nasabah, penaksiran jaminan dan pemantauan kredit nya (Louzis, Vouldis, & Metaxas, 2012).
Indikator  pendapatan  atau  profitabilitas  digunakan  untuk  menilai  kesehatan keuangan  dan  memantau  alokasi  sumber  daya  bank  yang  efisien.  Seperti  pada perusahaan  lain  pada  umumnya,  perbankan  pun  tidak  dapat  bertahan  dalam  bisnis kecuali jika perbankan tersebut  menguntungkan  (Martínez‐Malvar &  Baselga‐Pascual, 2020).  Terdapat  hubungan  yang  sangat  berkaitan  antara  pendapatan  dengan  risiko. Poghosyan & Čihak (2011) menunjukan bahwa perbankan di Eropa dengan pendapatan yang  baik  cenderung  tidak  mengalami  kesulitan  di  tahun  berjalan  dan  kedepannya. Untuk  pengukuran  dari  rasio  profitabilitas  ini,  digunakan Return  On  Equity (Baselga- Pascual et al., 2015).
Perbankan  dapat  dikatakan liquid ,  jika  Bank  mampu  membayar  hutangnya, khususnya  hutang  jangka  pendek,  hutang  jangka  pendek  adalah  simpanan  tabungan, giro  dan  deposito.  Dikatakan liquid apabila  pada  saat  ditagih  bank  sanggup  untuk membayar  dan  Bank  juga  harus  bisa  memenuhi  setiap  permohonan  kredit  yang  layak untuk  dibiayai  (Purba  et  al.,  2015).  Selama  krisis  keuangan,  Bank  Sentral  Eropa memangkas  suku  bunga di  bawah 0, dan membuat  Perbankan di  Eropa tidak memiliki simpanan  pada  Bank  Sentral  dan  lebih  memilih  untuk  investasi  pada  aset  lainnya dibandingkan  memberikan  kredit  ke  masyarakat,  sehingga  dapat  menaikan  risiko liquiditas (Macchiarelli, 2018). Untuk proxy yang digunakan adalah Loan to Customer Deposit atau  total  kredit  yang  diberikan  dibandingkan  dengan  penghimpunan  dana pihak ketiga nya (Petria, Capraru, & Ihnatov, 2015).
Domestic  Credit  to  Private  Sector (DCPS)  memainkan  peran  signifikan  secara ekonomi  dan  statistik  dalam  memprediksi  krisis  selanjutnya  (Martínez‐Malvar  & Baselga‐Pascual, 2020). DCPS juga dapat disimpulkan untuk semua jenis krisis, dapat diidentifikasi sebagai suatu pengukuran dengan peran penting (Obstfeld, 2012).
Ada  beberapa  penelitian  yang  mendukung  pandangan  bahwa Interest  Rate atau tingkat  suku  bunga  memiliki  keterkaitan  dengan  risiko  perbankan  (Baselga-Pascual  et al., 2015). Suku bunga dalam beberapa dekade terakhir juga mempengaruhi imbal hasil dari perbankan tersebut (Agoraki, Delis, & Pasiouras, 2011). Selain itu, dalam konteks suku  bunga  yang  tinggi  dapat  menyebabkan  perbankan  menurunkan  kredit  nya  untuk mendapatkan hasil yang lebih baik (Martínez‐Malvar & Baselga‐Pascual, 2020).
Inflasi  (infl)  dapat  melipatgandakan  kemungkinan  krisis  perbankan  sistemik, untuk di Amerika Latin dapat memberikan efek yang termasuk besar bila dibandingkan dengan negara lainnya  (Davis, Karim, & Liadze, 2011). Inflasi dianggap sebagai salah satu  variabel  yang  relevan  untuk  menangani  indikator  keuangan  secara  makro  khusus dalam negara ekonomi berkembang (Duca & Peltonen, 2013)
Disimpulkan  bahwa  ada  korelasi  antara Current  Account (CurrAcc)  dengan default baru pada sovereign debt (Reinhart & Rogoff, 2013) dan krisis perbankan terjadi pada negara yang memiliki defisit pada Current Account nya. Begitu juga pertumbuhan kredit yang dikombinasikan dengan defisit current account dapat berkontribusi terhadap kerentanan dalam sistem perbankan (Kauko, 2012).
Tingkat pengangguran (Unpl) dapat didefinisikan sebagai adanya ketidaksesuaian antara  pasokan  tenaga  kerja  terhadap  permintaan  tenaga  kerja,  dan  juga  tingkat pengangguran dapat dilihat dari sisi permintaan dan penawarannya (Puspadjuita, 2017). Tingkat  pengangguran  ini  dapat  mempengaruhi  pengambilan  risiko  pada  perbankan, dikarenakan kenaikan tingkat pengangguran ini akan membuat Bank mempertimbangkan kegiatan mereka dengan cermat (Khan, Scheule, & Wu, 2017)
Kualitas  aset  tentu  akan  mempengaruhi  juga  risiko  dari  perbankan  itu  sendiri. Kualitas  aset  yang  baik  dapat  juga  ditandai  dari  meningkat  nya  portofolio  pemberian kredit  nya,  tetapi  harus  dibarengi  juga  dengan  peningkatan  total  aset  nya  dikarenakan kenaikan ini dapat  mempengaruhi risiko  perbankan itu sendiri. Tidak adanya kenaikan total aset yang sesuai dengan kredit yang diberikan kepada nasabah dapat menurunkan rasio kualitas aset nya. (Martínez‐Malvar & Baselga‐Pascual, 2020).
Management internal dari  sebuah  perbankan  pada  akhirnya  akan  tetap menentukan  risiko  dari  sebuah  perbankan  itu  sendiri.  Apakah  mereka  melakukan keputusan – keputusan yang efisien dan tepat terhadap bank atau tidak. Keputusan yang efisien  suatu  manajemen  dapat  terlihat  dari  performa  dan  peranan  masing-masing individual  pimpinan  dalam  pengambilan  keputusan.  Regulator  mengharapkan perbankan  untuk  tetap  dapat  beroperasi  dengan  cara  yang  aman  dan  sehat,  melakukan budaya kepatuhan (Martínez‐Malvar & Baselga‐Pascual, 2020).
Perbankan  bisa  dikatakan  keluar  dari  jalur  bisnis  nya  apabila  dia  tidak  dapat menghasilkan  keuntungan  (Martínez‐Malvar  &  Baselga‐Pascual,  2020).  Ini menandakan  bahwa  profitability  atau  keuntungan  merupakan  hal  yang  penting  dalam elemen  perbankan  itu  sendiri.  Perbankan  di  Eropa  yang  memiliki  pendapatan  yang bagus  cenderung  lebih  kuat  dalam  menghadapi  masalah  keuangan  di  masa  depan  dan akan mengurangi risiko dari perbankan itu sendiri (Poghosyan & Čihak, 2011).
Keterkaitan antara tingkat  likuiditas suatu  perbankan dapat  mempengaruhi  risiko perbankan  itu  sendiri.  Permasalahannya  adalah  perbankan  memberikan  kredit  kepada nasabah secara jangka panjang, dan total deposits yang berhasil dihimpun adalah untuk jangka  pendek,  dan  lama  kelamaan  akan  menimbulkan  kondisi  yang  disebut  dengan deposits  drainage .  Ini  memunculkan  tekanan  pada  kondisi  makro  ekonomi  dan menaikan  risiko  perbankan  (Chiaramonte,  Croci,  &  Poli,  2015).  Apabila  tingkat  rasio likuiditas  perbankan  naik  sehingga  menyebabkan  ketidaklikuiditasan,  hal  ini  akan menaikan  juga  tingkat  risiko  Bank  tersebut  (Martínez‐Malvar  &  Baselga‐Pascual, 2020).
Hasil  penelitian  dari  Baselga-Pascual  et  al.,  (2015)  menyatakan  bahwa  ada hubungan negatif antara rasio  kecukupan modal dan risiko.  Hal  ini diakibatkan karena adnya potensi bahaya dari leverage dan juga tingkat modal yang tinggi membuat Bank lebih menyaring nasabahnya secara intensif sehingga mengurangi dari risiko perbankan itu  sendiri.  (Laeven  et  al.,  2016)  mengatakan,  Bank  dengan  tingkat  kapitalisasi  lebih besar  memiliki  risiko  yang  lebih  rendah,  dengan  kata  lain,  Bank  tersebut  mempunyai efek  yang  besar  dalam  sistem  ekonomi  yang  lebih  besar.  Berbeda  dengan  Penelitian Nguyen  et  al.,  (2019),  menghasilkan  bahwa  rasio  modal  yang  lebih  besar  dapat mendorong bank untuk meningkatkan risiko nya.
Berdasarkan penjelasan di atas, maka dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H 1 : Terdapat pengaruh antara Capital Adequacy Ratio dengan risiko  perbankan Kualitas  aset  ditunjukan  dari  banyaknya  kredit  yang  diberikan  ternyata  bisa menurunkan tingkat risiko bank itu sendiri dan menunjukan bahwa pada bank komersial portofolio  pinjaman  yang  lebih  besar  dapat  menurunkan  risiko.  Hasil  menunjukan bahwa bank berfokus pada aktivitas dasar dari maturity transformation dan cenderung memiliki  risiko  yang  lebih  kecil  (Martínez‐Malvar  &  Baselga‐Pascual,  2020).  Begitu juga  dengan  rendah  nya  kualitas  aset  dapat  menurunkan  pendapatan  bunga,  di  mana Bank tidak meningkatkan ekspansi kredit nya sehingga akan menaikan tingkat risikonya dikarenakan menurunnya aktivitas utama dari perbankan itu sendiri  (Baudino, Orlandi, &  Zamil,  2018).  Penelitian  (Liem,  Son,  &  Nghia,  2016)  menyatakan  jika  Bank menaikkan pinjaman dengan menurunkan standar pinjaman mereka seperti mengurangi persyaratan  agunan  dan  beberapa  persyaratan  lain,  kejadian  seperti  inilah  yang  dapat menghasilkan risiko perbankan yang lebih besar.
Berdasarkan penjelasan di atas, maka dirumuskan hipotesis sebagai berikut : H 2 : Terdapat pengaruh antara kualitas aset dengan risiko perbankan
Regulator  tetap  mengharapkan  Bank  untuk  beroperasi  dengan  cara  yang  aman, sehat,  dan  tetap  menjalankan  unsur  kepatuhan  sehingga  membutuhkan  kualitas  dari jajaran manajemen nya (Martínez‐Malvar &  Baselga‐Pascual,  2020). Bank yang lebih efisien  cenderung  memiliki  biaya  rata  –  rata  yang  lebih  rendah  dan  biaya  pendapatan yang  lebih  rendah  (Huljak,  Martin,  &  Moccero,  2019)  yang  selanjut  nya  dapat mengurangi kemungkinan risiko Bank (Baselga-Pascual et al., 2015). Rendahnya biaya efisiensi  atau  semakin  inefisiensi  biaya  berkorelasi  positif  dengan  peningkatan NonPerforming Loan di  masa  depan  karena  kurangnya  ketrampilan  dalam  penilaian
kredit,  penilaian  agunan  dan  pemantauan  peminjam  sehingga  menaikan  risiko  nya (Louzis, Vouldis, & Metaxas, 2012).
Berdasarkan penjelasan di atas, maka dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H 3 : Terdapat pengaruh antara inefisiensi dengan risiko perbankan
Baselga-Pascual et al., (2015) menemukan bahwa adanya hubungan negatif antara profitabilitas  dengan  risiko  perbankan.  Bahwa  Bank  yang  lebih  menguntungkan cenderung lebih stabil. Hasil penelitian dari Poghosyan & Čihak (2011) menyatakan hal yang  sama,  bahwa  terdapat  pengaruh  negatif  antara  profitabilitas  dengan  risiko perbankan, bahwa perbankan di  Eropa yang memiliki tingkat  profitabilitas yang tinggi memiliki  kecendrungan  risiko  yang  lebih  rendah  atau  lebih  aman.  Disetujui  juga  oleh Köhler  (2015)  yang  menyatakan  juga  bahwa  kenaikan  tingginya  profitabilitas perbankan menandakan Bank tersebut semakin stabil dan mengurangi risiko nya.
Berdasarkan penjelasan di atas, maka dirumuskan hipotesis sebagai berikut: H 4 : Terdapat pengaruh antara profitabilitas dengan risiko perbankan
Bank dapat mengalami peningkatan tingkat risiko bila tingkat likuiditas menurun atau kenaikan ilikuiditas nya. Dapat  dikatakan  Bank mengalami  peningkatan tingkatan risiko  disaat  meningkatnya  proporsi  peminjaman  dan  tidak  diikuti  penambahan  total dana pihak ketiga nya (Martínez‐Malvar & Baselga‐Pascual, 2020). Begitu juga dengan penelitian  (Chiaramonte  et  al.,  2015)  bahwa  Bank  yang  meberikan  portofolio  kredit dengan  hutang  jangka  pendeknya  dapat  terkena  masalah  pembiayaan,  dikarenakan susahnya  untuk  mengumpulkan  dana  pihak  ketiga  yang  berjangka  panjang  juga  dan akhirnya  menimbulkan  deposit drainage sehingga  menimbullkan  kenaikan  risiko  pada bank  tersebut.  Penelitian  Dahir  et  al.,  (2018)  menyatakan  juga  bahwa  kenaikan  risiko likuiditas  atau  semakin  ilikuid  nya  suatu  perbankan  dapat  menaikan  tingkat  risiko  nya dikarenakan  aset liquid mereka  nilai  nya  sama  dengan  kewajiban liquid mereka  dan pinjaman jangka pendek lebih besar dari aset liquid nya.
Berdasarkan penjelasan di atas, maka dirumuskan hipotesis sebagai berikut:
H 5 : Terdapat pengaruh antara ilikuiditas dengan risiko perbankan

## Metode Penelitian
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  pengumpulan  data  sekunder. Data  diperoleh  secara  tidak  langsung  dari  sumber  yang  telah  tersedia.  Sumber  data pengambilan  ini  diperoleh  dari website Burse  Efek  Indonesia  (BEI)  (www.idx.co.id), website Badan  Pusat  Statistik  (www.bps.go.id), website Otoritas  Jasa  Keuangan (www.ojk.go.id) dan World Bank Data (data.worldbank.org). Data penelitian ini terdiri dari semua perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) selama periode 2009 – 2019 berjumlah 31 perbankan.
Metode  penarikan  sampel  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dengan  cara purposive  sampling ,  dari  metode  tersebut  didapatkan  sampel  penelitian  sebanyak  31 perusahaan  pada  sektor  perbankan  yang  telah  memenuhi  kriteria.  Bank  Syariah  dan Bank Daerah yang terdaftar di BEI dikeluarkan dari kriteria sampel pada penelitian ini.
Teknik analisis yang dipakai dalam penelitian ini adalah Sytem Generalized method of moment (system dynamic panel data estimation)
Adapun Identifikasi variabel pada penelitian ini yaitu untuk mengetahui hubungan antara,  varibel  independen  ( Capital  Adequacy  Ratio ,  Kualitas  Aset,  Inefisiensi Manajemen,  Profitabilitas,  Ilikuiditas)  dan  variabel control (Konsentrasi  Perbankan, Domestic  Credit  to  Private  Sector ,  Tingkat  Suku  Bunga,  Inflasi, Current  Accounts , Tingkat Pengangguran) terhadap variabel dependen (Risiko Perbankan), yang masing – masing pengukurannya sebagai berikut:
Tabel 1 Variabel dan Pengukuran Jenis Variabel Nama Variabel Simbol Definisi Operasional Variabel Sumber Variabel Dependen Risiko Perbankan Z-Score ROA = Net Income dibagi dengan total aset (Martínez‐Malvar & Baselga‐Pascual, 2020) ETA = Modal dibagi dengan total aset Variabel Independen Capital Adequacy Ratio CAR (Pinasti & Mustikawati, 2018) Variabel Independen Kualitas Aset LTA (Baselga-Pascual et al., 2015) Inefisiensi COSTI (Martínez‐Malvar & Baselga‐Pascual, 2020) Profitabilitas ROE
Ilikuiditas LIQ Variabel Kontrol
Konsentrasi Perbankan
HHI
10.000 ] 2 (Apriadi et al., 2016) Kredit Domestik ke Pihak Swasta DCPS Jumlah sumber daya keuangan yang diberikan kepada
sektor swasta oleh perbankan
(Martínez‐Malvar &
Baselga‐Pascual, 2020) Tingkat Suku Bunga INT Tingkat suku bunga yang diberikan perbankan yang ditetapkan oleh regulator Inflasi INFL Rate dari perubahan harga dalam
keseluruhan ekonomi Current Accounts CURRACC Presentase jumlah ekspor bersih barang dan jasa Tingkat Pengangguran UNPL Presentase pengangguran yang belum bekerja
Metode  pengujian  model  pada  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  data  panel dinamis.  Ada  2  pendekatan  yang  digunakan  dalam  mengestimasi  model  regresi  data panel  dinamis  adalah  Arellano  Bond generalized  method  of  moment (AB GMM) dan system  generalized  method  of  moment ( SYS  GMM) .  Pengujian  yang  dilakukan  adalah Arellano-Bond test (AB- Test ).  Uji  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  adanya  korelasi antara  satu  komponen  residual  dengan  komponen  residual  yang  lain  pada  model AB- GMM dan SYS GMM . Pengambilan keputusan pada test ini adalah : H 0 : Tidak terdapat autokorelasi pada sisaan order ke i H 1 : Terdapat autokorelasi pada sisaan order ke i
Apabila  probabilitas  <    maka  terima  H 0 .  Konsistensi GMM order  1  ditujukan dengan  nilai  statistik  uji  Arellano-Bond  yang  signifikan,  sedangkan  konsistensi GMM pada  order  2  ditujukan  dengan  nilai  statistik  uji  Arellano-Bond  yang  tidak  signifikan (Dessy & Setiawan, 2016). Berikut adalah pengujiannya :
Tabel 2 Hasil Uji Model Model Order Probabilitas Keputusan Keterangan AB -GMM 1 0.4981 H 0 ditolak Model tidak dapat digunakan 2 0.4151 H 0 diterima SYS-GMM 1 0.0622 H 0 diterima Model dapat digunakan 2 0.6882 H 0 diterima Sumber : Data Output STATA 13.0
Berdasarkan  tabel  hasil  uji  AB –  GMM di  atas  hasil  menunjukan  bahwa  nilai probabilitas  order  1  sebesar  sebesar  0.4981  >  0.10  dan  order  2  sebesar  0.4151  >  0.10, maka  keputusan  yang  diperoleh  yaitu  H 0 ditolak  sehingga  model  AB –  GMM tidak konsisten dan model ini tidak dapat dipergunakan.
Berdasarkan  tabel  hasil  uji SYS  –  GMM di  atas  hasil  menunjukan  bahwa  nilai probabilitas  order  1  sebesar  0.0622  <  0.10  dan  order  2  sebesar  0.6882  >  0.10,  maka keputusan yang diperoleh yaitu H 0 diterima sehingga model SYS – GMM konsisten dan model ini dapat dipergunakan.

## Hasil dan Pembahasan
A. Hasil Penelitian
1. Analisis Uji Statistik Deskriptif
Tabel 3 Hasil Statistika Mean Maximum Minimum Std. Dev ZSCORE 65.4209 4434.6280 1.6670 243.2989 ZSCORE t-1 66.6614 4434.6280 1.6670 255.0047 CAR 29.0247 2529.4200 9.4100 138.5517 LTA 62.6215 80.8700 1.3600 10.3763 COSTI 76.5666 1497.0600 -83.2400 97.7816 ROA 7.5418 46.6500 -82.6200 12.5004 LIQ 83.5129 171.3196 34.5710 16.2814 HHI 36.8383 447.3100 0 92.0102 DCPS 34.9746 39.4024 27.2530 4.4380 INT 6.2438 9.2244 -1.7461 2.8404 INFL 5.5731 15.2643 1.6045 3.5896 CURRACC -1.5637 1.9698 -3.1900 1.6613 UNPL 4.5860 6.1060 3.6210 0.7146 Sumber : Data Output Stata 13.0
Berdasarkan  hasil  uji  statistik  deskriptif  pada  tabel  3,  terdapat  interpretasi yang dapat dijelaskan sebagai berikut :
Risiko  perbankan  ( ZSCORE )  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  65.4209  dan standar  deviasi  sebesar  243.2989.  Adapun  nilai  maksimum  dari  zscore  sebesar 4434.6280 dan nilai minimum dari Z score sebesar 1.6670. Kemudian untuk lagged Zscore memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  66.66136  dan  standar  deviasi  sebesar 255.0047.
Capital  Adequacy  Ratio (CAR)  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  29.0247  dan standar  deviasi  sebesar  138.5517.  Adapun  nilai  maksimum  dari  CAR  sebesar 2529.4200 dan nilai minimum dari CAR sebesar 9.4100.
Kualitas  aset  (LTA)  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  62.6215  dan  standar deviasi  sebesar  10.3763.  Adapun  nilai  maksimum  dari  LTA  sebesar  80.8700  dan nilai minimum dari LTA sebesar 1.3600.
Inefisiensi manajemen (COSTI) memiliki nilai rata-rata sebesar 76.5666 dan standar  deviasi  sebesar  97.7816.  Adapun  nilai  maksimum  dari  COSTI  sebesar 1497.0600 dan nilai minimum dari COST sebesar -83.2400.
Profitabilitas  (ROE)  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  7.5418  dan  standar deviasi  sebesar  12.5004.  Adapun  nilai  maksimum  dari  ROE  sebesar  46.6500  dan nilai minimum dari ROE sebesar -82.6200.
Ilikuiditas  (LIQ)  memiliki  nilai  rata-rata  sebesar  83.5129  dan  standar deviasi  sebesar  16.2814.  Adapun  nilai  maksimum  dari  LIQ  sebesar  171.3196 dan nilai minimum dari LIQ sebesar 34.5710.
2. Uji Analisa Data
1) Uji Signifikansi (Uji z)
Tabel 4 Hasil Uji Z Model Variabel Independen Variabel Dependen Z-SCORE Koefisien P>|z| Kesimpulan SYS GMM Konstanta 7.4454 - - ZSCORE t -1 -0.0064 0.000 Negatif Signifikan CAR 1.8537 0.000 Positif Signifikan LTA 0.0157 0.647 Tidak Signifikan COSTI -0.0102 0.005 Negatif Signifikan ROE 0.1307 0.000 Positif Signifikan LIQ -0.1430 0.000 Negatif Signifikan HHI 0.1841 0.003 Positif Signifikan SYS GMM DCPS 1.2128 0.000 Positif Signifikan INT -1.6904 0.000 Negatif Signifikan INFL -1.6904 0.000 Negatif Signifikan CURRACC 1.5521 0.000 Positif Signifikan UNPL -3.9629 0.000 Negatif Signifikan Sumber : Data Output Stata 13.0
2) Uji Robust
Untuk menguji ketahanan dan ketidak konsistenan model SYS GMM maka digunakan  tes  dengan  menerapkan  regresi Ordinary  Least  Square (OLS)
(Martínez‐Malvar & Baselga‐Pascual, 2020). Kriteria pengambilan hasil uji ini adalah nilai koefisien lag variabel Y t-1 < 1  (Dessy & Setiawan, 2016).
Tabel 5

## Hasil Uji Robust
Model Variabel Independen Variabel Dependen ZSCORE Koefisien P>|t| Kesimpulan OLS Konstanta 19.0612 - - ZSCORE t -1 0.1361 0.000 Positif Signifikan CAR 0.5635 0.003 Positif Signifikan LTA -0.0005 0.998 Tidak Signifikan COSTI -0.0190 0.358 Tidak Signifikan ROE 0.4496 0.015 Positif Signifikan LIQ -0.2445 0.081 Negatif Signifikan HHI 0.0275 0.076 Positif Signifikan DCPS 1.7260 0.0013 Positif Signifikan INT -2.8786 0.217 Tidak Signifikan INFL -1.9256 0.366 Tidak Signifikan CURRACC 0.6520 0.706 Tidak Signifikan UNPL -0.4260 0.936 Tidak Signifikan Sumber: Data Output Stata 13.0
Nilai  koefisien lag  zscore OLS sebesar  0.1361  dan  nilai lag  zscore  SYS GMM sebesar  -0.0064.  Nilai koefisien  -0.0064  < 0.1361 dan 0.1361  <  1. Hasil uji memperlihatkan bahwa model SYS GMM tidak bias dan konsisten .
3) Analisis Regresi Panel Dinamis
Analisis  regresi  panel  dinamis  memiliki  tujuan  untuk  melihat  pengaruh antara  variabel  dependen  dan  variabel  independen  pada  perusahaan  sektor perbankan. Berikut merupakan hasil persamaan regresi dari penelitian ini: ZSCORE   = 7.4554 – 0.0064ZSCORE t-1 + 1.8537CAR + 0.0157LTA
- 0.0102COSTI + 0.1307ROE – 0.1430LIQR + 0.1841HHI
+ 1.2128DCPS - 1.6904INT – 0.6891INFL + 1.5521CURRACC
- 3.9629UNPL

## B. Pembahasan
1. H 1 : Terdapat pengaruh antara CAR dan Risiko Perbankan
Berdasarkan  hasil  penelitian  pengujian  statistik  didapatkan  nilai signifikansi  sebesar  0.000  <  0.10  dan  koefisien  sebesar  1.8537  yang menyimpulkan  adanya  pengaruh  positif  dan  signifikan  antara CAR dan ZSCORE . Nilai ZSCORE ini berbanding negatif dengan Risiko Perbankan, yang berati CAR berpengaruh  negatif  terhadap  risiko  perbankan.  Hasil  ini  sesuai dengan  penelitian  Baselga-Pascual  et  al.,  (2015)  bahwa  ada  hubungan  negatif antara CAR dan Risiko perbankan, dan sejalan juga dengan penelitian Laeven et al.,  (2016)  bahwa  tingkat  modal  yang  tinggi  membuat  bank  lebih  menyaring nasabahnya  secara  instensif  dan  tingkat  kecukupan  permodalan  yang  tinggi membuat bank lebih stabil dan tangguh dalam menjalankan operasional nya, dan apabila  perbankan  mengalami  goncangan,  bank  masih  memiliki  modal  yang cukup untuk menyerap risiko – risiko nya. Hasil yang berbeda ditemukan dalam penelitian  Nguyen  et  al.,  (2019),  yang  menyatakan  terdapat  hasil  positif  antara CAR dengan  risiko  perbankan  dikarenakan  besarnya  rasio  permodalan  dapat mendorong perbankan untuk menaikan risikonya.
2. H2: Tedapat pengaruh antara Kualitas Aset (LTA) dan Risiko Perbankan Dari  hasil  penelitian  pengujian  statistik  didapatkan  nilai  signifikansi sebesar  0.647  yang  artinya  lebih  besar  dari  tingkat  signifikansi  0.10  yang menunjukkan tidak ada pengaruh signifikan. Besar koefisien sebesar 0.0157118. Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  tidak  adanya  pengaruh  signifikan  antara Kualitas  Aset dan ZSCORE ,  atau  Kualitas  Aset  tidak  berpengaruh  terhadap Risiko  Perbankan.  Hasil  penelitian  ini  tidak  mendukung  penelitian Martínez‐Malvar & Baselga‐Pascual (2020), Baudino, Orlandi, & Zamil, (2018) dan Liem, Son, & Nghia, (2016), namun hasil ini sesuai dengan penelitian dari Baselga-Pascual  et  al.,  (2015)  di  mana  hasil  yang  tidak  berpengaruh  secara signifikan  ini  dikarenakan  Kualitas  aset  ini  tidak  sepenuhnya  tercermin  dalam proporsi  pinjaman  atas  aset  dan  pada  perbankan  di  Indonesia  sudah  lebih memperhatikan  dan  memitigasi  risiko  nya  apabila  terjadi  kenaikan  atau penurunan  pada  kualitas  aset  nya,  sehingga  hal  ini  tidak  mempengaruhi  risiko dari perbankan itu sendiri.
3. H 3 : Terdapat pengaruh antara Inefisiensi (COSTI) dan Risiko Perbankan Berdasarkan  hasil  penelitian  pengujian  statistik  didapatkan  nilai signifikansi  sebesar  0.005  dan  lebih  kecil  tingkat  signifikansi  0.10  yang menunjukkan  pengaruh  signifikan  dan  koefisien  sebesar  -0.01024.  Dapat disimpulkan  adanya  pengaruh  positif  antara  Inefisensi  dan  Risiko  Perbankan. Hasil ini sejalan dengn penelitian Huljak, Martin, & Moccero (2019) dan Louzis, Vouldis, & Metaxas (2012) bahwa Bank yang lebih efisien cenderung memiliki biaya  rata-rata  yang  lebih  rendah  dan  biaya  pendapatan  yang  lebih  rendah sehingga  dapat  mengurangi  risiko  perbankan.  Selain  itu  semakin  rendahnya efisiensi  dalam  suatu  perbankan  dapat  meningkatkan  risiko NPL sebagai  salah
satu  contohnya,  dikarenakan  kurangnya  ketrampilan  dalam  penilaian  kredit, penilaian  agunan  dan  pematauan  pinjaman.  Namun  hasil  ini  berbeda  dengan penelitian  Martínez‐Malvar  &  Baselga‐Pascual  (2020)  yang  menyatakan  tidak ada  pengaruh  antara  keduanya  dikarenakan  terdapat  nya  perbedaan  struktur biaya antar perbankan, sehingga tidak memperngaruhi dari  risiko perbankan itu sendiri.
4. H 4 : Terdapat pengaruh antara Profitabilitas (ROE) dan Risiko Perbankan Hasil  yang  didapat  dari  pengujian  statistik  didapatkan  nilai  signifikansi sebesar  0.000  <  0.10  dan  menunjukkan  pengaruh  signifikan  dan  nilai  koefisien 0.1307, ini menunjukan pengaruh positif dan signifikan antara profitabilitas dan ZSCORE atau  pengaruh  negatif  terhadap  Risiko  perbankan.  Hasil  ini  berbeda dengan penemuan Martínez‐Malvar & Baselga‐Pascual (2020) yang menyatakan tidak  ada  keberpengaruhan  antara  profitabilitas  dan  risiko  perbankan.  Namun hasil yang sama dihasilkan oleh Baselga-Pascual et al. (2015) bahwa perbankan yang  lebih  menguntungkan  dalam  operasional  nya  cenderung  lebih  stabil  dan menurunkan tingkat risikonya. Hasil ini diperkuat juga oleh Poghosyan & Čihak (2011), yang menemukan bahwa perbankan yang memiliki tingkat profitabilitas tinggi dapat mengatasi segala risiko-risiko yang terjadi selama operasional nya. Köhler  (2015)  menemukan  juga  hasil  yang  sama,  bahwa  perbankan  yang memiliki  pendapatan  nya  lebih  tinggi  dapat  mengurangi  dan  mengantisipasi risiko-risiko yang akan datang.
5. H 5 : Terdapat pengaruh antara Ilikuiditas (LIQ) dan Risiko Perbankan Ilikuiditas  dan  risiko  perbankan  dinyatakan  dalam  uji  statistik  bahwa berkorelasi  positif  dengan  risiko  perbankan  atau  berkorelasi  negatif  dengan ZSCORE .  Nilai  signifikansi  sebesar  0.000  dan  kurang  dari  tingkat  signifikansi 0.10  dengan  besaran  koefisien  sebesar  -0.1430.  Hasil  penelitian  ini  sejalan dengan  hasil  (Martínez‐Malvar  &  Baselga‐Pascual,  2020),  bahwa  bank  yang kurang  likuid  atau  ilikuid  adalah  kondisi  di  mana  meningkatnya  proporsi pinjaman  yang  tidak  diikuti  oleh  penambahan  total  dana  pihak  ketiga  nya, kondisi  seperti  ini  yang  akan  menaikan  risiko  likuiditas  dari  suatu  perbankan. Serupa  dengan  penelitian  Chiaramonte  et  al.,  (2015)  dan  Dahir  et  al.,  (2018) bahwa  bank  yang  meberikan  portofolio  kredit  dapat  terkena  masalah pembiayaan,  dikarenakan  susahnya  untuk  mengumpulkan  dana  pihak  ketiga yang  berjangka  panjang  juga  dan  akhirnya  menimbulkan  deposit drainage sehingga  menimbullkan  kenaikan  risiko  pada  bank  tersebut  dan  juga dikarenakan aset liquid mereka nilai nya sama dengan kewajiban liquid mereka. Pada  variabel  kontrol,  Konsentrasi  Perbankan  (HHI)  dengan  nilai signifikansi sebesar 0.003 yang lebih kecil dari 0.10 dan koefisien sebsar 0.1841 yang artinya Konsentrasi Perbankan berpengaruh positif terhadap ZSCORE atau berpengaruh negatif terhadap risiko perbankan. Penelitian ini menolak hasil dari Martínez‐Malvar  &  Baselga‐Pascual  (2020)  namun  sejalan  dengan  penelitian Apriadi et al., (2016) bahwa peningkatan konsentrasi (ditandai dengan turunnya
HHI) akan menaikan risiko perbankan, dikarenakan menaikan market power dan menurunkan  margin  keuntungan.  Dalam  situasi  ini  perbankan  akan  lebih mengambil  risiko  untuk  meningkatkan  keuntungan  nya  dan  menurunkan stabilitasnya.
Kredit  domestic  kepada  pihak  swasta  (DCPS)  menghasilkan  nilai signifikansi  sebesar  0.000  <  0.10  dan  koefisien  sebesar  1.2129  yang mensyaratkan  bahwa  DCPS  berpengaruh  positif  terhadap ZSCORE atau berpengaruh  positif  terhadap  risiko  perbankan.  Hasil  ini    berbeda  dengan penelitian  Martínez‐Malvar  &  Baselga‐Pascual  (2020).  Ini  dikarenakan  disaat DCPS meningkat maka nasabah-nasabah kredit akan mempunyai akses terhadap berbagai  financial  resources  dan  tentu  akan  menurunkan  risiko  perbankan tersebut.
Tingkat suku bunga (INT) memiliki koefisien sebesar -1.6904 dengan nilai signifikansi  sebesar  0.000.  Nilai  signifikansi  ini  lebih  kecil  dari  0.10  yang artinya  INT  berpengaruh  negatif  terhadap ZSCORE atau  berpengarugh  positif terhadap  risiko  perbankan.  Hal  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian Martínez‐Malvar  &  Baselga‐Pascual  (2020),  dikarenakan  di  Indonesia  yang diwakilkan  oleh  sampel  bank  dalam  penelitian  ini  apabila  tingkat  suku  bunga meningkat, maka kecenderungan gagal pembayaran bunga akan meningkat, dan akan menaikan risiko dari setiap perbankan.
Inflasi  (INFL)  dengan  nilai  signifikansi  sebesar  0.000  dan  koefisien sebesar  -0.6891  yang  artinya  inflasi  berpengaruh  negative  terhadap ZSCORE atau  berpengaruh  positif  terhadap  risiko  perbankan  dikarenakan  hasil  nilai signifikansi  <  0.10.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  Davis  et  al.,  (2011)  di mana  kebiasaan  dalam  perbankan  dalam  negara  berkembang,  inflasi  dapat melipatgandakan kemungkinan krisis perbankan sistemik dan juga di saat inflasi naik  perbankan harus juga menaikan suku bunga dana pihak ketiga nya namun bertolak belakang dengan penelitian Martínez‐Malvar & Baselga‐Pascual (2020) yang menyebutkan tidak adanya hubungan antara Inflasi dan Risiko Perbankan.
Current  Account  (CURRACC)  memiliki  nilai  signifikansi  sebesar  0.000 dan koefisien sebesar 1.5521. Nilai signifikansi lebih kecil dari 0.10 yang artinya CURRACC  berpengaruh  positif  terhadap ZSCORE atau  berpengaruh  negatif terhadap  risiko  perbankan.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Kauko,  2012)  di mana  pertumbuhan  kredit  yang  dikombinasikan  dengan  defisit  pada  Current Account  nya  dapat  berkontribusi  pada  kerentanan  sistem  perbankan. Martínez‐Malvar  &  Baselga‐Pascual  (2020)  mengkonfirmasi  bahwa  tidak  ada pengaruh antara Current Account dengan Risiko Perbankan.
Nilai  signifikansi  dari  Tingkat  pengangguran  (UNPL)  sebesar  0.000  dan lebih  keci  dari  tingkat  singnifikani  0.10dan  memiliki  koefisien  sebesar  -3.9629 yang  artinya  tingkat  pengangguran  berpengaruh  negative  terhadap  ZSCORE atau  berpengaruh  positif  terhadap  risiko  perbankan.  Hasil  ini  berbeda  dengan penelitian  Khan  et  al.,  (2017)  dan  Martínez‐Malvar  &  Baselga‐Pascual  (2020)
dikarenakan  di  Indonesia,  dengan  memperhatikan  sistem  makro-politiknya  di mana  di  saat  tingginya  angka  kenaikan  pengangguran  akan  mempengaruhi kondisi,  seperti  penjarahan,  kerusuhan  atau  kejahatan  dikarenakan  banyak masyarakat  yang  terkena  imbas  dari  pengangguran.  Kondisi  ini  akan  membuat masyarakat  yang  tidak  terkena  atau  belum  terkena  imbas  nya  akan  melakukan Rush  Money  dari  perbankan.  Keadaan  rush  money  seperti  itu  lah  yang  akan menaikan  risiko  dari  perbankan  dan  juga  akan  menggangu  sistem  ekonomi nasional,  di  mana  nantinya  akan  mengganggu  pengembalian  pinjaman  kredit kepada perbankan.

## Kesimpulan
Hasil  penelitian  menunjukan  adanya  pengaruh  baik  dari  variabel  mikro  dan variabel  makro  nya.  Pada  variabel  mikro  Seperti  CAR  dan  profitabilitas  berpengaruh negatif  terhadap  risiko  perbankan,  ini  dapat  dijadikan  acuan  untuk  pemangku  jabatan untuk  menguatkan  2  variabel  mikro  tersebut.  Di  saat  rasio  kecukupan  modal  dan keuntungan  perbankan  meningkat  tentu  bank  tersebut  akan  kuat  dalam  menghadapi goncangan  keuangan  yang  sudah  terjadi  dan  akan  terjadi  dalam  operasionalnya, dikarenakan  Bank mempunyai  cukup persediaan  finansialnya untuk  menopang kondisi tersebut. Selain itu para manajer perbankan harus selalu menaikan 2 unsur tersebut agar rasio  permodalan  dan  profitabilitas  selalu  meningkat.  Selain  itu  ada  2  variabel  mikro lagi  yang  berpengaruh  negatif  terhadap  risiko  perbankan,  yaitu  Inefisiensi  dan Ilikuiditas.  Di  mana  2  kondisi  ini  harus  ditekan  oleh  para  manajer  perbankan,  untuk Inefisensi,  para  manajer  harus  selalu  menekan  beban  bunga  agar  dapat  menghasilkan pendapatan  bunga  bersih  yang  lebih  besar.  Dari  sisi  operation  expense  pun  manajer harus selalu menekan beban operational nya, agar didapatkan rasio Cost to Income yang efisien  dan  juga  pendapatan  bunga  bersih  masih  dapat  menanggung  beban-beban operasionalnya.  Tingkat  likuiditas  pun  tidak  boleh  luput  dari  perhatian  para  manajer perbankan,  di  mana  bila  risiko  likuiditas  ini  naik  dan  perbankan  menjadi  dalam  suatu kondisi  ilikuid  yang  dapat  menaikan  risiko  nya.  Manajer  harus  selalu  memperhatikan tingkat pinjaman kredit yang diberikan kepada nasabah, dikarenakan harus selalu diikuti juga dengan kenaikan tingkat dana pihak ketiga dan memantau pemberian kredit jangka panjang nya, apakah masih bisa ditopang dengan penghimpunan dana pihak ketiga nya yang relatif bersifat pendek.
Begitu  juga  pada  variabel  makro  nya,  Konsentrasi  Perbankan,  Kredit  Domestik terhadap  Pihak  Swasta  dan Current Accounts berpengaruh  positif  terhadap  risiko perbankan.  Konsentrasi  perbankan  yang  meningkat  dapat  menaikan  risiko  perbankan, sehingga  untuk  menurunkan  risikonya,  konsentrasi  perbankan  ini  hendaknya diturunkan,  untuk  dapat  menghasilkan  perbankan  yang  efisien  dan  stabil.  Dapat dilakukan  dengan  cara  penggabungan  bank-bank  yang  memiliki  karakterisitik  yang sama, misalkan penggabungan bank-bank BUMN atau bank swasta lain, sehingga hasil penggabungan  ini  akan  menciptakan  bank  yang  mampu  bersaing  di  tingkat  regional maupun internasional, sehingga tingkat konsentrasi nya tidak meningkat dan menambah
risiko  dari  perbankan  itu  sendiri.  Keadaan  dimana  Kredit  Domestik  terhadap  Sektor Swasta  yang  meningkat  dapat  menurunkan  risiko  perbankan,  bagi  perbankan  harus selalu  mendorong  kredit  terhadap  masyarakat  atau  perusahaan  yang  sesuai  dengan kriteria agar sistem ekonomi pun terus berputar dan bermunculan usaha-usaha baru atau terekspansinya  suatu  bisnis.  Current  Accounts  yang  meningkat  juga  mengindikasikan surplus  pada  sisi  ekspor.  Manager  harus  melihat  bahwa  ini  menandakan  kondisi  yang sangat  baik,  dan  bisa  mendorong  sektor  usaha  untuk  menaikan  perdagangan  ke  luar negeri dan juga dapat meningkatkan likuiditas valas bagi perbankan dan tentunya bagi dalam negeri sendiri.
Tingkat  Suku  Bunga,  dan  Inflasi  berhubungan  positif  dengan  risiko  perbankan. Para manajer harus benar-benar memperhatikan nilai inflasi. Perbankan harus membuat kebijakan bunga bank yang tidak terlalu mebebani nasabah kredit, agar kenaikan tingkat suku  bunga  kredit  yang  dapat  juga  diakibatkan  oleh  inflasi  tidak  memberatkan  tingkat suku  bunga  pembiayaan  dan  masih  dapat  dijangkau  oleh  para  nasabah.  Dikarenakan apabila  kondisi  inflasi  terjadi,  akan  terjadinya  juga  kenaikan  biaya  –  biaya  produksi yang  dapat  menganggu  arus  kas  para  nasabah,  yang  dihawatirkan  dapat  meningkatkan risiko gagal bayar kreditnya.
Begitu  juga  dengan  Tingkat  Pengangguran  yang  berhubungan  positif  dengan risiko  perbankan,  di  mana  para  manajer  perbankan  harus  sudah  dapat  mengantisipasi dengan memitigasi atau menganalisis mana saja sektor usaha yang memang tidak terlalu berimbas  dengan  maraknya  pemutusan  hubungan  kerja,  sehingga  manajer  pun  dapat mengalokasikan  kredit  secara  optimal  pada  sektor  tersebut  untuk  mencegah  risiko  – risiko yang akan mempengaruhi perbankan.
Bagi  investor  sebelum  menanamkan  modal  nya  terutama  harus  memperhatikan nilai  dari  Rasio  Kecukupan  Modal.  Karena  kenaikan  pada  komponen  ini  menandakan bahwa bank mempunyai komponen modal yang baik sehingga selalu dapat menjalankan fungsi  utamanya  dan  dapat  menyerap  risiko-risiko  akibat  aktivitas  operasionalnya. Variabel  lainnya  seperti  Inefisiensi,  Likuiditas,  Profitabilitas  pun  harus  diperhatikan dengan  seksama  untuk  menghindari  risiko-risiko  kerugian  karena  akan  berpengaruh terhadap  Return  yang  akan  diterima  oleh  investor.  Investor  juga  harus mempertimbangkan  sektor  makro  ekonomi  di  Indonesia  dalam  membuat  keputusan investasi,  seperti  di  sektor  inflasi  dan  tingkat  suku  bunga  yang  tinggi  dapat  menaikan risiko perbankan sehingga investor dapat membagi penanaman modalnya tidak hanya di satu  perbankan.  Begitu  juga  faktor  lainnya  seperti  Kredit  Domestik  ke  sektor  swasta atau Current Account yang  menandakan  bahwa  sektor  usaha  di  Indonesia  sedang berkembang  sehingga  investor  tetap  harus  membagi  penanaman  modal  nya  agar  lebih optimal walaupun akan berinvestasi lebih besar.
Dalam penelitian ini hanya digunakan sektor perbankan yang terdaftar pada sektor perbankan  yang  terdaftar  pada  Bursa  Efek  Indonesia.  Selain  itu  variabel  Risiko Perbankan  hanya  diukur  menggunakan  Z-Score  dan  Variabel  Makro  hanya  terbatas pada  Konsentrasi  Perbankan,  Inflasi,  Tingkat  Suku  Bunga,  Current  Accounts,  Kredit Domestik  ke  sektor  swasta,  Tingkat  Pengangguran.  Untuk  sampel  penelitian  dapat
ditambah  menjadi  lebih  besar  seperti  contoh  Asia  Tenggara  atau  Asia,  seperti  yang diteliti  oleh  Maudos  (2017)  melibatkan  perbankan  di  Eropa.  Untuk  risiko  perbankan dapat  diukur  juga  menggunakan  Non  Performing  Loan.  Variabel  makro  lainnya  yang dapat  diteliti  adalah  Capital  Stringency  Index,  Supervisory  Power  Index,  Private Monitoring  Index,  dan  Activity  Restrictions  Index  (Baselga-Pascual  et  al.,  2015)  atau Bank  Sector  Development  dan  Stock  Market  Development  (Liem  et  al.,  2016)  yang diharapkan dapat menambah refrensi penelitian berikutnya

## BIBLIOGRAFI
Agoraki, M. E. K., Delis, M. D., & Pasiouras, F. (2011). Regulations, competition and bank risk-taking in transition countries. Journal of Financial Stability , 7 (1), 38–48.
Apriadi,  I.,  Sembel,  R.,  Santosa,  P.  W.,  &  Firdaus,  M.  (2016).  Banking  fragility  in Indonesia:  A  panel  vector  autoregression  approach. International  Journal  of Applied Business and Economic Research , 14 (14), 1193–1224.
Baselga-Pascual,  L.,  Trujillo-Ponce,  A.,  &  Cardone-Riportella,  C.  (2015).  Factors influencing  bank  risk  in  Europe:  Evidence  from  the  financial  crisis. North American Journal of Economics and Finance , 34 , 138–166.
Baudino,  P.,  Orlandi,  J.,  &  Zamil,  R.  (2018).  The  identification  and  measurement  of non-performing  assets:  A  cross-country  comparison.  In FSI  Insights  on  Policy Implementation . Retrieved from www.bis.org/emailalerts.htm.
Chiaramonte,  L.,  Croci,  E.,  &  Poli,  F.  (2015).  Should  we  trust  the  Z-score?  Evidence from the European Banking Industry. Global Finance Journal , 28 , 111–131.
Dahir, A. M., Mahat, F. B., & Ali, N. A. Bin. (2018). Funding liquidity risk and bank risk-taking  in  BRICS  countries:  An  application  of  system  GMM  approach. International Journal of Emerging Markets , 13 (1), 231–248.
Davis, E. P., Karim, D., & Liadze, I. (2011). Should multivariate early warning systems for banking crises pool across regions? Review of World Economics , 147 (4), 693– 716.
Demirguc-Kunt,  A.,  Detragiache,  E.,  &  Merrouche,  O.  (2013).  Bank  capital:  Lessons from  the  financial  crisis. Journal  of  Money,  Credit  and  Banking , 45 (6),  1147– 1164.
Dessy,  N.,  &  Setiawan.  (2016).  Pemodelan  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia Menggunakan  Data  Panel  Dinamis  dengan  Pendekatan  Generalized  Method  of Moment Arellano-Bond. Jurnal Sains Dan Seni Its , 5 (2), 205–210. Retrieved from https://media.neliti.com/media/publications/132303-ID-pemodelan-pertumbuhan- ekonomi-indonesia.pdf
Duca,  M.  Lo,  &  Peltonen,  T.  A.  (2013).  Assessing  systemic  risks  and  predicting
systemic events. Journal of Banking and Finance , 37 (7), 2183–2195.
Edirisuriya, P., Gunasekarage, A., & Perera, S. (2019). Product diversification and bank risk:  evidence  from  South  Asian  banking  institutions. Applied  Economics , 51 (5), 444–464.
El-Chaarani,  H.  (2019).  Determinants  of  bank  liquidity  in  the  Middle  East  region.
International Review of Management and Marketing , 9 (2), 64.
Huljak,  I.,  Martin,  R.,  &  Moccero,  D.  (2019).  The  cost-efficiency  and  productivity growth of euro area banks. August ECB Working Paper , (2305).
Kauko,  K.  (2012).  External  deficits  and  non-performing  loans  in  the  recent  financial crisis. Economics Letters , 115 (2), 196–199.
Khan,  M.  S.,  Scheule,  H.,  &  Wu,  E.  (2017).  Funding  liquidity  and  bank  risk  taking. Journal of Banking and Finance , 82 , 203–216.
Köhler,  M.  (2015).  Which  banks  are  more  risky?  The  impact  of  business  models  on Bank Stability. Journal of Financial Stability , 16 , 195–212.
Laeven,  L.,  Ratnovski,  L.,  &  Tong,  H.  (2016).  Bank  size,  capital,  and  systemic  risk: Some international evidence. Journal of Banking and Finance , 69 (June), S25–S34.
Li,  X.,  &  Malone,  C.  B.  (2016).  Measuring  Bank  Risk:  An  Exploration  of  Z-Score. SSRN Electronic Journal , 10 (January), 1–23.
Liem,  N. T., Son, T. H., &  Nghia, H. T. (2016). Factors Affecting Bank Risk-Taking: Evidence  from  Southeast  Asian  Countries. Journal  of  Economics  Development , 23 (2), 120–136.
Louzis,  D.  P.,  Vouldis,  A.  T.,  &  Metaxas,  V.  L.  (2012).  Macroeconomic  and  bank- specific determinants of non-performing loans in  Greece: A comparative study of mortgage, business and consumer loan portfolios. Journal of Banking and Finance , 36 (4), 1012–1027.
Macchiarelli,  C.  (2018).  Post-crisis  Excess  Liquidity  and  Bank  Lending. Brussels: European Parliament , (September).
Martínez‐Malvar,  M.,  &  Baselga‐Pascual,  L.  (2020).  Bank  risk  determinants  in  Latin America. Risks , 8 (3), 1–20.
Maudos,  J.  (2017).  Income  structure,  profitability  and  risk  in  the  European  banking sector:  The impact  of the crisis. Research in  International Business and Finance , 39 , 85–101.
Nguyen,  Q.  T.  T.,  Nguyen,  S.  T.  B.,  &  Nguyen,  Q.  V.  (2019).  Can  Higher  Capital Discipline  Bank  Risk:  Evidence  from  a  Meta-Analysis. Journal  of  Risk  and
Financial Management , 12 (3), 134.
Noman, A. H. M., Gee, C. S., & Isa, C. R. (2018). Does bank regulation matter on the relationship between competition and financial stability? Evidence from Southeast Asian countries. Pacific Basin Finance Journal , 48 (December 2017), 144–161.
Obstfeld, M. (2012). Does the current account still matter? American Economic Review , 102 (3), 1–23.
Petria,  N.,  Capraru,  B.,  &  Ihnatov,  I.  (2015).  Determinants  of  Banks’  Profitability: Evidence  from  EU  27  Banking  Systems. Procedia  Economics  and  Finance , 20 (September), 518–524.
Pinasti,  W.  F.,  &  Mustikawati,  R.  I.  (2018).  Pengaruh  Car,  Bopo,  Npl,  Nim  Dan  Ldr Terhadap  Profitabilitas  Bank  Umum  Periode  2011-2015. Nominal,  Barometer Riset Akuntansi Dan Manajemen , 7 (1), 1–15.
Poghosyan,  T.,  &  Čihak,  M.  (2011).  Determinants  of  Bank  Distress  in  Europe: Evidence  from  a  New  Data  Set. Journal  of  Financial  Services  Research , 40 (3), 163–184.
Purba,  H.  Y.,  Darminto,  &  NP  Endang,  M.  G.  W.  (2015).  Analisis  CAMEL  Untuk Menilai  Performance  Perusahaan  Perbankan. Jurnal  Administrasi  Bisnis  (JAB) , 29 (1), 86–94.
Puspadjuita,  E.  A.  R.  (2017).  Factors  that  Influence  the  Rate  of  Unemployment  in Indonesia. International Journal of Economics and Finance , 10 (1), 140.
Reinhart, C. M., & Rogoff, K. S. (2013). Banking crises: An equal opportunity menace. Journal of Banking and Finance , 37 (11), 4557–4573.
Salsabila,  H.  A.,  &  Iriyadi,  I.  (2020).  Evaluasi  Atas  Penerapan  Sistem  Informasi Akademik  Dan  Keuangan  Terhadap  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa. JAS-PT (Jurnal Analisis Sistem Pendidikan Tinggi Indonesia) , 4 (2), 137.
Simatupang,  H.  B.  (2019).  Peranan  perbankan  dalam  meningkatkan  perekonomian indonesia. Jurnal Riset Akuntansi Multiparadigma , 6 (2), 136–146. Retrieved from https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/JRAM/article/view/2184/1510
Tran, N., Ha, T., & Quyen, G. (2018). International Journal of Economics and Financial Issues  The  Impact  of Funding  Liquidity on Risk-taking Behaviour of Vietnamese Banks: Approaching by Z-Score Measure. International Journal of Economics and Financial Issues , 8 (3), 29–35.