Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 8 No. 2 September 2021 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN : 2654-5837, Hal 1 79 – 187

## DETERMINAN KREDIT BERMASALAH PADA BANK DEVISA DI INDONESIA
Oleh

## Evi Sistiyarini
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Hayam Wuruk Perbanas
(d/h STIE Perbanas Surabaya) Email : evi.sistiyarini@perbanas.ac.id Ririn Poerwanti Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Hayam Wuruk Perbanas (d/h STIE Perbanas Surabaya) Email : ririn@perbanas.ac.id *Korespodensi: Email penulis pertama Article Info Abstract Article History : Received 29 August - 2021 Accepted 06 Sept - 2021 Available Online   25 Sept - 2021 This  study  aims  to  examine  and  analyze  the  factors  that  affect problem credit in foreign exchange banks in Indonesia. This study uses  the  ratio  NPL  as  the  dependent  variable.  The  independent variables use CAR, LDR, NIM, BOPO, interest rate and inflation. The data uses a  secondary data. Data collection technique uses the documentation method. The populations of this study are all of the foreign exchange  banks.  There are 33 bank sample in this study. The data analysis technique uses panel data regression. The results show  that  CAR,  LDR,  NIM,  BOPO,  interest  and  inflation simultanously  have  a  significant  effect  on  NPL.  CAR,  LDR,  and BOPO  variables  partially  negative  effect  but  not  significantly  on NPL.  The  NIM  variable  partially  has  a  positive  effect  and  not significant  on  the  NPL.  Interest  rate  partially  has  a  significant positive  effect  on  the  NPL.  The  inflation  variable  partially  has  a significant negative effect on the NPL.
Keyword : Foreign  exchange  bank, Panel  Data,  Regression, Problem Credit

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  tugas  bank  adalah memberikan  pinjaman  kepada  masyarakat. Di  dalam  kegiatan  penyaluran  kredit,  ada keuntungan  yang  diperoleh  bank  dalam bentuk pendapatan bunga dimana pendapatan bunga  merupakan  pendapatan  terbesar  bagi bank.  Akan  tetapi,    penyaluran  kredit  bank kepada  nasabah    juga  memiliki  risiko  yaitu risiko  kredit  bermasalah.  Tingginya  kredit bermasalah  yang  dimiliki  oleh  suatu  bank dapat  berdampak  kepada  tingkat  Kesehatan bank  tersebut.  Semakin  baik  kualitas  kredit bank  mengindikasikan  bahwa  bank  masih
dikategorikan  sebagai  bank  yang  sehat. Terjadinya  kredit  bermasalah  juga  dapat merugikan bank.
Kredit bermasalah merupakan kredit yang  mengalami  penundaan  pembayaran oleh  debitur.  Peningkatan  kredit  bermasalah bank berdampak pada peningkatan rasio NPL ( Non  Performing  Loan) yaitu  rasio  antara jumlah kredit bermasalah dengan total kredit bank  (Ulfa,  2017).  Peningkatan  NPL menunjukkan  peningkatan  tingkat  kredit bermasalah  bank  dan  dapat  memberikan pengaruh  negatif  bagi  bank  (Akbar,  Taufik dkk,  2018).  Peningkatan  NPL  pada    bank
dapat  menggangu  likuiditas  bank  (Prihatin, Lilik et  al, 2018).  Bank  Indonesia  telah mensyaratkan bahwa bank tingkat NPL suatu bank adalah di bawah 5%.
Berdasarkan  data  laporan  keuangan bank  dapat  diketahui  bahwa  dari  44  bank devisa  di  Indonesia  hanya  terdapat  6  bank yang mengalami rata-rata trend negatif yang berarti 6 bank tersebut mengalami penurunan kredit/pembiayaan  bermasalah,  sedangkan sisanya  sebanyak  38  bank  mengalami peningkatan  kredit  bermasalah.  Hal  ini mengindikasikan bahwa masih banyak bank devisa  di  Indonesia  yang  mengalami peningkatan  kredit  bermasalah.  Rata-rata trend  keseluruhan  kredit  bermasalah  bank devisa  selama  periode  penelitian  meningkat sebesar 0,26 persen.
Terjadinya  kredit  bermasalah  bank dapat disebabkan karena faktor yang berasal dari  dalam  bank  seperti Capital  Adequacy Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR), Net  Interest  Margin (NIM)  &  Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional  (BOPO).  Selain  itu,  kredit bermasalah  juga  dapat  disebabkan  karena faktor  yang  berasal  dari  luar  seperti  tingka suku bunga dan inflasi.
CAR  merupakan  rasio  permodalan bank.  Peningkatan  CAR  menunjukkan permodalan  yang  baik.  Modal  bagi  bank dapat  digunakan  untuk  mengcover  risiko salah  satu  nya  adalah  risiko  kredit. Kamaludin, et  al (2015)  membuktikan adanya    pengaruh  negatif  signifikan  antara CAR  terhadap  NPL.  Semakin  tinggi  modal yang dimiliki bank, semakin baik kemampuan  bank  dalam  mengcover  risiko sehingga  kredit  bermasalah  bank  yang ditunjukkan  dengan  NPL  juga  semakin rendah.  Akan  tetapi  Halim,  Marisya  (2015) serta  Handayani  dan  Bambang  (2017)  yang justru  menemukan  bahwa  tidak  adanya pengaruh    CAR  terhadap  NPL.  Hal  ini dikarenakan  rata-rata  CAR  bank  di  atas  8% membuat  bank  yakin  untuk  memberikan kredit  yang lebih berkualitas.  Alexandri dan Teguh  (2015)  juga  membuktikan  bahwa CAR  berpengaruh  positif  tidak  signifikan terhadap  NPL.  Andreani  dan  Erick  (2016) membuktikan  hasil  yang  berbeda  bahwa CAR  berpengaruh  negatif  tidak  signifikan terhadap NPL. Penurunan NPL terjadi karena
kemampuan bank dalam menanggung risiko yang semakin baik.
LDR menunjukkan jumlah penyaluran  kredit  bank  kepada  debitur berdasarkan pada sumber dana yang dimiliki oleh  bank  (Astrini et  al, 2018).  Tingginya jumlah kredit yang disalurkan akan berdampak  pada  tingginya  risiko  kredit bermasalah  bank  jika  bank  tidak  mampu mengelola  kredit  tersebut  dengan  baik. Prinsip  kehati-hatian  perlu  diterapkan  oleh bank  dalam  memberikan  fasilitas  kredit dengan  memperhatikan  analisis  kredit  yang tepat.  Penelitian  Firmansyah,  Irman  (2014), Kamaludin, et al (2015), Andreani dan Erick (2016),  Handayani  dan  Bambang  (2017) memberi    bukti  bahwa  terdapat  pengaruh positif signifikan antara LDR terhadap NPL. Halim,  Handayani  (2015)  membuktikan pengaruh positif tidak signifikan antara LDR terhadap NPL.
NIM  merupakan  rasio  bank  dalam menghasilkan  pendapatan  bunga  bersih  dari aktiva  produktif  yang  dimilikinya  (Ginting dan  Mulyo,  2016).  Semakin  tinggi  NIM berarti  semakin  tinggi  pendapatan  bunga bersih  yang  diterima  oleh  bank,  artinya semakin  baik  kemampuan  bank  dalam mengelola aset produktif nya sehingga kredit bermasalah  yang  ditunjukkan  dengan  rasio NPL akan semakin menurun. Kamaludin, et al (2015) membuktikan NIM tidak berpengaruh  terhadap  NPL.  Penelitian  lain oleh  Andreani  dan  Erick  (2016)  yang menunjukkan  NIM  berpengaruh  positif signifikan terhadap NPL.
Rasio BOPO merupakan rasio antara jumlah  beban  operasional  dan  pendapatan operasional bank. Rasio BOPO yang semakin tinggi mengindikasikan kondisi yang kurang baik  karena  peningkatan  beban  operasional yang  lebih  tinggi  dibandingkan  peningkatan pendapatan  operasional.  Tingginya  beban operasional  mengindikasikan  bahwa  bank semakin tidak efisien dan dapat menurunkan laba.  Ketidakefisienan  bank  dalam  kegiatan operasionalnya,  dapat  dapat  meningkatkan jumlah  kredit  bermasalah  dan  NPL  juga meningkat.  Andreani  dan  Erick  (2016) membuktikan  bahwa  BOPO  berpengaruh positif signifikan terhadap NPL.
Tingkat  suku  bunga  berdampak positif terhadap NPL. Tingginya suku bunga akan  berdampak  pada  meningkatnya  bunga
simpanan maupun pinjaman. Semakin tinggi bunga pinjaman maka semakin sulit nasabah dalam  membayar  kewajiban  kepada  bank. Hal ini berdampak pada semakin tinggi kredit bermasalah dan menyebabkan NPL meningkat.  Skenderi et  al (2016),  Andreani dan  Erick  (2016)    membuktikan  bahwa tingkat  suku  bunga  berpengaruh  positif signifikan  terhadap  NPL.  Hal  ini  tidak sejalan dengan Kamaludin, et al (2015) yang membuktikan  adanya  pengaruh  positif  tidak signifikan antara suku bunga terhadap NPL.
Terjadinya  inflasi  di  suatu  negara dapat  berdampak  pada  peningkatan  harga barang  secara  keseluruhan.  Naiknya  harga barang secara terus menerus dapat menyebabkan kesulitan pembayaran pinjaman  oleh  debitur.  Hal  ini  berdampak pada  meningkatnya  kredit  bermasalah  bank sehingga NPL juga ikut meningkat. Firmansyah,  Irman  (2014)  membuktikan bahwa inflasi berpengaruh negatif signifikan terhadap  NPF  bank  syariah  di  Indonesia. Penelitian tersebut sejalan dengan penelitian Andreani  dan  Erick  (2016)    bahwa  inflasi berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap NPL. Kamaludin, et al (2015), Alexandri dan Teguh  (2015)    membuktikan  bahwa  inflasi berpengaruh positif tidak signifikan terhadap NPL.
Halim,
Marisya(2015) juga memberikan  bukti  yang  berbeda  bahwa inflasi  justru  tidak  berpengaruh  terhadap
NPL.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas mengenai adanya peningkatan kredit bermasalah  serta  hasil    dari  beberapa penelitian terdahulu tentang kredit bermasalah  yang    memberikan  hasil  yang tidak  konsisten  sehingga  hal  ini  menjadi research  gap untuk  melakukan  penelitian lebih  lanjut  tentang  determinan  kredit bermasalah pada bank devisa di Indonesia.

## 2. KAJIAN
PUSTAKA

## DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS
Messai  and  Jouini  (2013)  dalam penelitiannya  menemukan  bahwa  GDP, ROA,  memiliki pengaruh negatif  signifikan terhadap  NPL.  Variabel  IRR, loans  losses reserves memiliki pengaruh positif signifikan terhadap NPL.
Firmansyah,  Irman  (2014)  meneliti tentang  determinan  pembiayaan  bermasalah pada  bank  syariah  di  Indonesia.  Hasil
penelitian menunjukkan bahwa ukuran bank, BOPO  tidak  berpengaruh  terhadap  NPF. Variabel  GDP,  inflasi  berpengaruh  negatif signifikan  terhadap  NPF  bank  syariah. Variabel  FDR  memiliki  pengaruh  positif signifikan terhadap NPF.
Kamaludin  dkk  (2015)  meneliti tentang  determinan  NPL  pada  industri perbankan  yang  go  public.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  LDR  dan  nilai  tukar berpengaruh positif signifikan terhadap NPL. Inflasi  dan  tingkat  suku  bunga  berpengaruh positif  tidak  signifikan  terhadap  NPL.  CAR berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap NPL,  sedangkan  NIM  tidak  berpengaruh terhadp NPL.
Halim,  Marisya(2015)  melakukan penelitian  tentang  faktor  dari  dalam    dan faktor dari luar bank yang berpengaruh pada Non  Performing  Loan di  bank  pemerintah dan bank swasta di Jawa Timur. Penelitian ini menggunakan  regresi  data  panel  dalam pengolahan data. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  CAR,  inflasi,  nilai tukar, dan PDRB tidak berpengaruh terhadap NPL.  Rasio  LDR  berpengaruh  positif  tidak signifikan terhadap NPL.
Alexandri dan Teguh (2015) meneliti tentang  Faktor  internal  dan  eksternal  yang mempengaruhi  NPL.  Kesimpulan  penelitian menunjukkan  bahwa  ukuran  bank,  GDP memiliki  pengaruh  negatif  tidak  signfikan terhadap  NPL.  Variabel  CAR  memiliki pengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap NPL.  ROA  memiliki  pengaruh  positif signfikan terhadap NPL. Sedangkan variable inflasi  memiliki  pengaruh  positif  tidak signifikan.
Skenderi et  al (2016)  membuktikan bahwa  variable  GDP, maturity dan grace apply memmiliki pengaruh negatife terhadap NPL.  Terdapat  pengaruh  positif  antara tingkat  suku  bunga,  tingkat  inflasi  dan tingkat pengangguran terhadap NPL.

## Kolektibilitas Kredit
Dalam  SEBI  No  73/DPNP  Tahun 2005  terdapat  5  kriteria  kredit  yaitu  Lancar (pembayaran  tepat  waktu),  Dalam  Perhatian Khusus (terjadi tunggakan penundaan pembayaran  sampai  dengan  3  bulan.), Kurang Lancar (terjadi penundaan pembayaran  sampai  4  bulan),  Diragukan (terjadi  penundaan  pembayaran  sampai  6
bulan)  dan  Macet  (terjadi  penundaan pembayaran  lebih  dari  6  bulan).  Kualitas kredit  dikatakan  sebagai  kredit  bermasalah jika  masuk  dalam  kelompok  Kurang  lancar, diragukan  dan  macet.    Soedarsa,  Herry  dan Apri  Irianti  (2015)  menjelaskan    bahwa upaya  penyelamatan  kredit  bermasalah  ini dapat  menggunakan  cara rescheduling (penjadwalan ulang) , restructuring (penataan kembali) , dan reconditioning (persyaratan ulang).
NPL NPL adalah rasio yang mencerminkan ketidakmampuan debitur dalam  membayar  pinjaman  kepada  bank (Dwihandayani,  Deasy,  2017).  Semakin tinggi  nilai  NPL  berarti  semakin  meningkat kredit bermasalah bank. Hal ini menunjukkan ketidakmampuan  bank  dalam  pengelolaan kredit.  Berikut  ini  adalah  cara  perhitungan NPL (Ikatan Bankir Indonesia, 2013: 177).

## Pengaruh Antar Variabel Pengaruh CAR Terhadap NPL
CAR sebagai rasio kecukupan modal yang digunakan untuk mendukung operasional  bank  (Fauzi,  Achmad  dkk, 2020).  CAR  memiliki  pengaruh  negatif terhadap  NPL.  Semakin  tinggi  CAR, menunjukkan bahwa kemampuan permodalan bank semakin baik dan semakin mampu  bank  tersebut  dalam  mengcover terjadinya  risiko  sehingga  adanya  kredit bermasalah  bank  semakin  menurun.  Hal  ini menyebabkan  rasio  NPL  bank  semakin menurun.  Rumus  CAR  adalah  sebagai berikut (Ikatan Bankir Indonesia, 2013: 174).
H1 : CAR berpengaruh negatif signifikan terhadap NPL pada bank devisa di Indonesia
LDR menunjukkan banyaknya kredit yang  disalurkan  oleh  bank  kepada  debitur atas sumber dana bank (Astrini et al, 2018). LDR  berpengaruh  positif  terhadap  NPL. Semakin tinggi LDR menunjukkan kemampuan  likuiditas  bank    yang  cukup baik. Tingginya jumlah kredit yang disalurkan  kepada  nasabah  tanpa  adanya pengelolaan  dan  analisis  yang  baik  dapat meningkatkan risiko terjadinya kredit bermasalah.  Peningkatan  kredit  bermasalah bank  dapat  meningkatkan  rasio  NPL  bank. Rumus  LDR adalah:
H2 : LDR berpengaruh positif signifikan terhadap  terhadap  NPL  pada  bank  devisa  di Indonesia.

## Pengaruh NIM Terhadap NPL
NIM merupakan rasio yang menunjukkan  kemampuan  bank  dalam menghasilkan  pendapatan  bunga  bersih  dari aktiva  produktif  yang  dimilikinya  (Ginting dan Mulyo, 2016). NIM berpengaruh negatif terhadap NPL.
Peningkatan NIM mengindikasikan  efektifitas  kredit  bank sebagai  aktiva  produktif  sehingga  kredit bermasalah  semakin  rendah  dan  NPL  juga semakin rendah. Penurunan NIM pada bank dapat  mengindikasikan  semakin  tingginya kredit  bermasalah  sehingga  NPL  semakin besar.  NIM  dapat  dihitung  dengan  cara sebagai  berikut  (Ikatan  Bankir  Indonesia, 2013: 179).
H3 :
NIM berpengaruh negatif signifikan terhadap NPL pada bank devisa di Indonesia.

## Pengaruh BOPO terhadap NPL
BOPO  merupakan  rasio  efisiensi bank yang dihitung dari perbandingan antara beban operasional  (beban  bunga dan beban operasional lain) dan pendapatan operasional (pendapatan bunga dan pendapatan operasional  lain)  (Karim,  Abdul  dan  Fifi Hanafia,  2020).  BOPO  berpengaruh  positif terhadap  NPL.  Semakin  besar  BOPO  maka
kondisi bank  semakin kurang  efisien  karena semakin tinggi beban yang dikeluarkan oleh bank dibandingkan dengan pendapatan yang diterima.  Peningkatan  pendapatan  bunga yang  lebih  kecil  mengindikasikan  bahwa kemampuan  membayar  pinjaman  debitur yang  semakin  rendah  sehingga  rasio  kredit bermasalahnya (NPL) semakin tinggi. BOPO dapat  diukur  dengan  cara  sebagai  berikut (Ikatan Bankir Indonesia, 2013: 179).
BOPO = Beban Operasional Pendapatan Operasional H4 : BOPO berpengaruh positif signifikan terhadap NPL pada bank devisa di Indonesia.

## Pengaruh Suku Bunga terhadap NPL
Suku  bunga  berpengaruh  positif terhadap NPL. Peningkatan suku bunga SBI dapat  mengakibatkan  peningkatan  bunga simpanan.  Hal  ini  dapat  menyebabkan peningkatan  biaya  yang  dikeluarkan  bank. Jika dikaitkan dengan suku bunga pinjaman, peningkatan suku bunga pinjaman menyebabkan  debitur  semakin  sulit  untuk memenuhi kewajibannya kepada  bank berupa  pembayaran  angsuran.  Hal  ini berdampak  pada  semakin  tingginya  kredit bermasalah  bank  yang  ditunjukkan  dengan semakin  tingginya  rasio  NPL.  Tingkat  suku bunga  menggunakan  JIBOR    dari  Bank Indonesia.  Pertiwi,  Risna et  al (2020) menemukan  bahwa  tingkat  suku  bunga berpengaruh  positif  signifikan  terhadap pembiayan bermasalah
H5 :  Tingkat  suku  bunga  secara  parsial berpengaruh positif signifikan terhadap NPL pada bank devisa di Indonesia.

## Pengaruh Inflasi Terhadap NPL
Terjadinya  inflasi  dari  luar    negeri dapat  menyebabkan  kenaikan  harga  barang secara terus menerus di dalam negeri (Linda, Muthia et  al, 2015).  Inflasi  berpengaruh positif  terhadap  NPL  Tingginya  tingkat inflasi  dapat  menurunkan  pendapatan  riil masyarakat, sehingga kemampuan masyarakat  dalam  membeli  barang  menjadi menurun dan standar hidup masyarakat juga mengalami  penurunan.  Kondisi  ini  juga
menyebabkan  terjadinya  ketidakmampuan debitur  untuk  membayar  kewajibannya. Peningkatan  kesulitan  pembayaran  yang dialami oleh debitur ini dapat meningkatkan rasio  NPL  Bank.  Tingkat  Inflasi  diukur dengan menghitung CPI.
H6 :  Tingkat  inflasi  secara  parsial berpengaruh positif signifikan terhadap NPL pada bank devisa di Indonesia.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini
merupakan
explanatory  research karena  penelitian  ini bertujuan  untuk  menguji  hipotesis  antara variabel  bebas  dengan  variabel  terikat (Agustina,  W  &  Surachim,  2017).    Sumber data sekunder berasal dari publikasi laporan keuangan  bank.  Teknik  pengumpulan  data yaitu teknik dokumentasi. Pengumpulan data diperoleh  dengan  mendowload  data  data  di laporan  keuangan  bank  yang  ada  di  website Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  maupun  di website  masing-masing  bank.  Populasi penelitian  meliputi  seluruh  bank  devisa  di Indonesia.  Teknik  pengambilan  sampel secara purposive  sampling yaitu  Teknik pengambilan  sampel  dengan  menggunakan kriteria  tertentu  (Sugiyono,  2012:126). Kriteria tersebut yaitu bank merupakan Bank devisa konvensional  serta Bank  yang  secara rutin  menyampaikan  laporan  keuangan selama  periode  penelitian  yaitu  Triwulan  I tahun  2013  sampai  dengan  triwulan  IV Tahun 2017. Dari kriteria tersebut diperoleh sampel sebanyak 33 bank.
Variabel  dependen  menggunakan variabel  NPL.  variabel  independen  terdiri dari  variabel  CAR,  LDR,  NIM,  BOPO, tingkat  suku  bunga  dan  tingkat  inflasi. Teknik  analisis  data  menggunakan  regresi data  panel . Teknik  analisis  data  pada penelitian  ini  adalah  menggunakan  regresi data panel yang merupakan kombinasi antara data time  series dan  data cross  section. Nuryanto  dan  Zulfikar  Bagus  Pambuko (2018:83-97)  menjelaskan  bahwa  terdapat  3 model yang ada pada regresi data panel yaitu pooled least square model (PLS), fixed effect model (FEM)  serta random  effect  model (REM). Untuk memilih salah satu dari ketiga model  tersebut,  maka  dapat  digunakan pengujian  model  yaitu Chow  Test  dan Hausman  Test.  Chow  Test digunakan  untuk menentukan model yang paling layak antara
FEM  dan  PLS.  Jika  nilai  F  statistik  lebih besar  dari  F  tabel  maka  FEM  merupakan model  yang  lebih  baik. Hausman  Test digunakan  untuk  menentukan  antara  model FEM dan REM. Jika nilai statistik Hausman lebih  besar  dari  dari  nilai  tabel,  maka  FEM merupakan  model  yang  lebih  baik.    Uji statistik dilakukan dengan cara menguji uji F dan uji t.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Model Regresi Data Panel
Pemilihan
ketiga model regresi
menggunakan  uji  chow  tes,  uji  hausman  tes dan uji lagrange multiplier. Uji Chow Test Tabel 1. Hasil Uji Chow Test Effect Test Statistic d.f Prob Cross Section F 14.320308 (32,621) 0.0000 Cross Section Chi Square 364.775683 32 0.0000 Sumber: Data diolah, 2018
Tabel  1  membuktikan    nilai  F  hitung 14,320308  di  atas  F  tabel  2,112446  dengan probabilitas  signifikansi  sebesar  0,0000  di bawah  α  0,05.  Hasil  tersebut  membuktikan FEM merupakan  model  yang  lebih  baik daripada CEM.
Uji Hausman Test Tabel 2. Hasil Uji Hausman Test Test Summamry Chi-Sq Statistic Chi- Sq.d.f Prob Cross Section random 0.000000 6 1.0000 Sumber : Data Diolah, 2018
Hasil  hausman  test  membuktikan  nilai statistik  Hausman  0,0000  lebih  rendah  dari nilai  tabel  719,8304.  Selain  itu  nilai signifikansi  1,000  di  atas  α  0,05.  Hasil tersebut    mengindikasikan  REM merupakan model yang lebih baik.
Uji Lagrange Multiplier Hasil chow test dan hausman test menghasilkan  ketepatan  model  yang  tiadak konsiten  sehingga  perluu  dilakukan  uji lagrange  multiplier.  Nilai  LM  pada  hitung data  panel  sebesar  141,672  di  atas  α  0,05. Model  REM  merupakan  model  yang  lebih tepat  daripada  CEM.  Berdasarkan  hasil
ketiga  uji  tersebut,  REM  merupakan  model yang dipilih dalam penelitian ini.
Tabel 3. Hasil Model Random Effect
Model Variable Coefficient Std.Error t- Statistic Prob CAR -8.61E-05 0.000439 - 1.195982 0.8447 LDR -0.004049 0.003577 - 1.132046 0.2580 NIM 0.003981 0.050077 0.079500 0.9367 BOPO -2.21E-05 0.000106 - 0.207231 0.8359 BUNGA 0.116706 0.0053782 2.169982 0.0304 INFLASI -0.210079 0.020738 - 10.12998 0.0000 C 2.246874 0.538390 4.173318 0.0000 Sumber: Data diolah, 2018

## Persamaan Regresi Data Panel
NPL = -8.61e-05*CAR - 0.004049*LDR + 0.003981*NIM - 2.21e-05*BOPO + 0.116706*BUNGA - 0.210079*INFLASI + 2.246874 + [CX=R]
a) α = 2.246874, jika nilai variabel yang lain konstan  maka  nilai  variabel  Y  (NPL) adalah sebesar 2.246874
b) β 1 =  -8.61e-05,  jika  terjadi  peningkatan CAR  sebesar  1  persen  maka  terjadi penurunan  NPL  yaitu  sebesar  8.61e-05 persen
c) β 2 = -0.004049, jika peningkatan LDR 1 persen  maka  terjadi  penurunan  NPL yaitu 0.004049 persen.
d) β 3 =  0.003981  artinya  jika    peningkatan NIM  sebesar  1  persen  maka  terjadi peningkatan NPL yaitu 0.003981 persen
e) β 4 =  -  2.21e-05  artinya  jika  peningkatan BOPO 1 persen maka  terjadi penurunan NPL yaitu 2.21e-05 persen.
f) β 5 =  0.116706  artinya  jika  peningkatan bunga 1 persen maka terjadi peningkatan NPL yaitu 0.116706 persen.
g) β 6 = -0.210079 artinya jika  peningkatan inflasi  1  persen  maka  terjadi  penurunan NPL yaitu  0.210079 persen.

## Pembahasan
Hasil probabilitas F statistik menghasilkan nilai 0,0000 kurang dari α 0,05 artinya CAR, LDR, NIM, BOPO, Bunga dan Inflasi  secara  simultan  memiliki  pengaruh signifikan terhadap NPL pada bank devisa di Indonesia.    Nilai  probabilitas  t  statistik variabel CAR adalah sebesar 0,8447 di atas α
0,05  dengan  nilai  koefisien  sebesar  -8.61E- 05.  Nilai  tersebut  berarti    bahwa  variabel CAR secara parsial berpengaruh negatif tidak signifikan terhadap NPL pada bank devisa di Indonesia. Dalam hal ini H0 diterima dan H1 ditolak. CAR menunjukkan permodalan yang dimiliki  oleh  bank.  Tingginya  rasio  CAR menunjukkan  kemampuan permodalan bank yang  semakin  kuat  sehingga  lebih  mampu dalam mengcover terjadinya risiko sehingga kredit  bermasalah  bank  yang  ditunjukkan dengan nilai NPL semakin kecil. Berdasarkan  PBI  Nomor  :  15/2/PBI/2013, disebutkan bahwa bank wajib memiliki rasio kecukupan  modal  8%.  Semakin  tinggi  nilai rasio  CAR,  maka  semkain  baik  permodalan bank  nya.  Hasil  penelitian  yang  tidak signifikan  mengindikasikan  bahwa  besar kecilnya  CAR  tidak  berpengaruh  kepada jumlah kredit bermasalah bank karena setiap bank  wajib  memiliki  rasio  CAR  sesuai dengan  regulasi  Bank  Indonesia.  Selama periode  penelitian  nilai  CAR  Bank  Devisa sudah  di  atas  8%.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa  Bank  Devisa  sudah  memenuhi ketentuan  regulasi  dari  Bank  Indonesia. Penelitian  ini  tidak  mendukung  penelitian Kamaludin, et  al (2005)  yang  membuktikan CAR berpengaruh negatif signifikan terhadap  NPL.  Namun,  penelitian  ini mendukung  penelitian  Halim,  Marisya (2015),  Handayani  dan  Bambang  (2017) yang  membuktikan  CAR  tidak  berpengaruh terhadap NPL.
Probabilitas t  statistik variabel LDR adalah sebesar 0,2580 di atas α 0,05 dengan koefisien  -0,004049  maka  variabel  LDR secara  parsial  berpengaruh  negatif  tidak signifikan terhadap NPL pada bank devisa di Indonesia. Kesimpulannya adalah H0 diterima dan H2 ditolak. LDR menunjukkan jumlah  pinjaman  yang  diberikan  kepada debitur. Ketidaksiginifikanan
ini menunjukkan  tinggi  rendahnya  kredit  yang diberikan  oleh  bank  tidak  berpengaruh terhadap tinggi rendahnya kredit bermasalah bank  yang  ditunjukkan  dengan  rasio  NPL. Peningkatan kredit pada bank tetap membutuhkan analisis yang tepat, pemantauan  secara  rutin  serta  pengelolaan kredit yang baik sehingga dapat menurunkan kredit  bermasalah.  Peningkatan  kredit  bank tanpa diimbangi dengan adanya pengelolaan kredit akan dapat meningkatkan risiko kredit
bank.    Kebijakan  mengenai  prinsip  6C (character,  capacity,  collateral,  capital, constraint dan condition  of  economy) juga diterapkan oleh bank devisa dalam pemberian  kredit.  Penelitian  ini  tidak mendukung  penelitian  Halim,  Marisya (2015)  dimana  LDR  berpengaruh  positif tidak signifikan terhadap NPL
Probabilitas  t  statistik  NIM  adalah sebesar  0,9367  di  atas  α  0,05  dengan koefisien  0,003981  maka  variabel  NIM secara  parsial  berpengaruh  positif  tidak signifikan terhadap NPL pada bank devisa di Indonesia. Kesimpulannya adalah H0 diterima dan H3 ditolak. Hasil penelitian ini mendukung  penelitian  Kamaludin, et  al (2015),  bahwa  semakin  tinggi  NIM  berarti penempatan  aktiva  produktif  dalam  bentuk kredit  semakin  efektif,  sehingga  kredit bermasalah  semakin  rendah  dan  NPL  juga semakin  rendah.  Jika  NIM  menunjukan prosentase  yang  rendah,  maka  akan  terjadi kenaikan  kredit  bermasalah  dan  NPL  juga meningkat.
Probabilitas t statistik BOPO adalah 0,8359 di atas α 0,05 dengan nilai koefisien  - 2.21E-05 maka variabel BOPO secara parsial berpengaruh negatif tidak signifikan terhadap NPL  pada  bank  devisa  di  Indonesia. Kesimpulannya  adalah  H0  diterima  dan  H4 ditolak.  Semakin  kecil  rasio  BOPO  maka beban operasional meningkat dengan prosentase  yang  lebih  kecil  dari  prosentase peningkatan pendapatan operasional. Hal ini mengindikasikan efisiensi bank yang semakin  baik.  Bank  yang  semakin  efisien dalam  kegiatan  operasionalnya  maka  bank akan  semakin  mampu  menekan    terjadinya kredit  bermasalah.  Akan  tetapi  selama periode penelitian terjadi peningkatan kredit bermasalah pada bank devisa yang ditunjukkan  dengan  rata-rata  tren  yang semakin meningkat.
Probabilitas  t  statistik  tingkat  suku bunga sebesar 0,0304 di bawah - α 0,05 dan nilai  koefisien  sebesar  0.116706  maka variabel  bunga  secara  parsial  berpengaruh positif  signifikan  terhadap  NPL  pada  bank devisa  di  Indonesia.  Kesimpulannya  adalah H0  ditolak  dan  H5  diterima.  Secara  teori peningkatan  tingkat  suku  bunga  bank  yang dibebankan  bank  kepada  debitur,  dapat menyebabkan penurunan kemampuan membayar debitur dan menyebabkan
semakin  tinggi  tunggakan  kredit.  Tingginya nilai  tunggakan  kredit  dapat  meningkatkan kredit  bermasalah  bank.  Sepanjang  tahun penelitian  nilai  NPL  pada  bank  devisa  di Indonesia  mengalami  peningkatan  sebesar 0,02 persen. Hasil penelitian ini mendukung Skenderi, et al (2016) dan Pertiwi, Risna et al (2020)  yang  juga  membuktikan  suku  bunga secara  parsial  berpengaruh  berpengaruh positif  signifikan  terhadap  NPL  pada  bank devisa di Indonesia. Dalam terhadap NPL.
Probabilitas t statistik inflasi 0,0000 di  bawah  0.116706  dengan  nilai  koefisien sebesar  -0.210079  maka  variabel  inflasi secara parsial berpengaruh negatif signifikan terhadap NPL pada bank devisa di Indonesia. Dalam  hal  ini  H0  diterima  dan  H6  ditolak. Hal  ini  mengindikasikan  penurunan  tingkat inflasi  dapat  menyebabkan  peningkatan kredit bermasalah. Rendahnya tingkat inflasi berarti  semakin  rendah  tingkat  bunga  maka menyebabkan masyarakat akan lebih banyak mengajukan  kredit.  Inflasi  yang  semakin menurun menyebabkan kemampuan membayar  debitur  akan  semakin  membaik dan  kredit  bermasalah  akan  semakin menurun. Akan tetapi dalam masa penelitian nilai NPL pada bank devisa naik sebesar 0,02 persen.  Peningkatan  kebutuhan  kredit  yang tidak disertai dengan kemampuan membayar yang  baik  dari  debitur  akan  menyebabkan peningkatan  kredit  bermasalah.  Penelitian Iman  Firmansyah  (2014)  membuktikan bahwa  inflasi  secara  parsial  berpengaruh negatif  signifikan  terhadap  NPF  pada  bank syariah.  Penelitian  ini  berbeda  dengan Kamaludin, et  al (2015)  yang  membuktikan inflasi  berpengaruh  positif  tidak  signifikan terhadap  NPL.  Halim,  Marisya  (2015)  juga membuktikan  tidak  ada  pengaruh  antara inflasi dan NPL

## 5. KESIMPULAN
Secara  simultan,  terdapat  pengaruh signifikan  antara  CAR,  LDR,  NIM,  BOPO, bunga  dan  inflasi  terhadap  NPL  pada  bank devisa di Indonesia. Terdapat 3 variabel yang memberikan pengaruh negatif tidak signifikan  terhadap  NPL  yaitu  CAR,  LDR dan  BOPO.  Hasil  positif  tidak  signifikan terhadap  NPL  diperoleh  dari  variabel  NIM. Variabel  bunga  memiliki  pengaruh  positif signifikan  pada  NPL,  sedangkan  variabel
inflasi  memiliki  pengaruh  negative  yang signifikan pada bank devisa di Indonesia.

## 6. REFERENSI
Agustina,  W dan A Surachim. 2017. Kredit Bermasalah untuk Meningkatkan Profitabilitas  BUSN  Non  Devisa  Go Public, Strategic.Jurnal  Pendidikan Manajemen Bisnis, 17(1), 1-8.
Akbar,  M  Taufik.,  Moeljadi  P  &  Atim
Djazuli. 2018. Pengaruh Kredit Macet Terhadap Profitabilitas Melalui Kecukupan Modal, Biaya dan
Pendapatan Operasional. Jurnal Bisnis dan Manajemen, 5(1), 79-91.
Alexandri,  Moh.  Benny  &  Teguh  Iman Santoso. 2015.  Non Performing Loan: Impact of Internal and External Factor (Evidence  in  Indonesia). International Journal  of  Humanities  and  Social Science Invention, 4(1),  87-91.
Andreani,  C.B.,  dan  Erick.  2016.  Analisis Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Non  Performing  Loan  pada  Bank Umum  di  Indonesia. Jurnal  Wira Ekonomi Mikroskil, 6(2), 113-122. Astrini,  Km  Suli.,  I  Wayan  Suwendra  &  I Ketut Suwarna. 2018. Pengaruh CAR, LDR,  dan  Bank  Size  Pada  Lembaga
Perbankan  Yang  Terdaftar  di  Bursa Efek Indonesia. Bisma: Jurnal Manajemen, 4(1), 2476-8782.
Bank Indonesia. 2005.  Surat Edaran Bank Indonesia (SEBI) No 73/DPNP Tahun 2005 tentang Sistem Penilaian Kesehatan Bank Umum. www.bi.go.id. Dwihandayani, Deasy. 2017. Analisis Kinerja Non Performing Loan (NPL) Perbankan di Indonesia dan Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi NPL. Jurnal Ilmiah Ekonomi Bisnis, 22(3), 265-274.
Fauzi,  Achmad,  Amor  Marundha,  Iwan Setyawan,  Faroman  Syarief,  Raden Achma  Harianto,  Rachmat  Pramukty. 2020. Analisis Capital Adequacy Ratio
(CAR) dan Penilaian Tingkat Kesehatan  Bank  Pada  PT  Bank Syariah XXX. Jurnal Ilmiah Manajemen Bisnis dan Inovasi Universitas Sam Ratulangi, 7(1), 114- 127.
Firmansyah,  Irman.  2014.  Determinant  of
Non  Performing  Loan:  The  Case  of Islamic  Bank  in  Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan, 17(2), 241-258. Ginting, Join S  Putra dan Mulyo A Haryanto.
2016.  Pengaruh  Capital  Adequacy Ratio,  Loan  to  Deposit  Ratio,  Loan Loss  Provission  dan  Net  Interest Margin  Terhadap  Non  Performing Loan (Studi Kasus Pada Bank Umum
Konvensional  di  Indonesia  Yang Terdaftar  di  BEI  pada  Tahun  2008- 2014. Diponegoro Journal of Management, 5(1), 1-7.
Halim,  Marisya.  2015.  Faktor  Internal  dan Faktor Eksternal yang Mempengaruhi Non  Performing  Loan  di  Bank Pemerintah  dan  Bank  Swasta  Jawa Timur Periode 2008-2012. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Universitas Surabaya, 4(2), 1-20. Handayani, Dewi Sri dan Bambang Sudiyatno. 2017. Kualitas Kredit Pada Industri  Perbankan  dan  Dampaknya Terhadap  Profitabilitas  Bank  (Studi Empirik pada Bank Umum Konvensional Yang Terdaftar di Bursa Efek  Indonesia). Jurnal  Bisnis  dan Manajemen, 24(2),150-161. Ikatan Bankir Indonesia. 2013. Memamahami  Bisnis  Bank. Jakarta:
PT Gramedia Pustaka Utama.
Kamaludin.,  Darmansyah.,  Berto  Usman.
2015.  Determinan  Non  Performing Loan  (NPL)  pada  Industri  Perbankan (Bukti Empiris Perusahaan Go Publik di  Bursa  Efek  Indonesia). Jurnal Aplikasi Manajemen, 13(4), 547-556. Karim,  Abdul  dan  Fifi  Hanafia.  (2020). Analisis CAR, BOPO, NPF, FDR, dan DPK  Terhadap  Profitabilitas  (ROA) Pada  Bank  Syariah  di  Indonesia. Jurnal  Manajemen  dan  Bisnis, 2(1), 36-46.
Linda,  Muthia  Roza.,  Megawati  dan Deflinawati.  2015.  Pengaruh  Inflasi, Kurs  dan  Tingkat  Suku  Bunga
Terhadap  Non  Performing  Loan  pada PT. Bank Tabungan Negara (Persero), Tbk  Cabang  Padang. Journal  of Economic  and  Economic  Education, 3(2), 137-144.
Messai,  A  dan  Jouini,  F.  2013.  Micro  and
Macro of Non Performing Loans. International Journal of Economics and Financial Issues, 4(3), 852-860.
Nuryanto  dan  Zulfikar  Bagus  Pambuko.
2018. Eviews Untuk Analisis Ekonometrika  Dasar  Aplikasi  Dan Interpretasi. Magelang: Unimma Press.
Pertiwi,  Risna  Eka.,  Yusman  Syaukat  dan Dwi  Rachmina.  2020.  Faktor  Yang Mempengaruhi  Kredit  Bermasalah Bank  Konvensional  dan  Syariah  di Indonesia. Jurnal Aplikasi Manajemen dan Bisnis, 6(1), 118-127.
Prihatin, Lilik., Albertus Sentot dan Pujiyono. 2018. Faktor Kredit Perbankan Bermasalah / Non
Performing  Loan. Jurnal  Hukum  dan Pembangunan, 6(1), 179-198. Sugiyono.  2012. Metode  Penelitian  Bisnis. Bandung : Alfabeta.
Skenderi  ,  N.,  Islami,  X.,  Mulolli,  E.  2016. The  Influence  of  Macroeconomic Factors  in  The  Failure  of  Returning The Bank Credits in Kosovo. Mediterranean  Journal  of  Social
Sciences, 7(1), 320-327.
Soedarsa, Herry Goenawan dan Apri Irianto
Raharjo. 2015. Analisis Kredit Bermasalah  Dan  Penghapusan  Kredit
Bermasalah  Terhadap  Peningkatan
Net  Profit  Margin  (Studi  Kasus  Pada PT. Bank Rakyat Indonesia (Persero), Tbk Tahun 2011-2013).
Jurnal
Akuntansi  dan  Keuangan, 6(2),  125- 135.
Ulfa. 2017. Pengaruh Faktor Internal Debitur Terhadap Kredit Bermasalah pada PT Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk Cabang  Palu. Jurnal  Katalogis, 5(9), 45-54.