## VARIABEL MAKRO EKONOMI DAN NON PERFORMING LOAN : BUKTI EMPIRIS DARI BANK UMUM DI INDONESIA
Amri 1 , Rahma Harianti 2
Dosen Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh 1 Mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh 2 E-mail: amry94m@yahoo.com

## Abstract
This  study  is  aimed  at  empirically  explores  the  effect  of  macroeconomic  variables  i.e.,  economic growth,  interest  rate  and  the  Corruption  Perception  Index  (CPI)  on  the  Non-Performing  Loans (NPL) of the commercial banks in Indonesia. An annually data from the years 2003 to 2014 were analysed using the multiple regression model. The study documented that: (i) the economic growth has insignificant effect on the Non-Performing Loans (NPL); (ii) the CPI has a negative significant influence on the Non-Performing Loans; and (iii) the interest rate has a positive significant influence on the Non -Performing Loans (NPL). This findings implied that the central bank of Indonesia (Bank Indonesia)  and  the  government  should  design  together  the  economic  policies  and  regulations  that could  prevent  increasing  in  the  Non-Performing  Loans  (NPL)  of  the  commercial  banks  in  the country.

## Keywords : Non-Performing Loans, Economic Growth , Interest Rate, Corruption Perception Index

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi pengaruh variabel makroekonomi yaitu pertumbuhan ekonomi, tingkat suku bunga dan Indeks Persepsi Korupsi (CPI) terhadapkredit macet (NPL) bank- bank  komersial  di  Indonesia.  Data  yang  digunakan  adalah  tahunan  dari  tahun  2003-2014  yang dianalisis  menggunakan  model  regresi  berganda.  Hasil  studi  ini  menunjukkan  bahwa:  (i) pertumbuhan  ekonomi  tidak  memiliki  pengaruh  signifikan  pada  Kredit  Macet;  (ii)  CPI  memiliki pengaruh  signifikan  negatif  pada  Kredit  Macet;  dan  (iii)  tingkat  suku  bunga  memiliki  pengaruh signifikan  positif  terhadap  Kredit  Macet.  Temuan  ini  menyiratkan  bahwa  bank  sentral  (Bank Indonesia)  dan  pemerintah  harus  merancang  bersama-sama  kebijakan  ekonomi  dan  peraturan  yang bisa mencegah peningkatan kredit macet  bank-bank komersial di Indonesia.
Kata Kunci : Non-Performing Loans, Pertumbuhan Ekonomi, BI rate, Indeks Persepsi Korupsi

## PENDAHULUAN
Bank  sebagaimana  lembaga  keuangan  lainnya  dan  perusahaan  memiliki  motif  untuk  memperoleh return (hasil usaha) yang selalu dihadapkan dengan resiko, yang dikenal dengan istilah resiko kredit.
Resiko yang terjadi dapat menimbulkan kerugian  yang besar bagi bank apabila tidak dapat dideteksi dan dikelola dengan semestinya. Resiko kredit adalah resiko dari kemungkinan terjadinya kerugian bank  sebagai  akibat  tidak  dilunasinya  kembali  kredit  yang  diberikan  bank  kepada  debitur  maupun counterparty lainnya  (Ali,  2006:  27).  Resiko  kredit  pada  perbankan  konvensional  tercermin  dari rasio  NPL  ( Non-Performing  Loan ),  karena  ketidakstabilan  suatu  sistem  keuangan  ditandai  oleh terjadinya  tiga  hal,  salah  satunya  adalah  kegagalan  perbankan  dimana  bank-bank  mengalami kerugian yang besar akibat memburuknya tingkat NPL.
Kredit  merupakan  salah  satu  jalan  keluar  bagi  setiap  orang  yang  kekurangan  modal  untuk  setiap kegiatan  ekonominya,  tentunya  hal  ini  tidak  akan  terlepas  dari  kegiatan  perbankan.  Karena  modal yang tidak cukup akan membuat pilihan kepada kepada pelaku ekonomi untuk mecari modal di bank atau lembaga keuangan lainnya dalam bentuk jasa kredit.
Perbankan  sebagai  intermediasi  pengalokasian  dana  memiliki  pendapatan  terbesar  dari  suku  bunga dalam  kredit.  Maka  dari  itu  pihak  bank  harus  lebih  berhati-hati  untuk  menyeleksi  calon  debitur. Prinsip-prinsip pengkreditan pun harus dilakukan agar terhindar dari kredit bermasalah. Di bawah ini adalah data kredit bermasalah dari tahun 2011-2014.
Tabel 1 Pertumbuhan Kredit Bermasalah pada Bank Umum di Indonesia dari Tahun 2011-2014 Tahun NPL (Rp milliar) Total Kredit (Rp milliar) Rasio NPL (%) 2011 47,694 2.224.402 2.14 2012 50,595 2.853.023 1.77 2013 58,279 3.455.071 1.69 2014 79,388 3.800.650 2.09

## Sumber : Statistik Bank Indonesia 2014, diolah
Tabel 1 menujukkan peningkatan kredit bermasalah atau NPL meningkat dari tahun ke tahun. Rasio NPL pada tahun 2012 menurun menjadi 1,77 persen dari tahun sebelumnya, kemudian pada tahun 2013  rasio  NPL  menurun  lagi  yaitu  sebesar  1,69  persen.  Tapi  pada  tahun  2014  NPL  mengalami lonjakan,  rasio  NPL  menjadi  sebesar  2,01  persen  dan  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi meningkatnya NPL adalah BI rate. Pada tahun yang sama terjadinya peningkatan pertumbuhan NPL yaitu  tahun  2014,  BI rate meningkat  hingga  7,75  persen  dan  hal  ini  berujung  kepada  masyarakat dengan ketidakmampuannya untuk membayar kredit sehingga menyebabkan Non-Performing Loan atau kredit bermasalah meningkat.
Indonesia sebagai negara yang berkembang yang masih mengandalkan struktur  perekonomian yang masih  bercorak  agraris  yang  cenderung  masih  sangat  rentan  dengan  adanya  goncangan  terhadap kestabilan  kegiatan  perekonomian.  Kegiatan  perekonomian  selalu  menjadi  perhatian  yang  paling penting  dikarenakan  apabila  kegiatan  perekonomian  dalam  kondisi  tidak  stabil  maka  akan  timbul masalah-masalah  ekonomi  seperti  inflasi  yang  meningkat,  pendapatan  masyarakat  yang  menurun, lapangan kerja sempit, likuiditas perekonomian macet dan tingkat suku bunga tidak stabil.
Non-Performing Loans atau kredit bermasalah yang semakin meningkat membuat kinerja perbankan menjadi  lemah,  dan  variabel  makroekonomi  memiliki  hubungan  dengan  naik  atau  turunnya Non- Performing Loans seperti Pertumbuhan Ekonomi, BI rate danIndeks Persepsi Korupsi (IPK). Adapun tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengukur  bagaimana  pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,BI rate danIndeks  Persepsi  Korupsi  (IPK)  terhadap Non-Performing  Loans (Kredit  Bermasalah)  pada bank umum di Indonesia.

## TINJAUAN TEORITIS

## Pengertian Non-Performing Loan
Berbagai  pendapat  yang  mengemukakan  defenisi  tentang  kredit  bermasalah  atau Non-Performing Loan . Seperti yang dijelaskan oleh Siamat (2004: 86) bahwa kredit bermasalah atau Non-Performing Loan (NPL)  merupakan  kredit  yang  mengalami  kesulitan  dalam  pelunasan  akibat  adanya kesengajaan  dan  atau  karena  faktor  eksternal  di  luar  kemampuan  kreditur  seperti  kondisi  ekonomi yang  buruk.  Dan  menurut  Sunindyo  dan  wijayanti  (2010)  kredit  bermasalah  adalah  debitur mengingkari janji mereka membayar bunga dan atau kredit induk yang telah jatuh tempo, sehingga terjadi keterlambatan pembayaran atau sama sekali tidak ada pembayaran.
Dapat  disimpulkan  bahwa  kredit  bermasalah  adalah  kredit  yang  mengalami  kesulitan  membayar bunga  dan  atau  kredit  induk  yang  telah  jatuh  tempo  karena  disebabkan  berbagai  faktor.  Kredit bermasalah sangat dikhawatirkan oleh setiap bank, karena akan mengganggu kondisi keuangan bank, bahkan dapat mengakibatkan berhentinya kegiatan usaha bank.
Bank  Indonesia  (BI)  melalui  Peraturan  Bank  Indonesia  (PBI)  menetapkan  bahwa  rasio  kredit bermasalah  (NPL)  adalah  sebesar  5%.  Rasio Non-Performing  Loan (NPL)  merupakan  salah  satu rasio  untuk  mengukur  kualitas  kredit.  Rumus  perhitungan  rasio  NPL  adalah  sebagai  berikut (Budisantoso, 2006):
Rasio NPL = (Total NPL / Total Kredit )x 100% (2.1)
Timbulnya  kredit  bermasalah  karena  memanfaatkan  lemahnya  peraturan  atau  ketentuan  yang memang  belum  ada  atau  sudah  ada,  tetapi  tidak  jelas.   Kredit-kredit  yang  disalurkan  jika  banyak yang  macet  akan  menimbulkan  kerugian  yang  besar.  Kerugian  yang  besar  ini  akan  menghambat operasi  perusahaan.  Dan  supaya  kegiatan  perbankan  tidak  terganggu,  maka  Pemerintah  juga  yang harus memberi injeksi modal (Budisantoso, 2006).

## Teori Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan ekonomi suatu negara dapat diukur dari pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB) yang  merupakan  indikator  pendapatan  nasional.  Pengertian  pendapatan  menurut  Muana  Nanga (2005, 274) adalah tingkat kemakmuran suatu Negara yang diukur dengan Gross Domestic Product . Jumlah seluruh produk yang dihasilkan oleh seluruh produknya, tingkat pendapatan perkapita dapat diketahui  dengan  membagi  jumlah  PDB  yang  dicapai  dengan  jumlah  penduduk.  Pendapatan merupakan hasil yang diperoleh dari kegiatan produksi yang memakai faktor-faktor produksi yang terdiri dari tanah, tenaga kerja, modal dan skill, perusahaan melakukan kegiatan memerlukan faktor- faktor produksi yang tersedia di masyarakat (Sukirno, 2006)

## BI Rate
Bunga adalah imbalan jasa atas pinjaman uang, imbal jasa ini merupakan suatu kompensasi kepada pemberi pinjaman atas manfaat ke depan dari uang pinjaman tersebut apabila diinvestasikan. Jumlah pinjaman tersebut disebut “pokok utang” ( principal ). Persentase dari pokok utang yang dibayarkan sebagai imbal jasa (bunga) dalam suatu periode tertentu disebut “suku bunga” (Budisantoso, 2006). Keynes  berpendapat,  bahwa  tingkat  suku  bunga  ditentukan  oleh  permintaan  dan  penawaran  uang. Dalam  menentukan  tingkat  suku  bunga  berlaku  hukum  permintaan  dan  penawaran.  Apabila penawaran  uang  tetap,  semakin  tinggi  pendapatan  nasional  semakin  tinggi  tingkat  suku  bunga. Bunga  adalah  imbal  jasa  atas  pinjaman  uang.  Imbal  jasa  ini  merupakan  suatu  kompensasi  kepada pemberi  pinjaman  atas  manfaat  ke  depan  dari  uang  pinjaman  tersebut  apabila  diinvestasikan (Mankiw, 2003).

## Indeks Persepsi Korupsi (IPK)
Korupsi adalah penyalahgunaan wewenang untuk kepentingan pribadi atau suatu kelompok tertentu. Pada korupsi tersangkut tiga pihak, pihak pemberi, penerima dan objek korupsi. Menurut Undang- Undang No 31 Tahun 1999 tentang Pemberantasan Tindak Pidana Korupsi, Bab II, Pasal 2, Ayat 1
disebutkan:Perbuatan  korup  diartikan  sebagai  tindakan  melawan  hukum  dengan  memperkaya  diri sendiri  atau  orang  lain  atau  korporasi  yang  dapat  merugikan  keuangan  negara  atau  perekonomian Negara (Sindhudarmoko,2001).
Indeks Persepsi Korupsi (IPK) adalah instrument yang dikeluarkan oleh Transparency International. Nilai  IPK  merupakan  persepsi  pengusaha  multinasional,  jurnalis  keuangan  internasional  dan masyarakat  domestik,  sangat  sulit  dimanipulasi  karena  melibatkan  banyak  pihak  yang  diluar kemampuan pemerintahan suatu negara. Nilai IPK menjelaskan posisi ranking persepsi suatu negara dalam  hal  aktivitas  keberadaan  korupsi  yang  diberikan  oleh  masyarakat  internasional.  IPK mempunyai nilai 0-10, nilai 0 untuk yang paling tinggi korupsinya, nilai 10 paling bersih. Dari nilai IPK  maka  tersusun  ranking  dari  179  negara  didunia  yang  dinilai.  Negara  maju  dan  berkembang umumnya nilai IPK-nya lebih dari 5, Negara terbelakang atau baru berkembang nilainya kurang dari 3(Sindhudarmoko,2001).

## Penelitian Sebelumnya
Messai, dkk (2013) melalui metodemuticollinearity, meneliti dengan pembahasan Micro and Macro Determinants of Non-performing Loans menunjukkan bahwa pertumbuhan PDB dan pengembalian aset  lembaga  kredit  memiliki  dampak  negatif  pada  kredit  bermasalah.  Tingkat  pengangguran  dan tingkat  bunga  riil  mempengaruhi  pinjaman.  Pada  prinsipnya,  bank  harus  mempertimbangkan  daya saing  internasional  dengan perekonomian nasional, karena jika daya saing ini tingkat rendah, hal ini bisa  mempengaruhi  kemampuan  peminjam  untuk  beberapa  sektor  ekspor  untuk  membayar  utang (Dash dan Kabra, 2010).
Penelitian lain yang juga di lakukan oleh Abadi, Achsani, Rachmina (2014) melalui metode Vector Error Correction Model (VECM)  yang meneliti Dynamics of Non-Performing Loan in Indonesian Banking Industry: A Sensitivity Analysis using VECM Approach” mengemukakan bahwa hubungan positif  terhadap  NPL,  baik  di  tingkat  agregat  moneter.  Variabel  impor  memiliki  hubungan  negatif dengan NPL, ditemukan bahwasektor pertambangan sangat sensitif terhadap suku bunga, sementara Pertanian cukup sensitif tidak hanya dengan suku bunga tetapi juga pada variabel impor. Sementara sektor  perdagangan  sensitif  karena  nilai  tukar.  Disimpulkan  bahwa  tingkat  suku  bunga  adalah variabel dominan yang mempengaruhi NPL.
Selain itu, Badar dan Javid (2013) juga melakukan peneltian dengan judul Impact of Macroeconomic Forces  on  Nonperforming  Loans:  An  Empirical  Study  of  Commercial  Banks  in  Pakistan .  Studi  ini mengkaji panjang dan pendek jangka dinamika antara kredit bermasalah dan makrovariabel ekonomi
yang  mencakup  periode  dari  Januari  2002  sampai  Desember  2011  dari  bank  umum  di Pakistan. Variabel ekonomimakro termasuk inflasi, nilai tukar, suku bunga, produk domestik bruto dan  jumlah  uang  beredar.  Hubungan  jangka  panjang  yang  ditemukan  di  antara  variabel  dengan menggunakan  Johansen  dan  Juseliuskointegrasi  multivariat.  Sementara  kointegrasi pair  wise bivariate mengungkapkan  hubungan  jangka  panjangantara  kredit  bermasalah  dengan  jumlah  uang beredar  dan  tingkat  suku  bunga.  Granger  uji  kausalitas  digunakan  untuk  mengevaluasisebab  dan akibat hubungan dalam sampel. Granger menunjukkan inflasi dan nilai tukar yang disebabkanKredit bermasalah.  Dinamika  jangka  pendek  dieksplorasi  oleh  kesalahan  vektor  correction  model.  Ini menyatakan  bahwa  lemahhubungan  jangka  pendek  ada  di  antara  Kredit  bermasalah  dengan  inflasi dan  nilai  tukar.  Indikator  makroekonomi  adalah  penentu  yang  cukup  besar  dari  kredit  bermasalah. Pembuat  kebijakan  peka  kepada  penelitian  ini  karena  untuk  melihat  dampak  yang  memperparah ekonomi dari non-performing loan . Karena akan menganggu kesehatan profitabilitas dankeseluruhan sistem keuangan saat merumuskan kebijakan fiskal dan moneter.
Begitu pula dengan Ahmad dan Bashir (2013) melakukan penelitian dengan menganalisis kekuatan penjelas  dari  variabel  makroekonomi  sebagai  penentu  dari  NPL.  Penelitian  ini  menggunakan  data time-series  dari  rasio  NPL  dan  sembilan  variabel  makroekonomi  selama  periode  1990-2011. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah rasio NPL. Variabel independen yang digunakan  adalah growth  in GDP,  tingkat    pengangguran,  tingkat  suku  bunga,  tingkat  inflasi, effective  exchange  rate,    consumer  price  index, ekspor.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah ordinary    least  square.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  ada  hubungan  signifikan  negative    antara GDP growth , tingkat suku bunga,  tingkat inflasi, ekspor dan produksi  industry dengan NPL. Selain itu  ditemukan  hubungan  signifikan  positif  antara consumer  price  index dengan  NPL.  Namun, variabel lain tidak signifikan.

## Hipotesis
Berdasarkan  latar  belakang  dan  teori  yang  telah  di  bahas  sebelumnya,  maka  dapat  dirumuskan hipotesis penelitian awal yaitu; di duga Pertumbuhan Ekonomi dan Indeks Persepsi Korupsi (IPK) memiliki  hubungan  yang  negatif  terhadap Non-Performing  Loans (Kredit  Bermasalah).  Sedangkan BI Rate memiliki hubungan yang positif terhadap Non-Performing Loans (kredit bermasalah).

## METODE PENELITIAN
Ruang  lingkup  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  pengaruh  variabel  makroekonomi  yang meliputi  Pertumbuhan  Ekonomi,BI Rate dan  IndeksPersepsi  Korupsi  (IPK)  terhadap Non- Performing Loans (Kredit Bermasalah) pada bank umum di Indonesia.

## Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder dari tahun 2003-2014 dalam bentuk tahunan. Data yang di kumpulkan dari beberapa sumber yaitu Bank Indonesia, Badan Pusat Statistik dan World Bank dan data dokumentasi lainnya yang relevan dengan topik permasalahan penelitian ini.

## Model Analisis Data
Model  analisis  regresi  linear  berganda  ini  digunakan  untuk  melihat  pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi,BI rate dan  Persepsi  Indeks  Korupsi  (IPK)  terhadap Non-Performing  Loans pada  bank umum di Indonesia, secara matematis hubungan antar variabel dinyatakan sebagai berikut:
NPL= b 0 + b 1 EGWR + b 2 BIR + b 3 IPK + e t (3.3) Dimana:
NPL   = Non-Performing Loans (Kredit Bermasalah) EGRW = Pertumbuhan Ekonomi BIR  = BI rate
IPK = Indeks Persepsi Korupsi
b 0 = Konstanta
b 1, b 2, b 3 = Koefisien regresi e t = Error term

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Asumsi Klasik
Secara  teoritis  telah  diungkapkan  bahwa  salah  satu  metode  pendugaan  parameter  dalam  model regresi  linear  adalah Ordinary  Least  Square (OLS).  Metode  ini  digunakan  berlandaskan  pada sejumlah asumsi tertentu. Ada beberapa asumsi yang harus dipenuhi, pada prinsipnya model regresi yang  dibangun  tidak  boleh  menyimpang  dari  asumsi  BLUE  ( Best,  Linear,  Unbiased,  and Estimator ), dalam arti lain model yang dibangun harus bebas dari penyimpangan asumsi seperti uji normalitas, multikolineritas autokorelasi dan heteroskedastisitas.

## Uji Normalitas
Menurut  Ishomuddin  (2010),  uji  normalitas  digunakan  untuk  melihat  apakah  variabel  bebas  dan variabel  tak  bebas  terdistribusi  secara  normal  atau  tidak.Uji  normalitas  dapat  diketahui  dengan menggunakan uji Jarque-Berra (JB) lebih besar dari probabilitas 5 persen (0,05) maka residual data terdistribusi secara normal dan sebaliknya jika nilai p-value Jarque-Berra lebih kecil dari 5 persen (0,05)  maka  residual  data  tidak  terdistribusi  secara  normal.  Model  regesi  yang  baik  adalah  model yang terdistribusi secara normal.
Hasil uji normalitas pada Tabel 2 diperoleh nilai p- value Jarque-Berra (JB) sebesar 0.738. Nilai p- value Jarque-Berra  (JB)  lebih  besar  dari  0,05.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  data  penelitian  ini terdistribusi secara normal.
Tabel 2 Hasil Estimasi Uji Normalitas Jarque-Berra P-value NPL 0.6073 0.738
Sumber: Hasil Pengolahan Data Melalui SHAZAM (2015)

## Uji Multikolineritas
Uji multikolinearitas digunakan untuk melihat apakah dalam model regresi penelitian ini ditemukan adanya  korelasi  antar  variabel  bebas.  Multikolineeritas  dapat  diketahui  melalui  koefisien  korelasi masing-masing variabel. Berdasarkan Tabel 1 diketahui masing-masing variabel memiliki hubungan yang rendah, menunjukkan bahwa tidak terdapat masalah multikolinieritas dalam persamaan regresi linear berganda.
Tabel 3 Matrik Koefisien Korelasi Variabel EGRW BIR IPK Constant EGRW 1.0000 BIR -0.037657 1.0000 IPK 0.29795 0.53476 1.0000 Constant -0.65090 -0.67438 -0.46342 1.0000 Sumber: Hasil Pengelolahan Data Melalui SHAZAM (2015) *Variabel Konstan adalah Non-Performing Loan (NPL)

## Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  dipakai  untuk  mengetahui  apakah  dalam  sebuah  model  regresi  linear  terdapat korelasi  antara  kesalahan  penganggu  pada  suatu  periode  (t)  dengan  kesalahan  penganggu  pada periode  sebelumnya  (t-1).  Pengujian  autokorelasi  dapat  menggunakan  metode  pengujian  yang dikembangkan oleh ahli statistik Durbin-Watson. Uji tersebut dikenal dengan uji statistik d Durbin- Watson. Uji ini diperoleh dengan membandingkan nilai statistik d dengan nilai batas d U dan d L yang tergantung pada jumlah observasi n dan jumlah variabel penjelas. Batas-batas tersebut untuk n yang berkisar dari 6 hingga 200, dan sekitar 20 variabel penjelas yang telah ditabulasi oleh Durbin-Watson (Gujarati,2012:35).
Hasil  estimasi  uji  autokorelasi  dengan  menggunakan  Durbin-Watson  (DW)  didapat  nilai  untuk d yang diestimasi bernilai 2.2090 menunjukkan tidak ada keputusan. Tabel Durbin-Watson, diketahui untuk  12  observasi  dan  3  variabel  penjelas,  nilai  d L sebesar    0.6577  dan  nilai  d U sebesar  1.8640.
Berdasarkan Tabel 4 karena nilai  d lebih besar dari nilai 4 – d U dan lebih kecil dari 4 – d L (2.136 ≤ 2.2090 ≤ 3.3423) maka tidak ada keputusan pada H0.
Untuk memperbaiki autokorelasi yaitu dengan menggunakan remedial ( correction ) dilakukan dengan teknik  transformasi  derajat  satu  ( first-difference  transformation )  seperti  yang  disarankan  Gujarati (2011:105).  Setelah  dilakukan  teknik  transformasi  derajat  satu  dan  didapat  nilai  untuk d yang diestimasi  bernilai  2.0147  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  korelasi  serial  baik  positif  maupun negatif. Berdasarkan Tabel 4 karena nilai d lebih besar dari nilai d u dan lebih kecil dari nilai 4-d U (1.8640< 2.0147 < 2.1360) maka tidak ada autokorelasi positif maupun negatif.
Tabel 4 Aturan Pengambilan Keputusan Uji Durbin-Watson Hipotesis Nol Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tolak h0 0 < d < d L Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada keputusan d L ≤ d ≤ d U Tidak ada autokorelasi negatif Tolak h0 4 – d L < d < 4 Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada keputusan 4 – d U ≤ d ≤ 4 – d L Tidak  ada  autokorelasi    baik positif maupun negatif Terima h0 d U < d < 4 – d U
Sumber : gujarati, damodar N. dasar-dasar ekonometrika, edisi lima 2012.

## 4.3.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  terjadi  ketidaksamaan  varian  dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lainnya. Untuk menguji heteroskedastisitas, salah satunya dengan menggunakan uji white test .
Apabila p-value  white  test lebih  besar  dari  5  persen  maka  tidak  terdapat  heteroskedastisitas. Sebaliknya  apabila p-value  white  test lebih  kecil  dari  5  persen  maka  terdapat  heteroskedastisitas. Model  regresi  yang  baik  adalah  model  yang  tidak  mengandung  heteroskedastisitas (Ishomuddin,2010).
Uji  terhadap  heteroskedastisitas  dilakukan  untuk  melihat  apakah  di  dalam  model  regresi  terdapat kesamaan dari residual suatu pengamatan ke pengamatan lainnya, uji heteroskedasitas dapat dilihat dari uji white test . Dari uji, p- value white test adalah sebesar 0.43908, berarti p- value white test lebih besar dari 0,05 maka tidak terdapat heteroskedasitas.

## Tabel 5 Hasil Estimasi Uji Heteroskedastisitas
P- value white test Obs R - Square NPL 0.43908 0.9124
Sumber : hasil pengolahan data melalui data SHAZAM (2015)
Setelah dilakukan uji asumsi klasik, terlihat bahwa tidak ada asumsi yang dilanggar karena data terdistribusi secara normalitas, tidak ada masalah dalam multikolineritas, tidak ada autokorelasi dan  tidak  terdapat  heteroskedastisitas  sehingga  estimator  bersifat  BLUE (Best  Linear  Unbiased Estimator)

## Analisis Regresi
Hasil  estimasi  diperoleh  dari  pengolahan  melalui  aplikasi  ekonometrika  yaitu  SHAZAM.  Metode analisi dalam penelitian ini adalah Ordinary Least Square (OLS) atau metode analisis regresi linier berganda.
Sebelum melakukan pengujian model regresi, terlebih dahulu dilakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik dilakukan untuk melihat ada atau tidaknya masalah dalam uji normalitas, uji multikolinieritas, uji  heteroskedastisitas  dan  uji  autokorelasi.  Apabila  terdapat  penyimpangan  pada  asumsi  klasik, maka uji statistikyang dilakukan menjadi tidak valid.
Hasil regresi untuk kredit bermasalah atau NPL ternyata tidak melanggar asumsi klasik berdasarkan hasil estimasi OLS pada Tabel 6 diperoleh bahwa:
1. Pertumbuhan  Ekonomi  (EGRW)  mempunyai  hubungan  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap kredit bermasalah dengan nilai koefisien yang ditunjukkan sebesar minus 0,41154. Pertumbuhan ekonomi hanya menunjukkan kesejahteraan masyarakat dengan pendapatan yang dimiliki oleh masyarakat  tersebut.  Pendapatan  menunjukkan  kemampuan  peminjam  untuk  membayar kreditnya,  tetapi  keputusan  untuk  membayar  kredit  itu  tidak  kepada  pendapatannya  melainkan kepada masyarakat itu sendiri untuk mau membayar kreditnya atau tidak.
2. BI rate (BIR)    berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  NPL  atau  kredit  bermasalah  pada bank umum di Indonesia  pada tingkat signifikan 0,05 dengan nilai koefisien yang ditunjukkan sebesar 0,44140. Artinya jika BIR meningkat 1 persen maka kredit bermasalah akan meningkat
Tabel 6 Hasil Estimasi Model OLS Variabel Koefisien estimasi Standar error T- hitung P- value Hub Kesimpulan EGRW -0.41154 0.3454 -1.192 0.268 - Tidak signifikan BIR 0.44140 0.1197 3.686 0.006 + Signifikan IPK -2.3906 0.4642 -5.150 0.001 - Signifikan Constant 8.9068 2.496 3.569 0.007 + Signifikan R-Square : 0.9124 R-Square Adjusted : 0.8795 DW : 2.0147 F hit : 0.000
Sumber: Hasil Pengelolahan Data Melalui SHAZAM (2015)
pula sebesar 0,44140 persen. Semakin meningkat BI rate maka kredit bermasalah atau NPL juga akan  semakin  meningkat  karena  dengan  meningkatnya  BI  rate  akan  melemahkan  kemampuan debitur untuk mengembalikan kreditnya.
3. Selanjutnya Corruptor  Perseption  Indeks (CPI)  atau  Indeks  Persepsi  Korupsi  (IPK) menunjukkan pengaruh negatif dan signifikan terhadap NPL atau kredit bermasalah pada bank umum  di  Indonesia    pada  tingkat  signifikan  0,05  dengan  nilai  koefisien  yang  ditunjukkan sebesar  minus  2,3906.  Artinya  jika  IPK  meningkat  1  persen  maka  kredit  bermasalah  akan menurun sebesar 2,3906 persen. Kurangnya kekuatan hukum di Indonesia dan juga manejemen perbankan  sehingga  lalai  dengan  berbagai  tindak  moral  hazard  masyarakat  sipil  atau  pejabat tinggi  negara  seperti  korupsi . Dalam  penelitian  ini  data  korupsi  adalah  dalam  Indeks  Persepsi Korupsi (IPK) yaitu 0 sampai 10, dimana 0 untuk Negara korupsi dan 10 untuk Negara bebas korupsi.Semakin menurunnya IPK maka kegiatan perekonomian terhambat, karena kesenjangan pendapatan, ingkar janji dan ketidakjujuran debitur dalam upaya membayar kreditnya sehingga berdampak terhadap kredit bermasalah atau NPL begitu juga sebaliknya.
4. Nilai  R-square  dari  hasil  regresi  sebesar  0.9124yang  berarti  bahwa  variabel  independen mempengaruhi variabel dependen sebesar 91,24 persen, sedangkan 8,76 persen dijelaskan oleh variabel  lain  di  luar  penelitian  seperti  ketegakan  hukum  yang  lemah,  kurang  ketatnya manejemen  perbankan  untuk  memilih  calon  debitur,  juga  kurang  kerja  sama  antar  Bank Indonesia  dan  pemerintah  pusat  dalam  mengatur  atau  mengelola  stabilitas  kelancaran perekonomian.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang  mengenai  pengaruh  variabel  makroekonomi  terhadap  kredit bermasalah pada bank umum di Indonesia maka peneliti menarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Tingkat  Pertumbuhan  Ekonomi  (EGRW)  berpengaruh  negatif    dan  tidak  signifikan  dengan tingkat α sebesar  0,268  terhadap Non-Performing  Loan (NPL)  dengan  nilai  koefisien  yang ditunjukkan  sebesar  minus  0,41154.  Pertumbuhan  ekonomi  hanya  menunjukkan  pendapatan perkapita meningkat, tetapi keputusan untuk membayar lebih kepada perilaku debitur untuk mau membayar atau tidak.
2. BI rate (RRI)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  NPL  atau  kredit  bermasalah  pada bank umum di Indonesia  pada tingkat signifikan 0,05 dengan nilai koefisien yang ditunjukkan
sebesar  0,44140.  Semakin  meningkat  BI rate maka  kredit  bermasalah  atau  NPL  juga  akan semakin meningkat dan akan melemahkan kemampuan debitur.
3. Corruptor Perseption Indeks (CPI) atau Indeks Persepsi Korupsi (IPK)menunjukkan pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap Non-Performing Loans (NPL) atau kredit bermasalah pada bank umum di Indonesia  pada tingkat signifikan 0,05 dengan nilai koefisien yang ditunjukkan sebesar  minus  2,3906.  Semakin  tinggi    Indeks  Persepsi  Korupsi  (IPK)  menunjukkan  sebuah Negara bebas dari korupsi dan kredit bermasalah akan menurun.
4. Nilai  R-square  dari  hasil  regresi  sebesar  0,9124  yang  berarti  bahwa  variabel  independen mempengaruhi variabel dependen sebesar 91,24 persen, sedangkan 9,76 persen dijelaskan oleh variabel lain.

## Saran
Berdasarakan  hasil  penelitian  mengenai  pengaruh  variabel  makroekonomi  terhadap  kredit bermasalah  pada  bank  umum  di  Indonesia,  maka  penulis  mencoba  memberikan  beberapa  saran sebagai berikut:
1. Dalam  upaya  mencapai  perekonomian  yang  lancar,  dan  bebas  dari  kredit  bermasalah  atau Non-Performing  Loan (NPL),  diharapkan  pada  pihak  moneter  untuk  tidak  menaikkan  suku bunga  yang  terlalu  tinggi  dan  memilih  kebijakan  lain  yang  paling  efektif  untuk  dapat menstabilitaskan kegiatan ekonomi dan meningkatnya pertumbuhan ekonomi.
2. Pemerintah  harus  dengan  sangat  tegas  mengawasi  badan  hukum  yang  membasmi  korupsi agar  terhindar  dari  indeks  persepsi  korupsi  (IPK)  yang  terlalu  tinggi  untuk  mengamankan stabilitas politik, sosial dan ekonomi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abadi,  S.,  Achsani,  A.  N.,  &  Rahmina,  D.  (2014).  The  Dinamycs  of  Non-Performing  Loan  in Indonesia Banking Industry: A Sensitivity Analysis Using VECM Approach. Internasional Journal of Education and Research, 2 (8), 121-140.
Ade,  A.,  &  Edia,  H.  (2006). Bank  dan  Lembaga  Keuangan  Bukan  Bank. Jakarta:  PT.  Indeks Kelompok Gramedia.
Ali, M. (2006). Managemen Resiko. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Badar, M., & Javi, A. Y. (2013). Impact of Macroeconomic Forces on Non-Performing Loans: An Empirical Study of Commercial Banks in Pakistan. WSEAS Transactions on Business and Economics, 10 (1), 40-48.
Budisantoso,  T.,  &  Sigit.  (2006). Bank  dan  Lembaga  Keuangan  Lain (2  ed.).  Jakarta:  Salemba Empat.
Djohanputro, B., & Kountur, R. (2007). Non-Performing Loan (NPL). Yogyakarta: BPFE.
Efendi, R. (2014). Metode Penelitian. Banda Aceh: DIKTAT FE Unsyiah.
Endang,  N.  (2011).  Analisis  Pengaruh  Inflasi,  Sertifikat  Bank  Indonesia  Syariah  (SBSI),  Non- Performing Financing (NPF), Dana Pihak Ketiga (DPK) terhadap Pembiayaan Murabahah pada Perbankan Syariah di Indonesia. Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan, 1 (1), 1-124.
Fawad, A., & Bashir, T. (2013). Explanatory Power of Macroeconomic Variables As Determinants of Non-Performing Loans: Evidence Form Pakistan. World Applied Sciences Journal, 22 (2), 243-255.
Ginting,  E.  (1999).  Tax  Evasion  in  A  Corrupt  Economy. Centre  of  Policy  Studies  and  the  Impact Project, 1 (3), 1-32.
Gujarati, D. N. (2012). Dasar-Dasar Ekonometrika. (4, ed.) Jakarta Selatan: Salemba Empat.
Gujarati, D.N. (2011). Econometrics By Example. (1, ed) New York: Palgrave Mac Millan.
Harrison, S. (2002). Riset Pemasaran. Jakarata: Gramedia Pustaka Utama.
Hasibuan, M. S. (2005). Dasar-Dasar Perbankan . Jakarta: PT. Bumi Aksara.
Indonesia, B. (2012.). Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia (SEKI). Retrieved April 21, 2015, From Bank Indonesia: http://www.bi.go.id/id/statistik/perbankan/indonesia/default.aspx Indonesia, B. (2014.). Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia (SEKI). Retrieved maret 25, 2015, from bank indonesia: http://www.bi.go.id/statistik/seki/terkini/riil/contents/default.aspx
Indonesia, B. (2014.). Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia (SEKI). Retrieved Maret 25, 2015, From Bank Indonesia: www.bi.go.id/id/moneter/bi-rate/data/
Indonesia,  B.  (2014). Statistik  Ekonomi  dan  Keuangan  Indonesia  (SEKI) .  Retrieved  Mei  9,  2015, From Bank Indonesia:
http://www.bi.go.id/id/statistik/seki/terkini/moneter/contents/default.aspx
Indonesia,  R.  (1992).  Undang-undang  republik  indonesia  no.  17  tahun  1992  tentang  perbankan. Undang-undang republik indonesia . Jakarta, indonesia: seketariat negara.
Indonesia,  R.  (1999).  Undang-Undang  Republik  Indonesia  No.  31  Tahun  1999  Tentang Pemberantasan  Tindak  Pidana  Korupsi. Undang-Undang  Republik  Indonesia .  Jakarta, Indonesia: Seketariat Negara.
Irawati, S. (2006). Manajemen Keuangan. Jakarta Selatan: Salemba Empat.
Ishomuddin,  &  Pujiyono.  (2010). Analisis  Pengaruh  Variabel  Makroekonomi  Dalam  dan  Luar Negeri  terhadap  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG). Semarang:  Universitas Diponogoro.
Kasmir. (2002). Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya (6 ed.). Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada. Kasmir. (2012). Dasar-Dasar Perbankan (10 ed.). Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Kaufmaan, D., & Krayy, A. (2008). Agregrating Governance. Washington: World Bank.
Klitgaard, R. (2001). Controlling Coruption. (Hermoyo, trans.) Jakarta: Yayasan Obor Indonesia. Kuncoro,  M.,  &  Suhardjono.  (2002). Manajemen  Perbankan  (Teori  dan  Aplikasi). Yogyakarta: BPFE.
Langi, T. M., Siwu, H., & Masinambow, v. (2014). Analisis Pengaruh Suku Bunga BI, jumlah Uang Beredar,  dan  Tingkat  Kurs  terhadap  Tingkat  Inflasi  di  Indonesia. Jurnal  Berkala  Ilmiah Efisiensi, 14 , 273-293.
Mankiw,  N.  G.  (2003). Teori  Makroekonomi (6  ed.).  (I.  Nurmawan,  trans.)  Washington:  Harvard University.
Mauro, P. (1997). Why Worry About Corruption. Economic Issues, 1 (6), 1-13.
Messai,  A.  S.  (2013).  Micro  and  Macro  Determinants  of  Non-Performing  Loans. International Journal of Economics and Financial Issues, 3 (4), 852-860.
Mustafa, H. (2011). Korupsi, Pembangunan Manusia dan Perkembangan Moral . Retrieved Mei 3, 2015,  from  Hasan  Mustafa:  http://www.hasanmustafa.blogspot.com/2011/08/korupsi- pembangunan-manusia-dan.html?m=1
Nanga, M. (2014). Makroekonomi: Teori, Masalah dan Kebijakan (2 ed.). Jakarta: PT. Raja Grafika Persada.
Nopirin. (2000). Ekonomi Moneter (2 ed.). Yogyakarta: BPFE.
Nopirin. (2009). Ekonomi Moneter ii. Yogyakarta: BPFE.
Puspopratono,  S.  (2004). Keuangan  Perbankan  dan  Pasar  Keuangan:  Konsep,  Teori  dan  Realita. Jakarta: LP3ES.
Rusydi. (2002). Pertumbuhan Kredit terhadap Pertumbuhan Laba. Jakarta: PT. Bumi Aksara.
Siamat, D. (2005). Manajemen Lembaga Keuangan (5 ed.). Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Sugiyono. (2010). Metode Penelitian Bisnis (Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D) (15 ed.). Bandung: Alfabeta.
Sukirno, S. (2004). Pengantar Ekonomi Mikro. Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Sukirno, S. (2008). Makroekonomi, Teori dan Pengantar (3 ed.). Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Sunindyo,  A.,  &  Aprillia,  W.  A.  (2010).  Penanganan  Kredit  Bermasalah  pada  PT.  Bank  Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. Cabang Semarang. Jurnal Akuntansi, 5 (1), 54-59.
Waluyo,  J.  (2010).  Analisis  Hubungan  Kausalitas  antara  Korupsi,  Pertumbuhan  Ekonomi  ,  dan Kemiskinan: Suatu Studi Lintas Negara. Jurnal Buletin Ekonomi, 8 (2), 70-86.
Widyago.  (2011,  april). Pengertian  Kependudukan .  Retrieved  juni  30,  2015,  from  Pengetahuan Ekonomi: http:/widyago.wordpress.com/2011/04/03/pengertian-kependudukan-
Wijono,  W.  W.,  &  Amir,  H.  (2005).  Estimasi  Pertumbuhan  Ekonomi  Berdasarkan  Data  Sektoral Menggunakan Time-Series Analisis. Jurnal Keuangan dan Moneter, 8 (2), 1-16.