## DETERMINAN FAKTOR SPESIFIK BANK TERHADAP NON-
PERFORMING LOAN GROSS DAN NON-PERFORMING LOAN NET

## PADA BANK PEMBANGUNAN DAERAH
Oleh:
Vita Indah Maulida 1
Diah Wahyuningsih 2 Program Studi Ekonomi Pembangunan 1
Program Studi Magister Ilmu Ekonomi 2
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Trunojoyo Madura 1,2
Email:
diahwahyuningsih@yahoo.com

## ABSTRACT
This study aims to analyze the influence of bank-specific factors on Non-Performing Loan  Gross  (NPL  gross)  and  Non-Performing  Loan  Net  (NPL  net)  in  Regional Development Banks  2009-2018.  Bank-specific  factors  used  in  this  study  are  the Capital Adequacy Ratio (CAR), Return on Assets (ROA), Return on Equity (ROE), Loan to Deposit Ratio (LDR), and Net Interest Margin (NIM). The method used is panel data which is a combination of cross-section and time series. The results of this study indicate that CAR has a negative and significant effect on NPL gross, but has no effect on the NPL net. ROA has a negative and not significant effect on NPL gross but has a negative and significant effect on NPL net. ROE has a negative and significant  effect  on  NPL  gross  and  NPL  net.  While  the  LDR  and  NIM  have  a positive and significant effect on NPL gross and NPL net.
Keywords: Bank Specific, Non-Performing Loan, Data Panel

## A. PENDAHULUAN
Bank  sebagai  sebuah  lembaga  keuangan  memiliki  peranan  penting  dalam perekonomian suatu negara. Fungsi utama perbankan Indonesia menurut UU No. 10 Tahun 1998 pasal 1 adalah sebagai penghimpun dan penyalur dana masyarakat serta  bertujuan  untuk  menunjang  pelaksanaan  pembangunan  dan  hasil-hasilnya, pertumbuhan  ekonomi  dan  stabilitas  nasional,  kearah  peningkatan  taraf  hidup rakyat  banyak.  Sebagai  lembaga  intermediasi  keuangan,  bank  memiliki  peran penting dalam meningkatkan taraf perekonomian suatu negara. Semakin maju suatu negara,  maka  semakin  besar  peranan  perbankan  dalam  mengendalikan  negara tersebut. (Gezu, 2014), menyatakan bahwa peran pembangunan yang diakukan oleh sektor perbankan akan menentukan langkah dalam pembangunan ekonomi. Oleh sebab itu, stabilitas sektor perbankan adalah kunci untuk pembangunan ekonomi.
Dalam  sistem  perbankan  Indonesia,  Bank  Pembangunan  Daerah  (BPD) memiliki peran yang cukup penting sebagai lembaga intermediasi yang beroprasi dalam lingkup Daerah Tingkat 1 dan sekitarnya. Saat ini di Indonesia terdapat 27 bank  Pembangunan  Daerah  yang  tersebar  di  berbagai  provinsi.  Melalui  kegiatan penyaluran kredit, BPD dapat menjadi motor penggerak pembangunan daerah yang kemudian akan berdampak pada peningkatan pertumbuhan ekonomi daerah (Yanti, 2012). Menurut Keputusan Mentri Dalam Negeri Nomer 62 Tahun 1999 Tentang Pedoman  Organisasi  dan  Tata  Kerja  Bank  Pembangunan  Daerah  pasal  2 menyatakan  bahwa  BPD  mempunyai  tugas  pokok  yaitu  mengembangkan perekonomian  dan  menggerakkan  pembanguanan  daerah  melalui  kegiatan  BPD sebagai bank. Dalam menjalankan usaha sebagai lembaga keuangan yang menuai kepercayaan  dan jasa,  setiap  bank  berusaha  sebanyak  mungkin  menarik  nasabah baru,  memperbesar  dana  dalam  bentuk  simpanan  dan  juga  memperbesar keuntungan dengan memberikan kredit (Lopez & Papell, 2012).
Sebagai lembaga intermediasi keuangan, BPD tidak luput dari adanya potensi risiko  yang  akan  timbul.  Risiko  utama  yang  dihadapi  BPD  adalah  risiko  kredit, dimana  debitur  tidak  mampu  memenuhi  kewajiban  keuangannya  sesuai kesepakatan  yang  telah  dilakukan.  Risiko  kredit  dapat  diindikasikan  dengan tingginya rasio kredit non lancar atau Non-Performing loan (NPL). Semakin tinggi nilai NPL pada suatu bank mencerminkan bahwa bank tersebut menghadapi risiko kredit yang semakin tinggi. Ukuran NPL yang normal berkisar antara 0% sampai dengan 5% secara bruto terhadap total kredit. Jika ukuran NPL sudah melampaui rentang tersebut, maka manajemen bank harus segera mengambil tindakan untuk mencegah  meningkatnya  NPL.  Berikut  adalah  gambar  mengenai  perkembangan NPL Bank Umum dan Bank Pembangunan Daerah pada tahun 2009 – 2018 yaitu:
Sumber: Statistik Perbankan Indonesia, OJK
Gambar 1. Perkembangan NPL Bank Pembangunan Daerah & Bank Umum Tahun 2009 – 2018
Non-Performing Loan bank umum pada tahun 2009 sampai 2013 mengalami penurunan  dari  3,31%  menjadi  1,70%.  Tetapi  pada  tahun  2014  sampai  2016 mengalai kenaikan dari 2,10% menjadi 2,92%, kemudian turun kembali menjadi 2,58%.  Pada  tahun  2018  NPL  mengalami  kenaikan  kembali  sebesar  3,01%. Sedangkan NPL BPD lebih berfluktuatif dibandingkan bank umum yaitu sebesar 1,71%  pada  tahun  2009  menjadi  2,67%  pada  tahun  2018.  NPL  BPD  cenderung
0,00% 1,00% 2,00% 3,00% 4,00% 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Bank Umum Bank BPD
mengalami peningkatan, namun masih di bawah batas maksimum 5% yang telah ditetapkan Bank Indonesia. Adanya tren peningkatan NPL harus menjadi perhatian khusus  bagi  BPD  di  Indonesia  untuk  mengutamakan  prinsip  kehati-hatian  serta tetap memperhatikan kualitas kredit yang akan disalurkan. Non-Performing Loan yang  dihadapi  oleh  perbankan  suatu  negara atau  kawasan  pada  hakikatnya tidak dapat dilepaskan dari faktor spesifik bank. NPL yang tinggi pada suatu negara dapat menyebabkan masalah yang besar. Dampak dari akumulasi NPL yang besar dapat menyebabkan sejumlah aset bank bangkrut dan lembaga keuangan macet (Dziobek & Pazarbasioglu, 1997). Faktor spesifik bank terdiri dari serangkaian faktor yang mengukur kesehatan sistem keuangan, efisiensi internal dan keputusan manajerial. Menurut  Khan et  al .  (2020)  posisi  keuangan  sektor  perbankan  yang  lebih  baik, efisiensi  pengoperasian  harus  dijaga  serendah  mungkin.  Faktor-faktor  tersebut termasuk  faktor  modal  minimum  perusahaan  ( Capital  Adequacy  Ratio =CAR), probabilitas  ( Return  on  Asset =ROA),  ( Return  on  Equity= ROE),  ( Net  Interest Margin= NIM), dan likuiditas bank ( Loan to Deposit Ratio =LDR). Adapun tujuan penelitian  ini  untuk  menguji  pengaruh  faktor  spesifik  bank  (CAR,  ROA,  ROE, LDR, NIM) terhadap NPL gross dan NPL net .

## B. KAJIAN PUSTAKA

## Non-Performing Loan
Non-Performing Loan atau biasa dikenal dengan kredit macet, pengukuran nilai NPL pada suatu bank didasarkan pada penelitian kualitas kredit. Berdasarkan ketentuan  Bank  Indonesia  yang  tertuang  pada  pasal  12  ayat  3  Peraturan  Bank Indonesia  nomor  14/15/PBI/2012  tentang  Penilaian  Kualitas  Aset  Bank  Umum, kualitas  kredit  diklasifikasikan  menjadi  lima tingkat  kolektibilitas  seperti  lancar, dalam  perhatian  khusus,  kurang  lancar,  diragukan,  dan  macet.  Menurut  Riyadi (2004), NPL memiliki 2 jenis yang berbeda yaitu NPL gross dan NPL net . NPL gross adalah perbandingan antara kredit  bersetatus kurang lancar, dirugikan, dan macet  yang  disatukan  dengan total  kredit  yang  disalurkan.  Sedangkan,  NPL net adalah perbandingan antara kredit bermasalah setelah dikurangi CKPN (Cadangan Kerugian  Penurunan  Nilai)  terhadap  total  kredit.  Semakin  tinggi  rasio  NPL net maka akan semakin buruk kualitas kredit bank yang menyebabkan jumlah kredit bermasalah. Bank Indonesia menetapkan untuk rasio NPL net di bawah 5% maka penyisihan penghapusan aktiva produktif (PPAP) yang harus disediakan bank untuk menutup  kerugian  yang  ditimbulkan  oleh  aktiva  produktif  non  lancar  (kredit bermasalah) menjadi semakin kecil.

## Capital Adequacy Ratio
Menurut  CAR  adalah  rasio  yang  memperlihatkan  seberapa  jauh  seluruh aktiva bank yang mengandung risiko (kredit, penyertaan, surat berharga, tagihan pada  bank  lain)  ikut  dibiayai  dari  dana  modal  bank  sendiri.  CAR  menunjukkan seberapa  besar  modal  bank  telah  memadai  untuk  menunjang  kebutuhannya  dan dasar  untuk  menilai  prospek  kelanjutan  usaha  bank  bersangkutan.  Menurut (Kasmir,  2014),  aspek  permodalan  yang  dimiliki  oleh  bank  didasarkan  kepada kewajiban penyediaan modal minimum bank. Penilaian tersebut didasarkan kepada
CAR  yang  telah  ditetapkan  oleh  Bank  Indonesia.  Semakin  tinggi  CAR, menunjukkan kinerja bank dalam memberikan kredit yang semakin baik sehingga meningkatkan kesehatan bank dan proses penyaluran dana kepada masyarakat serta himpunana  dana  berjalan  efektif.  Fungsi  modal  bank  salah  satunya  yakni  untuk memenuhi  kebutuhan modal  minimum,  tingkat  kecukupan  modal  sangat  penting bagi bank untuk menyalurkan kreditnya. Apabila tingkat kecukupan modal bank baik, maka masyarakat akan tertarik untuk mengambil kredit dan pihak bank akan cukup mempunyai dana cadangan bila sewaktu-waktu terjadi kredit macet sehingga bank yang memiliki CAR yang tinggi maka kreditnya juga banyak (Siamat, 2003). Hasibun  (2007),  menjelaskan  bahwa  CAR  yang  didasarkan  pada Bank  for International  Settlement (BIS)  sebesar  8%.  Hal  tersebut  adalah  salah  satu  cara untuk  menghitung  apakah  modal  yang  ada  pada  suatu  bank  telah memadai atau belum.  Jika  modal  rata-rata  suatu  bank  lebih  dari  bank  lain  maka  bank  yang bersangkutan akan lebih baik solvabilitasnya. Semakin tinggi modal yang dimiliki bank  maka  akan  semakin  mudah  bagi  bank  untuk  membiayai  aktiva  yang mengandung risiko. Jika kredit tidak disertai dengan modal yang mencukupi maka akan bepotensi menimbulkan kredit bermasalah, maka semakin tinggi CAR akan dapat  menekan  risiko  kredit  yang  dihadapi  bank  (Diyanti,  2012).  Hal  tersebut memberikan kesimpulan bahwa CAR berpengaruh negatif terhadap NPL.

## Return on Asset
Return  on  Asset merupakan  indikator  dari  profitabilitas  bank  yang mencerminkan kemampuan bank untuk menghasilkan laba (Emanuel et al., 2018). Indikator  profitabilitas  bank  dapat  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  efisiensi bank dalam mengelola asetnya. Profitabilitas diukur dengan ROA yaitu mengukur kemampuan manajemen bank dalam memperoleh keuntungan secara keseluruhan. ROA  adalah  rasio  yang  digunakan  mengukur  kemampuan  bank  menghasilkan keuntungan secara relatif dibandingkan dengan total asetnya. ROA dipilih sebagai indikator  pengukur  kinerja  keuangan  perbankan  karena  mengukur  efektifitas perusahaan  di  dalam  menghasilkan  keuntungan  memanfaatkan  aktiva  yang dimiliki.  ROA  merupakan  rasio  antara  laba  sebelum  pajak  terhadap  total  aset. Semakin  besar  ROA  suatu  bank,  semakin  besar  pula  tingkat  keuntungan  yang dicapai bank tersebut dan semakin baik pula posisi bank dari segi penggunaan asset (Dendawijaya,  2009).  Apabila  ROA  meningkat,  berarti  profitabilitas  perusahaan juga  meningkat,  sehingga  berdampak  pada  peningkatan  profitabilitas  pemegang saham. Soebagio (2005) menyatakan bahwa terdapat batasan minimum perolehan bank khususnya ROA dimana walupun laba bank tidak sepenuhnya ditentukan oleh perolehan  bunga  kredit,  namun  kualitas  kredit  akan  sangat  mempengaruhi  laba bank. Bila kualitas kredit rendah dimana banyak terdapat kredit yang bermasalah dan NPL maka bank akan mengalami penurunan pendapatan dan laba begitupun sebaliknya. Penyaluran kredit yang besar jika dilakukan dengan tidak hati-hati akan mendorong kenaikan tingkat NPL (Messai & Jouinin, 2013).
Hasil  perhitungan  ROA  memberikan  gambaran  awal tentang  kondisi  bank umum yang sekaligus memberikan gambaran pengelolaan. Dengan demikian ROA cukup baik bila digunakan untuk menilai tingkat kesehatan atu kinerja, dan tentunya
prospek  sebuah  bank  umum.  Di  Indonesia  menetapkan  angka  ROA  ≥  2%  agar sebuah bank umum dikatakan dalam kondisi yang sehat (Siamat, 2003).

## Return on Equity
Return on Equity adalah rasio yang digunakan untuk mengukur keuntungan bersih  yang  diperoleh  dari  pengelolaan  modal  yang  diinvestasikan  oleh  pemilik perusahaan.  ROE  diukur  dengan  perbandingan  antara  laba  bersih  dengan  total modal.  Semakin  besar  nilai  rasionya,  maka  semakin  besar  dana  yang  dapat dikembalikan dari total modal yang merupakan laba bank. Artinya semakin besar laba  bersih  yang  diperoleh  dari  modal  sendiri  maka  semakin  baik  kinerja  bank tersebut. Menurut  Shingjergji (2013), ROE yang rendah menunjukkan NPL yang tinggi.  ROE  yang  rendah  dari  sebuah  bank menggambarkan  kondisi  manajemen bank  yang  tidak  baik,  kondisi  seperti  ini  dapat  memicu  peningkatan  NPL  dari sebuah  bank,  dikarenakan  bank  tersebut  tidak  memiliki  kemampuan  yang  baik dalam mengelalo kredit yang akan disalurkan. Ketika sebuah bank memiliki ROE yang rendah ditahun ini, bank tersebut akan cenderung melakukan aktivitas berisiko yang  dapat  meningkatkan  NPL-nya  di  tahun  yang  akan  datang.  Hal  ini  terkait dengan perilaku pengambilan risiko, dimana bank yang memiliki ROE rendah akan berusaha  meningkatkan  pendapatannya  ditahun  yang  akan  datang  dengan melakukan  sejumlah  aktivitas  yang  memiliki  risiko.  Salah  satu  aktivitas tersebut adalah dengan memberikan kredit dengan jumlah yang besar, yang tentunya dapat memicu peningkatan NPL. Pemberian kredit yang besar ini tidak diimbangi dengan manajemen  yang  baik  oleh  bank tersebut,  sehingga  justru  dapat membawa  bank tersebut pada peningkatan rasio NPL.

## Loan to Deposit Ratio
Loan  to  Deposit  Ratio adalah  rasio  antara  seluruh  jumlah  kredit  yang diberikan bank dengan dana yang diterima oleh bank. LDR tersebut menyatakan seberapa  jauh  kemampuan  bank  dalam membayar  kembali  penarikan  dana  yang dilakukan oleh deposan dengan mengandalkan kredit sebagai sumber likuiditasnya. Batasan aman dari LDR antara 80%-110% (Dendawijaya, 2009). LDR digunakan untuk  mengukur  jumlah  dana  pihak  ketiga  yang  disalurkan  dalam  bentuk  kredit. LDR adalah salah satu pengukur tradisional yang menunjukkan deposito berjangka, giro,  tabungan,  dan  lain-lain  yang  digunakan  dalam  memenuhi  permohonan pinjaman  nasabahnya.  Rasio  yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  suatu  bank meminjamkan  seluruh  dananya  atau  relatif  tidak  likuid.  Sebaliknya  rasio  yang rendah  menunjukkan  bank  yang  likuid  dengan  kelebihan  kapasitas  dana  yang dipinjamkan  (Latumaerissa,  1999).  Semakin  besar  kredit  yang  disalurkan dibandingkan  dengan  simpanan  masyarakat  pada  suatu  bank  membawa konsekuensi  semakin  besar  risiko  yang  harus  ditanggung  oleh  bank  yang bersangkutan. Sehingga akan menyebabkan semakin besar terjadinya NPL.
Loan  to  Deposit  Ratio merupakan  faktor  penting  dalam  kelancaran  usaha suatu  perusahaan  utamanya  pada  perbankan.  Perbankan  sangat  memperhatikan masalah  likuiditas  karena  merupakan  dasar  kepercayaan  masyarakat  terhadap kekayaan dan kelancaran serta kemampuan usaha bank, antara lain terletak pada kelancaran lalu lintas pembayaran dalam melayani masyarakat.

## Net Interest Margin
Net  Interest  Margin adalah  rasio  yang  digunakan  untuk  mengukur kemampuan  manajemen  bank  dalam  mengelola  aktivitas  produktifnya,  untuk menghasilkan pendapatan bunga bersih. NIM merupakan ukuran perbedaan antara pendapatan bunga yang dihasilkan oleh bank atau lembaga keuangan lain dan nilai bunga  yang  dibayarkan  kepada  pemberi  pinjaman  mereka  (misalnya,  deposito), relatif terhadap jumlah mereka (bunga produktif) aset. Semakin besar rasio NIM maka meningkatkan pendapatan bunga atas aktiva produktif yang dikelola bank, sehingga  kemungkinan  suatu  bank  dalam  kondisi  bermasalah  semakin  kecil (Dendawijaya,  2009).  NIM  dibutuhkan  dalam  pengelolaan  bank  dengan  baik sehingga  bank  yang  bermasalah  dan  mengalami  masalah  bisa  diminimalisir. Semakin besar ratio maka hal ini akan mempengaruhi pada peningkatan pendapatan bunga yang diperoleh dari aktiva produktif yang dikelola oleh pihak bank dengan baik. Dengan demikian, resiko yang seringkali menimbulkan masalah dalam bank bisa dihindari. Bagaimana pun juga, pengelolaan dan manajemen yang baik disetiap kegiatan operasional bank memang sangat dibutuhkan sehingga bank bisa berada dalam kondisi yang lebih aman.
Menurut  Rose  (2002),  NIM  mengindikasikan  seberapa  baik  kemampuan manajemen bank dalam memperoleh pendapatan (terutama dari kredit, investasi) dibandingkan  dengan  biaya  (yang  pada  dasarnya  berasal  dari  bunga  deposito). Kondisi  seperti  ini  menguntungkan  bagi  pihak  bank, tetapi  bisa merugikan  bagi para  debitur  karena  harus  membayar  bunga  kredit  cukup  tinggi,  hal  ini  dapat memicu  peningkatan  NPL.  NIM  memiliki  pengaruh  yang  positif  terhadap  NPL (Shingjergji, 2013).

## Penelitian Terdahulu
Anwar  &  Sunaenah  (2016),  menyatakan  bahwa  ROA  berpengaruh  negatif signifikan terhadap NPL dan variabel CAR berpengaruh positif signifikan terhadap NPL pada lima bank umum di Indonesia. Secara simultan variabel ROA dan CAR berpengaruh signifikan terhadap NPL. Harahap (2017), meneliti tentang pengaruh pertumbuhan ekonomi daerah, LDR, CAR, inflasi dan pertumbuhan kredit terhadap NPL pada Bank Pembangun Daerah. Hasil penelitian menunjukkan pertumbuhan ekonomi  daerah,  inflasi,  LDR,  CAR,  dan  pertumbuhan  kredit  berpengaruh signifikan  terhadap  NPL.  Dalam  penelitian  Wardhana  (2015),  bertujuan  untuk mengetahui  pengaruh  CAR,  LDR,  dan  ROA  terhadap  NPL  pada  bank  umum konvensional go  public .  Hasil  penelitiannya  secara  parsial  menunjukkan  bahwa variabel-variabel  independent  CAR,  LDR,  ROA  berpengaruh  negatif  dan  tidak signifikan  terhadap  NPL.  Secara  simultan  kelima  variabel  tersebut  berpengaruh signifikan  terhadap  NPL.  Carolina  &  Madyan  (2015),  meneliti  pengaruh  CAR, LAR, NIM, dan ROE terhadap NPL pada bank yang terdaftar di bursa efek. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  variabel  CAR  dan  ROE  negatif  signifika.  LAR negatif tidak signifikan. NIM positif signifikan terhadap NPL. Menurut Zain et al . (2020)  nilai  kapitalisasi  lebih tinggi, itu  berarti  bank memiliki  permodalan  yang baik,  dan  karenanya  akan  mengurangi  default  pinjaman  dan  selanjutnya  akan mengurangi tingkat kredit bermasalah.
Sehingga  merujuk  kepada  penjelasan  dan  persoalan  di  atas,  maka  peneliti perlu membuktikan dugaan  yaitu CAR, ROA, dan ROE berpengaruh negatif dan signifikan  terhadap  NPL gross dan  NPL net .  Dan  LDR  dan  NIM  berpengaruh positif dan signifikan terhadap NPL gross dan NPL net .

## C. METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel dengan sumber data sekunder yang diperoleh website Otoritas Jasa Keuangan. Obyek penelitian ini 26 BPD di Indonesia dengan menggunakan data tahunan dari periode 2009-2018. Model regresi data panel didasarkan pada data panel, yang merupakan pengamatan pada unit cross-sectional, atau individu yang sama selama beberapa periode waktu. (Gujarati, 2015).
Estimasi  parameter  model  dilakukan  dengan  tiga  macam  model  yaitu, Common  Effect  Model (CEM), Fixed  Effect  Model ,  (FEM)  dan Random  Effect Model (REM). Pada CEM Model mengasumsikan tidak ada perbedaan efek sektor maupun  waktu,  sehingga  dalam  pemodelannya  hanya terdapat  satu  model  untuk seluruh pengamatan (Baltagi & Moscone, 2010). Pada FEM mengestimasi dengan teknik penambahan variabel dummy , sehingga metode ini seringkali disebut dengan Least  Square  Dummy  Variable  Model .  LSDV  merupakan  suatu  metode  yang dipakai  dalam  pendugaan  parameter  regresi linier  dengan  menggunakan  metode kuadrat terkecil pada model. Sedangkan pada REM ada perbedaan karakteristik- karakteristik  individu  dan  waktu  diakomodasikan  pada error dari  model. Mengingat  ada  dua  komponen  yang  mempunyai  kontribusi  pada  pembentukan error , yaitu individu dan waktu, maka random error pada REM juga perlu diurai menjadi error untuk komponen waktu dan error gabungan (Baltagi, 2008). Pada penelitian menggunakan model regresi sebagai berikut:
𝑁𝑃𝐿 𝑔𝑟𝑜𝑠𝑠 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝐶𝐴𝑅 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑅𝑂𝐴 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑅𝑂𝐸 𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝐿𝐷𝑅 𝑖𝑡 + 𝛽 5 𝑁𝐼𝑀 𝑖𝑡 +𝑒 𝑖 (1)
𝑁𝑃𝐿 𝑛𝑒𝑡 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝐶𝐴𝑅 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑅𝑂𝐴 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝑅𝑂𝐸 𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝐿𝐷𝑅 𝑖𝑡 + 𝛽 5 𝑁𝐼𝑀 𝑖𝑡 +𝑒 𝑖 (2)
Di  mana  NPL gross adalah Non-Performing  Loan g ross ;  NPL net adalah Non-Performing Loan net; CAR adalah Capital Adequacy Ratio ; LDR adalah Loan to Deposito Ratio ; ROA adalah Return on Asset ; ROE adalah Return On Equity ; NIM adalah Net Interest Margin ; i adalah Bank Pembangunan Daerah dan t adalah periode waktu, 𝛽 0 adalah konstanta, 𝛽 1 − 𝛽 5 adalah koefisien e adalah error term .

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
Secara umum model estimasi yang digunakan terdiri dari 3 jenis yaitu metode CEM,  FEM  dan  REM.  Untuk  menentukan  model  mana  yang  dianalisis,  maka dilakukan pengujian yaitu uji Chow dan Hausman.
Tabel 1.

## Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effect Test Model 1 (NPL gross) Model 2 (NPL net) Uji Chow (Prob.) 0,0000 0,0000 Cross-section F statistic 7,593255 7,901082 Sumber: data diolah
Berdasarkan Tabel  1  pada  model  pertama  yaitu  uji  Chow  pada  NPL gross mempunyai nilai probabilitas Cross-section F sebesar 0,0000 yang menunjukkan bahwa  nilai  probabilitas F statistic lebih  kecil  dari  tingkat  signifikasi  (0,05)  maka keputusan yang diambil adalah H 0 ditolak dan H 1 diterima sehingga metode yang tepat  digunakan adalah  FEM.  Pada  model  kedua  yaitu  Uji  Chow  pada  NPL net mempunyai nilai probabilitas Cross-section F sebesar 0,0000 yang menunjukkan bahwa nilai F statistic lebih kecil dari tingkat signifikasi (0,05) maka keputusan yang diambil adalah H 0 ditolak dan H 1 diterima sehingga metode yang tepat digunakan adalah FEM.
Tabel 2.

## Hasil Hausman
Correlated Random Effects (Hausman Test) Model 1 (NPL gross) Model 2 (NPL net) Uji Hausman (Prob.) 0,0010 0,0011 Cross-section (Chi-Sq. Statistic ) 20,473585 20,311 Sumber: data diolah
Berdasarkan Tabel 2 pada model pertama yaitu uji Hausman menunjukkan bahwa  probabilitas chi-square lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi  (0,05)  yaitu sebesar 0,0010 < 0,05. sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa H 1 diterima dan H 0 ditolak yang berarti model terbaik yang digunakan dalam penelitian ini adalah FEM.  Pada  model  kedua  dapat  diperoleh  hasil  yang  menunjukkan  bahwa probabilitas  chi-square  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi  (0,05)  yang  sebesar 0,0011 < 0,05. sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa H 1 diterima dan H 0 ditolak yang berarti model terbaik yang digunakan dalam penelitian ini adalah FEM. Tabel 3 berikut ini adalah identifikasi hasil esimasi persamaan regresi data panel
Tabel 3 Hasil Regresi Data Panel Fixed Effect Model Variabel Model 1 (NPL gross) Model 2 (NPL net) Koefisien  Probabilitas  Koefisien  Probabilitas CAR -0,057 0,052 -0,010 0,374 ROA -0,337 0,181 -0,265 0,009 ROE -0,117 0,000 -0,026 0,026 LDR 0,033 0,000 0,011 0,003 NIM 0,354 0,000 0,122 0,000 R 2 0,565 0,580 DW statistik 1,985 2,050 Prob. (F sta tistik ) 0,000 0,000
Sumber: data diolah

## Pengaruh CAR terhadap NPL gross dan NPL net
Berdasarkan  Tabel  3  hasil  pengolahan  data  pada  model  pertama,  variabel CAR mempunyai nilai koefisien sebesar -0,057 dengan tingkat probabilitas 0,052. Variabel  CAR  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  NPL gross BPD. Artinya  ketika  CAR  naik  1%,  maka  NPL gross turun  sebesar  0,057%.  Hasil  ini mendukung  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ali  (2018),  Mohanty  et  al.,  (2018) bahwa CAR berpengaruh negatif dan signifikan terhadap NPL gross BPD. CAR yang  tinggi  mencerminkan  kemampuan  bank  memenuhi  kewajiban  jangka panjangnya.
Pada model kedua variabel CAR mempunyai nilai koefisien sebesar  -0,010 dengan tingkat probabilitas 0,3836. Variabel CAR tidak berpengaruh terhadap NPL net BPD tahun 2009-2018. Hasil ini tidak sesuai dengan hipotesis, karena modal BPD  dialokasikan  untuk  cadangan  untuk  menghadapi  terjadinya  risiko  kerugian akibat  penanaman  dana  dalam  aktiva  produktif.  Besarnya  CKPN  dibentuk berdasarkan  persentase tertentu  dari  nominal  berdasarkan  penggolongan  kualitas aktiva produktif dan disajikan sebagai pos pengurang dari masing-masing aktiva produktif.  CAR  menunjukkan  modal  dari  bank  harus  mampu  menutupi  semua risiko bisnis yang dihadapi, termasuk risiko kerugian yang timbul sebagai akibat dari kredit macet. Hasil penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Wardhana  (2015),  yang  menyatakan  bahwa  CAR  berpengaruh  negatif  dan tidak signifikan.  CAR  yang  baik  diupayakan  BPD  untuk  memperkokoh  permodalan dalam  ekspansi  bisnis.  Hal  tersebut  terlihat  dari  semakin  bertambahnya  kantor cabang BPD setiap tahunnya. Sehingga modal yang dimiliki tidak hanya digunakan untuk mengantisipasi risiko tapi digunakan untuk ekspansi bisnis.

## Pengaruh ROA terhadap NPL gross dan NPL net
Berdasarkan  Tabel  3  hasil  pengolahan  data  pada  model  pertama,  variabel ROA mempunyai nilai koefisien -0,337 dengan tingkat probabilitas 0,181. Variabel ROA tidak berpengaruh terhadap NPL gross BPD. Hal tersebut dapat disebabkan karena rata-rata rasio ROA  pada BPD berkategori sehat atau memilki ROA yang
cukup tinggi. Bank dengan ROA yang tinggi akan membatasi pemberian pinjaman dengan beresiko. Bank dengan keadaan tersebut tidak akan mengorbankan profit yang tinggi untuk menghadapi risiko yang lebih besar. Sehingga tingginya ROA pada BPD tidak mempengaruhi tinggi rendahnya NPL gross BPD karena bank tidak memberikan  kredit  secara  berlebihan.  Hasil  penelitian  ini  mendukung  penelitian yang  dilakukan  oleh  Wardhana  (2015),  yang  menunjukkan  bahwa  ROA  tidak berpengaruh terhadap NPL gross .
Pada model kedua variabel ROA mempunyai nilai koefisien sebesar  -0,265 dengan  tingkat  probabilitas  0,009.  Variabel  ROA  berpengaruh  negatif  dan signifikan terhadap NPL net . Artinya ketika ROA naik 1% maka NPL net BPD akan turun sebesar 0,265%. Semakin besar nilai ROA suatu bank maka semakin besar juga tingkat laba yang berasal dari bunga atas kredit yang disalurkan. Laba yang diperoleh tersebut mengindikasikan  bahwa  nilai  NPL net semakin  rendah.  Hasil dari penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Anwar & Sunaenah (2016),  Dimitrios  et  al.  (2016)  dan  Morakinyo  &  Sibanda  (2016).  Bank  dengan profitabilitas yang kuat tidak akan melakukan kegiatan dengan memberikan kredit yang berisiko besar (Dimitrios et al., 2016).

## Pengaruh ROE terhadap NPL gross dan NPL net
Berdasarkan  Tabel  3  hasil  pengolahan  data  pada  model  pertama,  variabel ROE mempunyai nilai koefisien sebesar -0,117 dengan tingkat probabilitas 0,000. Variabel  ROE  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  NPL gross .  Artinya ketika ROE naik 1% maka NPL gross BPD akan turun sebesar 0,117%. Pada model kedua  variabel  ROE  mempunyai  nilai  koefisen  sebesar  -0,026  dengan  tingkat probabilitas  0,0256.  Variabel  ROE  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap NPL net . Artinya ketika ROE naik 1% maka NPL net Bank Pembangunan Daerah (BPD) akan turun sebesar 0,026%. Hasil penelitian ini sesuai dengan hipotesis yang menyatakan  bahwa  ROE  berpengaruh  negatif  terhadap  NPL.  Penelitian  ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Carolina & Madyan (2015), Louzis et al. (2012), Dimitrios et al. (2016) dan Abid et al. (2014) yang menunjukkan bahwa ROE  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  NPL.  ROE  yang  rendah menggambarkan kondisi manajemen bank yang tidak baik yang dapat memicu NPL naik,  karena  bank  tidak  memiliki  kemampuan  mengelola  kredit  yang  akan disalurkan. Kualitas manajemen bank berdampak pada efisiensi pemberian kredit kepada nasabah.

## Pengaruh LDR terhadap NPL gross dan NPL net
Berdasarkan  Tabel  3  hasil  pengolahan  data  pada  model  pertama,  variabel LDR mempunyai nilai koefisien -0,033 dengan tingkat probabilitas 0,000. Variabel LDR berpengaruh positif dan signifikan terhadap NPL gross . Artinya ketika LDR naik  1%  maka  NPL gross BPD  akan  naik  sebesar  0,033%.  Pada  model  kedua variabel LDR mempunyai nilai koefisien sebesar 0,012 dengan tingkat probabilitas 0,003. Variabel LDR berpengaruh positif dan signifikan terhadap NPL net . Artinya ketika  LDR  naik  1%  maka  NPL net BPD  akan  naik  sebesar  0,012%.  Hasil  ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh Pratamawati (2018). LDR yang tinggi menunjukkan bahwa bank mampu memberikan kredit lebih besar dibanding dengan
giro, tabungan, atau deposito yang diterima bank sehngga berpotensi meningkatkan laba  yang  akan  diterima  bank.  LDR  berkaitan  dengan  likuiditas,  dimana  LDR digunakan untuk mengukur jumlah dana pihak ketiga yang disalurkan dalam bentuk kredit. Semakin banyak dana yang dikeluarkan dalam kredit, maka semakin tinggi LDR, dan kemungkinan terjadinya NPL semakin tinggi.

## Pengaruh NIM terhadap NPL gross dan NPL net
Berdasarkan  Tabel  3  hasil  pengolahan  data  pada  model  pertama,  variabel NIM  mempunyai  nilai  koefisien  -0,354  dengan  tingkat  probabilitas  0,0000. Variabel  NIM  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  NPL gross .  Artinya ketika NIM naik 1% maka NPL gross BPD akan naik sebesar 0,354%. Pada model kedua  variabel  NIM  mempunyai  nilai  koefisien  sebesar  0,122  dengan  tingkat probabilitas 0,000. Variabel NIM berpengaruh positif dan signifikan terhadap NPL net . Artinya ketika NIM naik 1% maka NPL net BPD naik sebesar 0,122%. Hasil penelitian ini sesuai dengan teori yang menyatakan bahwa NIM berpengaruh positif terhadap NPL. Penelitian ini mendukung penelitian yang dilakukan oleh  Carolina & Madyan (2015), Ćurak et al. (2013) dan Yao et al.,  (2018) yang menunjukkan bahwa NIM berpengaruh positif dan signifikan terhadap NPL. NIM yang tinggi dari sebuah bank disebabkan oleh tingginya pendapatan bunga bersih yang diterima oleh bank.  Pendapatan  bunga  bersih  yang  tinggi  ini  merupakan  akibat  dari  lebarnya spread pendapatan bunga dengan beban bunga bank tersebut. Spread yang lebar ini dikarenakan suku bunga kredit yang terlalu tinggi jika dibandingkan dengan suku bunga dana, sehingga pendapatan suku bunga bersih meningkat. Kondisi seperti ini menguntungkan bagi pihak bank, tetapi bisa merugikan bagi para debitur karena harus  membayar  bunga  kredit  cukup  tinggi.  Hal  ini  dapat  memicu  peningkatan NPL.

## E. SIMPULAN
Faktor spesifik bank yaitu CAR dan ROE berpengaruh negatif dan signifikan terhadap NPL gross , sedangkan LDR dan NIM berpengaruh positif dan signifikan terhadap NPL gross . Variabel ROA tidak berpengaruh terhadap NPL gross . Faktor spesifik  bank  yaitu  ROA  dan  ROE  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap NPL net ,  sedangkan  LDR  dan  NIM  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap
NPL net . Variabel CAR tidak berpengaruh terhadap NPL gross .

## DAFTAR PUSTAKA
Abid, L., Ouertani, M. N., & Zouari-Ghorbel, S. (2014). Macroeconomic and Bank- specific Determinants of Household’s Non-performing Loans in Tunisia: A Dynamic Panel Data. Procedia Economics and Finance , 13 (December 2013), 58–68. https://doi.org/10.1016/s2212-5671(14)00430-4
Ali, M. Y. (2018). Bank Specific Determinants of Nonperforming Loan: Empirical Study  in  Case  of  State-Owned  Commercial  Banks  in  Bangladesh. SSRN Electronic Journal . https://doi.org/10.2139/ssrn.3116433
Anwar,  C.  J.,  &  Sunaenah.  (2016).  Pengaruh  ROA  dan  CAR  Terhadap  Kredit Macet (NPL) Pada Bank Umum di Indonesia. Jurnal Ekonomi-Qu , 6 (2), 115– 273.
Baltagi. (2008). Econometric analysis of panel data . John Wiley and Sons.
Baltagi, B. H., & Moscone, F. (2010). Health care expenditure and income in the OECD reconsidered: Evidence from panel data. Economic Modelling , 27 (4), 804–811. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2009.12.001
Carolina, A., & Madyan, M. (2015). Dampak Bank Specific Variables Pada Rasio Non-Performing  Loan  dalam  Sistem  Perbankan  Indonesia. Jurnal Manajemen Teori Dan Terapan , 3 , 141–153.
Ćurak, M., Pepur, S., & Poposki, K. (2013). Determinants of non-performing loans -evidence  from  Southeastern  European  banking  systems. Banks  and  Bank Systems , 8 (1), 45–53.
Dendawijaya, L. (2009). Manajemen Perbankan . Ghalia.
Dimitrios, A., Helen, L., & Mike, T. (2016). Determinants of non-performing loans: Evidence from Euro-area countries. Finance Research Letters , 18 , 116–119. https://doi.org/10.1016/j.frl.2016.04.008
Diyanti,  A.  (2012).  Analisis  Pengaruh  Faktor  Internal  dan  Eksternal  Terhadap Terjadinya  Non-Performing  Loan  (Studi  Kasus  pada  Bank  Umum Konvensional yang Menyediakan Layanan Kredit Pemilikan Rumah Periode 2008-2011). Diponegoro Journal of Management , 1 (2), 290–299.
Dziobek, C., & Pazarbasioglu, C. (1997). Lessons and Elements of Best Practice. Systemic  Bank  Restructuring  and  Macroeconomic  Policy .  International Monetary Fund.
Emanuel,  K.,  Andrés,  M.,  &  J,  C.  (2018). Determinants  of  bank  profitability  in emerging markets . 686 , 1–24. https://www.bis.org/publ/work686.pdf
Gezu, G. (2014). Determinants of Non-Performing Loans: Empirical Study In Case of Commercial Banks In Ethiopia. In Thesis . Jimma University.
Gujarati,  D.  (2015).  Econometrics  by  examples.  In Cambridge  University  Press (Second). Palgrave. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
Harahap,  F.  A.  (2017).  Analisis  Determinan  Ekonomi  Makro  dan  Kinerja
Perbankan  Terhadap  Non-Performing  Loan  Bank  Pembangunan  Daerah  di Indonesia. In Skripsi . Universitas Sumatra Utara.
Hasibun, M. (2007). Dasar-Dasar Perbankan . Jakarta: PT Bumi Aksara.
Kasmir. (2014). Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya . RajaGrafindo Persada.
Khan, M. A., Siddique, A., & Sarwar, Z. (2020). Determinants of Non-Performing Loans  in  the  Banking  Sector  in  Developing  State. Asian  Journal  of Accounting  Research , 5 (1),  135–145.  https://doi.org/10.1108/ajar-10-2019- 0080
Latumaerissa,  J.  R.  (1999). Mengenal  Aspek-Aspek  Operasional  Bank  Umum . Jakarta: Bumi Aksara.
Lopez, C., & Papell, D. H. (2012). Journal of International Money Convergence of Euro area Inflation Rates. Journal of International Money and Finance , 31 , 1440–1458. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2012.02.010
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.
https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2011.10.012
Messai,  A.  S.,  &  Jouinin,  F.  (2013).  Micro  and  Macro  Determinants  of  Non- performing Loans. International Journal of Economics and Financial Issues , 3 (4), 852–860.
Mohanty, A. R., Das, B. R., & Kumar, S. (2018). Determinants of Non-Performing Loans in India: A System GMM Panel Approach. National Institute of Bank Management , 47 (1), 37–56.
Morakinyo,  A.  E., &  Sibanda,  M.  (2016). The  Determinants  of  Non-Performing Loans in the ‘MINT’ Economies. IOSR Journal of Economics and Finance ,
3 (1), 56. https://doi.org/https://doi.org/10.3929/ethz-b-000238666
Pratamawati,  H.  P.  (2018).  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Non- Performing  Loan  pada  Bank  Umum  BUMN  Tahun  2012-2016.  In Skripsi . Universitas Negeri Yogyakarta.
Riyadi,  S.  (2004). Banking  Asset  and  Liability  Managemen .  Jakarta:  Lembaga Penerbit Universitas Indonesia.
Rose, P. S. (2002). Commercial Bank Management . New York: McGraw-Hill.
Shingjergji,  A.  (2013).  The  Impact  of  Bank  Specific  Variables  on  the  Non- Performing Loans Ratio in the Albanian Banking System. Research Journal of Finance and Accounting , 4 (7).
Siamat, D. (2003). Manajemen Bank Umum . Jakarta: Balai Pustaka.
Wardhana,  G.  W.  (2015).  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengarui  Non- Performing Loan. Diponegoro Journal of Management , 4 (4), 1–11.
Yanti, M. I. S. M. (2012). Evaluasi Faktor Determinan Risiko Kredit Dalam Rangka Implementasi Program BPD Regional Champion pada Bank Pembangunan Daerah Seluruh Indonesia. In Tesis . Universitas Indonesia.
Yao,  H.,  Haris,  M.,  &  Tariq,  G.  (2018).  Profitability  Determinants  of  Financial Institutions:  Evidence  from  Banks  in  Pakistan. International  Journal  of Financial Studies , 6 (2), 53. https://doi.org/10.3390/ijfs6020053
Zain, E. N. M., Ghazali, P. L., & Daud, W. M. N. W. (2020). Determinants of Non- Performing  Loans:  Evidence  From  Conventional  Banks  in  Malaysia.
Humanities & Social Sciences Reviews , 8 (2), 423–430. https://doi.org/10.18510/hssr.2020.8248