## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI VOLUME KREDIT YANG BERDAMPAK PADA PROSIKLIKALITAS: STUDI KASUS BANK DOMESTIK DAN ASING DI INDONESIA
Indri Arrafi Juliannisa 1
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran”, J akarta
Kartika Pakpahan
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Lampung

## ABSTRACT
The  volume  of  bank  credit  could  lead  to  procyclicality  problems.  This  study analyzes  the  factors that influence the volume of bank credit. This study uses panel data regression, with monthly data on  credit  volume,  Non  Perfoming  Loan  (NPL),  Third-Party  Funds  (DPK)  and  Capital  Adequacy Ratio (CAR) of domestic and foreign banks, from January 2013 until August 2014. NPL, DPK, and CAR are used as independent variables. The research result shows that Fixed Effect method is the best technique  to  show  the  significant  variable  which  influence the  volume  of  bank  credit.  In addition, NPL and CAR have significant influence on the volume of the bank credit.
Keywords : NPL, DPK, CAR, Credit, Procyclicality

## ABSTRAK
Volume  kredit  perbankan  dapat  menyebabkan  masalah  prosiklikalitas.  Studi  ini  menganalisis faktor-faktor  yang  mempengaruhi  volume  kredit  bank.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik regresi  data  panel,  dengan  data  bulanan Non  Perfoming  Loan  (NPL), Dana Pihak  Ketiga  (DPK) dan Capital Adequacy Ratio (CAR) , pada  bank  domestik dan bank asing, untuk periode  Januari 2013  sampai  Agustus  2014.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode Fixed  Effect adalah teknik  yang  paling  sesuai  untuk  menunjukkan  variabel  yang  berpengaruh  signifikan  pada volume  kredit. Kesimpulan lainnya adalah, NPL dan CAR berpengaruh signifikan pada volume kredit perbankan.
Kata Kunci : NPL, DPK, CAR, Credit, Prosiklikalitas.

## 1. PENDAHULUAN
Bank  merupakan  suatu  badan  usaha  yang  memiliki  kegiatan  utama  yaitu  menerima simpanan dari masyarakat maupun dari pihak lain, yang kemudian mengalokasikannya kembali untuk memperoleh keuntungan serta menyediakan jasa-jasa dalam lalu lintas pembayaran. Bank juga memiliki fungsi lain yaitu bank sebagai agent of trust, agent  of development , dan agent of service . Salah satu faktor yang menentukan pertumbuhan suatu bank adalah penyaluran kredit. Sesuai dengan fungsi bank yang telah dijelaskan di atas bahwa bank sebagai agent of trust yang menyatakan bahwa kedudukan bank sebagai kreditur, yang artinya bank sebagai pemberi kredit jangka pendek dalam penyaluran dana atau penyaluran kredit. Penyaluran kredit yaitu sejumlah dana  yang  dipinjamkan  kepada  calon  penerima  kredit  yang  nantinya  akan  dibayar  oleh penerima  kredit  sesuai  dengan  kesepakatan  antara  pemberi  dan  penerima  kredit  di  awal perjanjian (Latumaerissa, 2011)
1 Email: arrafi.juliannisa@gmail.com

## 94 | Bina Ekonomi
Penyaluran kredit dipengaruhi oleh beberapa faktor, baik faktor internal maupun faktor eksternal.  Dari  sisi  internal,  penyaluran  kredit  terutama  dipengaruhi  oleh  kemampuan  bank dalam  menghimpun  dana  masyarakat  yang  biasa  disebut  Dana  Pihak  Ketiga  (DPK), Loan  to Deposit Ratio (LDR), Non Perfoming Loan (NPL), Return on Assets (ROA), Capital Adequacy Ratio ( CAR ),  Sertifikat  Bank  Indonesia  (SBI)  dan  penetapan  tingkat  suku  bunga.  Dari  sisi  ekternal, penyaluran kredit dari bank dipengaruhi oleh kondisi ekonomi, peraturan pemerintah, dan lain sebagainya (Latumaerissa, 2011).
Peranan  bank  dalam  penyaluran  kredit  adalah  menambah  modal  dalam  masyarakat yang  membutuhkan  dana  dalam  rangka  memperkuat  struktur  permodalannya.  Namun penyaluran kredit secara berlebihan dapat menimbulkan masalah prosiklikalitas. Pr osiklikalitas perbankan  adalah  penyaluran  kredit  perbankan  yang  berlebihan  sehingga  mempercepat pertumbuhan  ekonomi  ketika  perekonomian  dalam  kondisi  ekspansi;  dan  penyaluran  kredit yang  (terlalu)  sedikit,  sehingga  memperlambat  pertumbuhan  ekonomi  ketika  dalam perekonomian dalam kondisi kontraksi (Bank Indonesia, 2014).
Perilaku prosiklikalitas perbankan pada umumnya diikuti dengan peningkatan perilaku risk  taking dalam  penyaluran  kredit  yang  dapat  teridentifikasi  dari  adanya  risiko ketidakseimbangan  antara  penyaluran  kredit  dengan  kebutuhan  perekonomian.  Dengan demikian,  permasalahan  dalam  prosiklikalitas  didasarkan  atas  indikator  kebutuhan perekonomian  dan  indikator  ketidakseimbangan  penyaluran  kredit  perbankan.  Sebelum meneliti  lebih  mendalam  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  prosiklikalitas,  terlebih dahulu  kita  harus  mengidentifikasi  bahwa  dalam  periode  penelitian  memang  benar  terjadi prosiklikalitas (Borio, Furfine, & Lowe, 2001).
Indikator  risiko  ketidakseimbangan  antara  penyaluran  kredit  dengan  kebutuhan perekonomian  dihitung  berdasarkan gap yang  diperoleh  dari  perbandingan  kredit  perbankan terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dikurang  dengan  tren.  Bank  Indonesia  (2014)  menjelaskan bahwa gap yang  bernilai  positif  dan  negatif  mengindikasikan  bahwa  pada  periode  penelitian memang  terjadi  ketidakseimbangan  antara  kebutuhan  perekonomian  dan  penyaluran  kredit perbankan. Gap hanya  digunakan  sebagai  alat  deteksi,  tolok  ukur  prosiklikalitas  tetap  pada penyaluran  kredit  perbankan  itu  sendiri  karena  jumlah  kredit  yang  disalurkan  merupakan masalah utama yang menyebabkan terjadinya prosiklikalitas, seperti dijelaskan oleh Tabel 1.
Berdasarkan  Tabel  1.  dapat  diketahui  bahwa  keseluruhan  objek  penelitian  mengalami prosiklikalitas. Hal tersebut terbukti dari gap yang bernilai positif dan negatif. Gap yang bernilai positif  mencerminkan  bahwa  jumlah  penyaluran  kredit  perbankan  berlebihan  sedangkan gap yang  bernilai  negatif  mencerminkan  bahwa  kebutuhan  perekonomian  lebih  dominan  sebagai leading daripada jumlah penyaluran kredit (Firdaus, 2009).
Hasil  studi  empiris  di  beberapa  negara  berkembang  dan  negara-negara  OECD menyatakan  bahwa  pertumbuhan  kredit  yang  tinggi  dan  penggelembungan  harga  aset  akan menurunkan siklus usaha (Deegan, 2014), demikian pula yang dialami oleh Indonesia yaitu pada periode krisis 1999 didahului oleh peningkatan kredit yang cukup tajam. Risiko yang dipupuk ketika periode boom terealisasi pada periode ekonomi yang menurun. Perilaku perbankan yang underestimate terhadap  risiko  pada  saat  perekonomian  meningkat  berpotensi  pula  untuk overestimate terhadap risiko ketika perekonomian menurun (Eller, Frommer, & Srzentic, 2010).
Tabel 1. Prosiklikalitas Periode Januari 2013-Agustus 2014
TAHUN PER KREDIT RASIO TREN GAP Jan-13 4.52 15.17 3.36 2.99 0.37 Feb-13 4.14 14.98 3.62 2.9 0.72 Mar-13 4.27 14.68 3.44 2.81 0.63 Aprl-13 5.60 14.36 2.56 2.73 -0.16 Mei-13 5.99 13.89 2.32 2.64 -0.32 Jun-13 6.29 13.62 2.16 2.56 -0.39 Juli-13 5.81 13.39 2.31 2.48 -0.17 Aug-13 6.81 13.21 1.94 2.4 -0.46 Sept-13 6.44 13.11 2.04 2.33 -0.30 Okt-13 6.58 13.05 1.98 2.27 -0.28 Nov-13 6.49 12.9 1.99 2.21 -0.22 Des-13 6.44 12.78 1.99 2.15 -0.16 Jan-14 6.32 12.59 1.99 2.1 -0.11 Feb-14 6.34 12.38 1.95 2.05 -0.10 Mar-14 6.21 12.24 1.97 2 -0.03 Aprl-14 6.19 12.11 1.96 1.96 0.00 Mei-14 5.99 11.99 2.00 1.92 0.08 Jun-14 5.71 11.9 2.08 1.88 0.20 Juli-14 5.59 12.11 2.17 1.84 0.33 Aug-14 5.65 12.36 2.19 1.8 0.38 Sumber: Bank Indonesia (2016), diolah .
Perbankan  dan  perusahaan  akan  melakukan  penyesuaian  untuk  menjaga  kestabilan tingkat modal dengan melakukan deleveraging dan meningkatkan loan loss provisioning. Hal ini akan  menyebabkan  peningkatan spread suku  bunga  sehingga  menurunkan  jumlah  penyaluran kredit  dan  output.  Permintaan  terhadap  kredit  perbankan  sangat  dipengaruhi  oleh pertumbuhan  ekonomi.  Namun,  melalui  transmisi bank  lending  channel peningkatan penyaluruan kredit bank diyakini dapat mendorong pertumbuhan ekonomi. Dengan demikian, kredit perbankan merupakan faktor utama yang berperan dalam prosiklikalitas (Mishkin, 1995).
Mekanisme  transmisi  kebijakan  moneter  melalui  saluran  uang  secara  implisit beranggapan  bahwa  semua  dana  yang  dimobilisasi  perbankan  dari  masyarakat  dalam  bentuk uang  beredar  dipergunakan  untuk  pendanaan  aktivitas  sektor  riil  melalui  penyaluran  kredit perbankan.  Dalam  kenyataannya,  penelitian  Warjiyo  (2004)  meneguhkan  bahwa  anggapan seperti  itu  tidak  selamanya  benar.  Selain  dana  yang  tersedia  perilaku  penawaran  kredit perbankan  juga  dipengaruhi  oleh  persepsi  bank  terhadap  prospek  usaha  debitur  dan  kondisi perbankan  itu  sendiri  seperti  permodalan  yang  direpresentasikan  dengan  CAR,  jumlah  kredit macet atau NPL, dan DPK.
Pasar perbankan di Indonesia tidak hanya melibatkan perbankan domestik. Bank asing juga  ikut  berperan  di  dalam  industri  perbankan  Indonesia.  Namun,  bank  domestik  dan  bank asing memiliki fokus yang berbeda dalam kegiatan operasional perbankan. Bank-bank domestik (terutama  bank  milik  pemerintah)  yang  pada  umumnya  memiliki  fungsi  sebagai  agen  untuk pertumbuhan  ekonomi  akan  selalu  berupaya  menyalurkan  kredit  dalam  kondisi  ekonomi menurun  sehingga  dapat  mengurangi  efek  prosiklikalitas.  Apabila  pemerintah  lebih mengutamakan  penyaluran  kredit  kepada  perusahaan  atau  proyek-proyek  pemerintah  dalam

## 96 | Bina Ekonomi
kondisi  perekonomian  menurun  maka  alokasi  kredit  terhadap  sektor  swasta  akan  semakin berkurang sehingga efek prosiklikalitas akan semakin memburuk (Warjiyo, 2004).
Peran  bank  asing  terhadap  prosiklikalitas  sektor  keuangan  bervariasi  antar  negara. Beberapa  bank  asing  diketahui  menyalurkan  kredit  lebih  tinggi  pada  saat  ekonomi  menurun. Sementara  sebagian  bank  asing  lainnya  tidak  terpengaruh  oleh  kondisi  makro  yang  terjadi  di negara  yang  bersangkutan.  Hal  tersebut  terjadi  karena  perbankan  asing  memiliki  aset  likuid yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  perbankan  domestik  sehingga  perbankan  asing  tidak terlalu terpengaruh dengan perubahan kondisi makro ekonomi (Warjiyo, 2004).
Indonesia masih berupaya mempertahankan konsistensi akses likuiditas sehingga masih rentan terhadap gejolak perekonomian. Pertumbuhan kredit yang tinggi dan penggelembungan harga aset akan menurunkan siklus usaha dan hal tersebut dikhawatirkan akan menyebabkan krisis ekonomi kembali terjadi. Dalam mencegah terjadinya penyaluran kredit yang berlebihan dan  penyaluran  kredit  perbankan  yang  tidak  seimbang  dengan  kebutuhan  perekonomian,  hal utama  yang  dilakukan  adalah  meneliti  sumber  dari  prosiklikalitas  tersebut  apakah prosiklikalitas  yang  terjadi  berasal  dari  penyaluran  kredit  yang  bersumber  dari  perbankan, sehingga  perlu  adanya  penelitian  tentang  faktor-faktor  yang  berpengaruh  pada  penyaluran kredit perbankan (Bank Indonesia, 2014).
Dalam penelitian ini variabel bebas yang digunakan penulis adalah NPL, DPK dan CAR. Menurut  Ikatan  Akuntan  Indonesia  (2000),  kredit  bermasalah  atau  NPL  pada  umumnya merupakan kredit yang pembayaran angsuran pokoknya dan atau bunganya telah lewat 90 hari atau  lebih  setelah  jatuh  tempo,  atau  kredit  yang  pembayarannya  secara  tepat  waktu  sangat diragukan. NPL terdiri atas kredit yang digolongkan kurang lancar, diragukan, dan macet.
Variabel lainnya yang digunakan adalah DPK atau simpanan. Berdasarkan UU RI No. 10 tahun  1998  Perubahan  atas  Undang-undang  Nomor  7  tahun  1992  tentang  Perbankan,  DPK adalah  dana  yang  dipercayakan  oleh  masyarakat  kepada  bank  berdasarkan  perjanjian penyimpanan  dana  dalam  bentuk  giro,  deposito,  sertifikat  deposito,  tabungan,  dan  bentuk lainnya (Bank Indonesia, 1998). DPK yang dihimpun dari masyarakat luas merupakan sumber dana terpenting bagi operasional bank.
Selain NPL dan DPK, variabel bebas lainnya yang digunakan adalah CAR, yaitu rasio yang memperlihatkan  seberapa  jauh  seluruh  aktiva  bank  yang  mengandung  risiko  (kredit, penyertaan, surat berharga, tagihan pada bank lain) ikut dibiayai dari dana modal sendiri bank, di samping memperoleh dana-dana dari sumber-sumber di luar bank, seperti dana masyarakat, pinjaman  (utang),  dan  lain-lain.  Dengan  kata  lain,  CAR  adalah  rasio  kinerja  bank  untuk mengukur kecukupan modal yang dimiliki bank untuk menunjang aktiva yang mengandung atau menghasilkan risiko, misalnya kredit yang diberikan (Dendawijaya, 2005).
Berdasarkan latar belakang, yang menjadi fokus masalah dalam penelitian ini adalah:
1. Apakah variabel NPL berpengaruh terhadap penyaluran kredit perbankan?
2. Apakah variabel CAR berpengaruh terhadap penyaluran kredit perbankan?
3. Apakah variabel DPK berpengaruh terhadap penyaluran kredit perbankan?
4. Apakah  variabel  jenis  bank  (bank  domestik  atau  bank  asing)  berpengaruh  terhadap penyaluran kredit perbankan?

## 2. TINJAUAN TEORITIS
Menurut  Kasmir  (2008)  kata  kredit  berasal  dari  kata  Yunani “Credere” yang  berarti kepercayaan,  atau  berasal  dari  Bahasa  Latin “Creditum” yang  berarti  kepercayaan  akan kebenaran. Pengertian tersebut kemudian dibakukan oleh pemerintah, khususnya Kementerian Keuangan  Republik  Indonesia  (1967)  dengan  dikeluarkannya  Undang-Undang  No.  14  tahun 1967 tentang Pokok-pokok Perbankan, Bab 1 Pasal 1, dan 2 yang merumuskan pengertian kredit sebagai berikut : “ Kredit adalah penyediaan uang atau yang disamakan dengan itu berdasarkan persetujuan pinjam meminjam antara bank dengan lain pihak  peminjam berkewajiban melunasi hutangnya setelah jangka waktu tertentu dengan jumlah bunga yang telah ditentukan ”.
Proses perkreditan dilakukan secara hati-hati oleh bank dengan maksud untuk mencapai sasaran  dan  tujuan  pemberian  kredit.  Ketika  bank  menetapkan  keputusan  pemberian  kredit maka sasaran yang hendak dicapai adalah aman, terarah, dan menghasilkan pendapatan. Aman dalam  arti  bahwa  bank  akan  dapat  menerima  kembali  nilai  ekonomi  yang  telah  diserahkan, terarah maksudnya adalah bahwa penggunaan kredit harus sesuai dengan perencanaan kredit yang telah ditetapkan, dan menghasilkan berarti pemberian kredit tersebut harus memberikan kontribusi  pendapatan  bagi  bank,  perusahaan  debitur,  dan  masyarakat  umumnya  (Taswan, 2006).
Kredit  perbankan  yang  terlalu  berlebihan  dapat  menimbulkan  permasalahan  pada perekonomian. Contohnya, krisis perbankan besar dalam 30 tahun terakhir yang terjadi di  Chili (1982),  Denmark,  Finland,  Norwegia,  dan  Swedia  (1990-1991),  Mexico  (1994)  serta  Thailand dan Indonesia (1997-1998) juga didahului oleh periode credit boom . Selain itu, lima dari tujuh studi yang disurvei membuktikan pertumbuhan kredit merupakan salah satu determinan dari krisis  keuangan  atau  krisis  perbankan.  Karakteristik  prosiklikal  sektor  perbankan  melalui penyaluran  kredit  merupakan  elemen  risiko  sistemik  yang  perlu  diperhitungkan  dengan seksama  oleh  otoritas  pengambil  kebijakan.  Secara  umum  dapat  dikatakan  bahwa  perilaku prosiklikal  bersumber  dari  adanya  asimetri  informasi  antara  pemilik  dana  ( lender )  dan penerima dana ( borrower ) (Eller, Frommer, & Srzentic, 2010).
Penelitian yang dilakukan Daelawati, dkk (2013) menemukan bahwa bank-bank asing di Eropa Timur tidak begitu terpengaruh untuk mengurangi kreditnya pada saat kondisi ekonomi menurun,  namun  lebih  banyak  dipengaruhi  oleh  kondisi  kesehatan parent  bank .  Hal  ini menunjukkan bahwa bank-bank asing umumnya memiliki aset likuid lebih tinggi dibandingkan bank-bank  domestik,  sehingga  mereka  tidak  terlalu  terpengaruh  dengan  perubahan  kondisi makro.

## 3. METODE ANALISIS
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  regresi  berganda  dengan  menggunakan  data  panel. Analisis  regresi  bertujuan  mengukur  kekuatan  hubungan  antara  dua  variabel  atau  lebih  serta menunjukkan  arah  hubungan  antara  variabel  dependen  dengan  variabel  independen  yang digunakan. Hasil analisis regresi adalah berupa koefisien regresi untuk masing-masing variabel independen. Koefisien ini diperoleh dengan cara memprediksi nilai variabel dependen dengan suatu  persamaaan.  Dengan  menggunakan  data  bulanan,  persamaan  regresi  dalam  penelitian, sebagaimana pada penelitian Winarno (2011), adalah sebagai berikut:

## 98 | Bina Ekonomi
𝑌 𝑖𝑡 = β o - β 1 𝑁𝑃𝐿 𝑖𝑡 - β 2 𝐷𝑃𝐾 𝑖𝑡 + β 3 𝐶𝐴𝑅 𝑖𝑡 + β 4 𝐷 1𝑖 - β 5 𝐷 2𝑖 + µ 𝑖𝑡 dimana:
Y it :  Kredit yang disalurkan oleh bank i pada bulan-tahun t NPL it : Non-performing loan pada bank i pada bulan-tahun t DPK it : Dana pihak ketiga bank i pada bulan-tahun t CAR it : Capital adequacy ratio bank i pada bulan-tahun t D1 it : Variabel dummy 1,  untuk  membedakan  antara  Perbankan Konvensional dan syariah D2 it
: Variabel  dummy  2,  untuk  membedakan  antara  Perbankan  Asing (Bank China dan Bank Bangkok) β 0 : Konstanta
β 1 , β 2 , β 3 , β 4 , β 5 : Koefisien regresi μ it
: Error term
Beberapa metode bisa digunakan untuk mengestimasi model regresi dengan data panel, di  antaranya  pendekatan Fixed  Effect dan  pendekatan Random  Effect (Winarno,  2011).  Untuk menentukan  model  estimasi  yang  tepat,  perlu  dilakukan  uji  signifikansi fixed  effect uji  F  atau Chow-test, dan uji Hausman (Winarno, 2011).

## 3.1. Uji untuk Menentukan Model Estimasi
Untuk  mengetahui  model  mana  yang  lebih  baik  dalam  pengujian  data  panel,  bisa dilakukan  dengan  penambahan  variabel dummy sehingga  dapat  diketahui  bahwa  intersepnya berbeda dapat diuji dengan uji Statistik F. Chow-test digunakan untuk mengetahui apakah teknik regresi  data  panel  dengan  metode Fixed  Effect lebih  baik  dari  regresi  model  data  panel  tanpa variabel dummy atau metode Common Effect . Hipotesis nul pada uji ini adalah bahwa intersep sama, atau dengan kata lain model yang tepat untuk regresi data panel adalah Common Effect , dan hipotesis alternatifnya adalah intersep tidak sama atau model yang tepat untuk regresi data panel  adalah Fixed  Effect .  Apabila  nilai  F  hitung  lebih  besar  dari  F  kritis  maka  hipotesis  nul ditolak  yang  artinya  model  yang  tepat  untuk  regresi  data  panel  adalah  model Fixed  Effect . Sebaliknya,  apabila  nilai  F  hitung  lebih  kecil  dari  F  kritis  maka  hipotesis  nul  diterima  yang artinya model yang tepat untuk regresi data panel adalah model Common Effect .
Uji Hausman didasarkan pada ide bahwa Least Squares Dummy Variables (LSDV) dalam metode Fixed  Effect dan Generalized  Least  Squares (GLS)  dalam  metode Random  Effect adalah efisien, sedangkan Ordinary Least Squares (OLS) dalam metode Common Effect tidak efisien. Uji hipotesis  nulnya  adalah  hasil  estimasi  keduanya  tidak  berbeda  sehingga  uji  Hausman  bisa dilakukan berdasarkan perbedaan estimasi tersebut. Statistik uji Hausman mengikuti distribusi statistik Chi-Squares dengan  derajat  kebebasan  (df)  sebesar  jumlah  variabel  bebas.  Hipotesis nulnya  adalah  bahwa model  yang  tepat  untuk  regresi  data  panel  adalah model Random  Effect dan hipotesis alternatifnya adalah model yang tepat untuk regresi data panel adalah model Fixed Effect . Apabila nilai statistik Hausman lebih besar dari nilai kritis Chi-Squares maka hipotesis nul ditolak  yang  artinya  model  yang  tepat  untuk  regresi  data  panel  adalah  model Fixed  Effect . Sebaliknya, apabila nilai statistik Hausman lebih kecil dari nilai kritis Chi-Squares maka hipotesis nul  diterima  yang  artinya  model  yang  tepat  untuk  regresi  data  panel  adalah  model Random Effect .

## 3.2. Pengujian Pengaruh Variabel Independen Secara Parsial (Uji – t)
Pengujian secara parsial atau yang biasa disebut uji t-statistik dilakukan untuk melihat pengaruh  variabel  independen  secara  individual  terhadap  variabel  dependen  dengan menganggap variabel independen lainnya tetap ( ceteris paribus ).
Berikut adalah perumusan hipotesis dalam uji t-statistik:
1. Ho: β 1 = 0, artinya variabel independen secara individu tidak berpengaruh terhadap variabel dependen
2. Ha:  β 1 ≠  0,  artinya  variabel  independen  secara  individu  berpengaruh  terhadap  variabel dependen.
Berikut adalah kriteria pengujian dalam uji t-statistik:
Dimana β 1 merupakan koefisien dari variabel independen ke-1.
1. Ho  diterima  apabila  memenuhi  syarat  t statistik <  t hitung ,  artinya  variabel  independen  secara individu tidak berpengaruh terhadap variabel dependen
2. Ho  ditolak  apabila  memenuhi  syarat  t statistik >  t hitung ,  artinya  variabel  independen  secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini akan memuat hasil pengolahan data, yaitu: hasil regresi dengan menggunakan pooled  least  square ,  estimasi  persamaan  regresi  dengan  pendekatan fixed  effect dan random effect , beserta interpretasinya.

## 4.1. Hasil Regresi Data Panel dengan Pendekatan Pooled Least Square
Hasil regresi atas data panel dengan pendekatan pooled least square disajikan oleh Tabel 2. Tabel 2 menjelaskan seluruh variabel bebas dengan test individual ( t-test probability ) terlihat signifikan dengan α = 5% dan nilai R 2 sebesar 0.126072 dengan nilai Durbin-Watson test sebesar 0.414903  yang  rendah  (jauh  dari  range  angka  2)  yang  menandakan  adanya  masalah autokorelasi. Metode ini mengasumsikan bahwa nilai intersep antar individual dianggap sama dimana hal ini merupakan asumsi yang sangat membatasi (restricted) (Gujarati, 2006).
Tabel 2. Hasil Regresi dengan Pendekatan Pooled Least Square Variabel Coefficient  Std. Error t-Statistic Prob. NPL 0.367263  0.027504 4.904473 0.0000 DPK 0.127867  0.020751 6.054465 0.0000 CAR -2.226056  0.320031  -7.143234  0.0000 R-squared 0.126072
Metode pooled  regression ini  tidak  dapat  menangkap  gambaran  yang  sebenarnya  atas hubungan yang terjadi antara variabel terikatnya, begitu juga dengan hubungan di antara tiap individu cross section . Oleh karena itu, hal yang perlu dilakukan adalah menemukan nature yang spesifik  atas  hubungan  yang  terjadi  di  antara masing-masing  individu  pada  data cross  section. Dengan demikian, data diolah dengan menggunakan metode Fixed Effect.

## 100 | Bina Ekonomi

## 4.2. Estimasi Persamaan Regresi Data Panel dengan Pendekatan Fixed Effect
Hasil regresi atas data panel dengan pendekatan fixed effect disajikan oleh Tabel 3. Dari hasil yang tercantum di Tabel 3 terlihat bahwa nilai R 2 cukup tinggi, yaitu sebesar 0.842273; ini berarti  84,22%  variasi  tingkat  penyaluran  kredit  yang  dapat  menyebabkan  terjadinya prosiklikalitas  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  NPL,  DPK,  dan  CAR,  sedangkan  sisanya,  yaitu 15,78% dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
Tabel 3. Hasil Regresi dengan Pendekatan Fixed Effect Variabel Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 24.75223 2.590535 9.554873 0.0000 NPL -0.114859 0.021392  -5.369299 0.0000 DPK -0.020922 0.021846  -0.957719 0.3414 CAR -0.553961 0.279147  -2.984481 0.0510 Fixed Effects (Cross) D_Konvensional — C  -3.014403 D_Syariah — C -2.101393 D_China — C 1.413598 D_Bangkok — C 3.702198 R-squared 0.854252 F-statistic 71.31082
Hasil estimasi juga menunjukkan bahwa terdapat dua variabel bebas yang  berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat (penyaluran kredit) pada tingkat signifikan 1%, dan 10%, yaitu NPL dan CAR; sedangkan pengaruh variabel DPK tidak signifikan.

## 4.3. Estimasi Persamaan Regresi Data Panel dengan Pendekatan Random Effect
Hasil  regresi  atas  data  panel  dengan  pendekatan random  effect disajikan  oleh  Tabel  4. Nilai 𝑅 2 sebesar 0.402399 berarti berarti 40,23% variasi tingkat penyaluran kredit perbankan di Indonesia yang dapat menyebabkan prosiklikalitas dapat dijelaskan oleh variabel NPL, DPK dan CAR  sedangkan  sisanya  59,77%  dijelaskan  oleh  variabel  lain  di  luar  model.  Sementara  itu pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen menunjukkan angka yang signifikan (nilai prob . < 1%).
Tabel 4. Hasil Regresi Data Panel dengan Pendekatan Random Effect Variabel Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C 17.27029 1.468003 11.76448 0.0000 NPL  0.012111 0.014383 0.842033 0.0004 DPK 0.015698 0.011803 1.330056 0.0000 CAR -3.121918 0.249845 -12.49540 0.0000 Random Effects (Cross) D_Konvensional — C -3.26E-11 D_Syariah — C -4.80E-11 D_China — C 3.38E-11 D_BKK — C 4.69E-11 R-squared 0.402399 F-statistic 17.05842

## 4.4. Hasil Pemilihan Teknik Estimasi Regresi Data Panel
Metode random effect dan fixed effect lebih baik daripada OLS sehingga Uji Chow tidak digunakan dalam penelitian ini karena apabila menggunakan pendekatan Pooled Least Square , heterogenitas tiap unit cross section tidak dapat diestimasi. Uji secara formal dikembangkan oleh Hausman.  Jika  nilai  statistik  Hausman  lebih  besar  dari  nilai  kritisnya  maka  model  yang  tepat adalah  model Fixed  Effect ;  sebaliknya,  apabila  nilai  statistik  Hausman  lebih  kecil  dari  nilai kritisnya maka model yang tepat adalah Random Effect .
Tabel 5. Hasil Estimasi dengan Data Panel dengan Uji Hausman Correlated Random Effects - Hausman Test Pool: PROSI
Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 226.317123 3 0.0000
Berdasarkan  hasil  hitung  uji  Hausman  didapatkan  nilai  statistik  Hausman  adalah 226.317123. Dengan demikian berdasarkan uji Hausman, model yang tepat untuk menganalisis adalah metode Fixed Effect .

## 5. ANALISIS PENGARUH NPL, DPK, DAN CAR PADA VOLUME KREDIT
Berdasarkan  hasil  estimasi  dengan  menggunakan  metode fixed  effect (seperti ditunjukkan oleh Tabel 3) diperoleh hasil bahwa ada  dua variabel bebas (dari tiga yang diuji) yang  berpengaruh  signifikan  pada  volume  kredit  yang  disalurkan  perbankan,  yaitu NPL dan CAR, sedangkan pengaruh variabel DPK tidak signifikan.
Hasil regresi berupa koefisien dari variabel NPL sebesar -0.114859 dan signifikan secara statistik pada tingkat signifikansi 1%. Tanda negatif pada koefisien regresi menunjukkan bahwa penagruh NPL pada volume kredit adalah negatif, artinya jika rasio NPL meningkat maka akan jumlah kredit yang disalurkan perbankan akan menurun, dan sebaliknya. NPL merupakan risiko kredit berupa  tidak lancarnya pengembalian kredit (Nandadipa, 2010). Nilai koefisien sebesar 0.11 pada variabel NPL memiliki arti bahwa setiap peningkatan jumlah NPL sebesar 1% maka tingkat  penyaluran  kredit  yang  dapat  menyebabkan  terjadinya  prosiklikalitas  akan  menurun sebesar 0.11 satuan.
Hasil  regresi  menunjukkan  bahwa  pengaruh  CAR  pada  volume  kredit  yang  disalurkan adalah  signifikan  pada  tingkat  signifikansi  10%,  sehingga  prosiklikalitas  yang  terdeteksi  dari jumlah  penyaluran  kredit  pada  periode  penelitian  dipengaruhi  oleh  besaran  CAR.  Menurut Dendawijaya (2005), 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 sendiri bank di samping memeroleh dana-dana dari sumber-sumber di luar bank, seperti dana masyarakat, pinjaman, dan sebagainya. Nilai koefisien regresi sebesar - 0.553961  pada  variabel CAR  memiliki  arti  bahwa  setiap  peningkatan  jumlah  CAR  sebesar  1% maka  tingkat  penyaluran  kredit  yang  dapat  menyebabkan  terjadinya  prosiklikalitas  akan menurun sebesar 0.55 satuan. Hal tersebut tidak sesuai dengan hipotesis awal yang menyatakan bahwa  CAR  berpengaruh  negatif  secara  signifikan  terhadap  penyaluran  kredit  perbankan. Pengaruh  negatif  CAR  pada  volume  kredit  perbankan  menunjukkan  apabila  rasio  CAR

## 102 | Bina Ekonomi
meningkat  maka  jumlah  penyaluran  kredit  perbankan  akan  menurun  dan  sebaliknya  apabila rasio CAR menurun maka jumlah penyaluran kredit perbankan akan meningkat.
Hasil  regresi  menunjukkan  bahwa  pengaruh  DPK  pada  volume  kredit  tidak  signifikan secara statistik. DPK merupakan dana pihak ketiga yang dikumpulkan untuk penyaluran kredit Prasanjaya  &  Ramantha  (2013).  Tidak  signifikannya  pengaruh  DPK  pada  volume  kredit menunjukkan bahwa prosiklikalitas yang terdeteksi dari jumlah penyaluran kredit pada periode penelitian terbukti tidak dipengaruhi oleh besaran DPK.

## 5.1. Pengaruh Perbankan Domestik dan Perbankan Asing terhadap Prosiklikalitas di Indonesia
Pengaruh  kelompok  bank  (baik  perbankan  domestik  maupun  perbankan  asing)  pada volume kredit yang disalurkan, juga berbeda-beda, seperti dapat dilihat dari nilai koefisien Fixed Effect yang  ditunjukkan  oleh  Tabel  3.  Koefisien fixed  effect dari  perusahaan  perbankan  asing yaitu Bank  of  China dan Bank  of  Bangkok ,  masing-masing  sebesar  1.413598  dan  3.702198; menunjukkan bahwa dalam menyalurkan kredit, bank asing cenderung prosiklikal. Hal tersebut terjadi karena bank asing lebih fokus terhadap performa makro ekonomi. Koefisien fixed effect dari  perusahaan  perbankan  domestik  yaitu,  bank  konvensional  dan  bank  syariah  bertanda negatif, berturut-turut -3.014403 (bank konvensional), dan -3.702198 (bank syariah). Hasil ini menandakan  bahwa  bank  domestik  tidak  prosiklikal  dalam  menyalurkan  kredit,  karena  bank domestik tidak terlalu fokus terhadap performa makro ekonomi.

## 6. SIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menganalisis  pengaruh Non-Performing  Loan (NPL), Capital  Adequacy Ratio (CAR),  Dana  Pihak  Ketiga  (DPK),  serta  jenis  bank  (domestik  konvensional,  domestik syariah, asing China,  dan asing Bangkok), terhadap volume kredit yang disalurkan perbankan, pada  kurun  waktu  2013:01 – 2014:08,  yang  diidentifikasi  dapat  menyebabkan  prosiklikalitas. Sebelum  dilakukan  analisis  tentang  pengaruh  variabel-variabel  independen  tersebut  terhadap variabel dependen, perlu dilakukan uji statistik untuk menentukan metode yang tepat. Hasil uji Hausman  menyimpulkan  bahwa  model  yang  tepat  untuk  menganalisis  adalah  metode Fixed Effect .
Berdasarkan  hasil  penelitian  diperoleh  kesimpulan  bahwa  NPL  dan  CAR  merupakan variabel  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  volume  kredit  perbankan  yang  diidentifikasi dapat menyebabkan prosiklikalitas yang tinggi dalam kurun waktu penelitian. Hal ini diartikan bahwa  risiko-risiko  perkreditan  di  perbankan  tidak  menjadi  penghalang  dalam  pertumbuhan volume  kredit  perbankan.  Di  sisi  lain,  pengaruh  variabel  DPK  pada  volume  kredit  perbankan tidak  signifikan.  Hasil  penelitian  juga  menyimpulkan  bahwa  perbankan  asing  cenderung prosiklikal, sedangkan perbankan domestik tidak prosiklikal.
Berdasarkan  simpulan  di  atas  diharapkan  perbankan  semakin  memperhatikan  sistem manajemen risiko dalam supervisi bank untuk mengurangi penyaluran kredit perbankan yang berlebihan, serta tetap mempertahankan kebijakan macroprudential yang bersifat counter cylical yang  diterapkan melalui Capital  Buffer .  Kebijakan macroprudential yang countercylical adalah kebijakan yang melawan arus sistem siklus bisnis dengan berupaya untuk tetap menjaga risiko tidak  terlalu  rendah  dan  tidak  terlalu  tinggi,  tetapi  dapat  secara  efisien  dalam  menyalurkan kredit  perbankan.  Selanjutnya,  pemerintah  melalui  Otoritas  Jasa  Keuangan  (OJK)  diharapkan
dapat  membentuk  kebijakan  kebijakan  operasional  yang  berbeda  antara  bank  domestik  dan bank  asing  mengingat  besarnya  pengaruh  bank  asing  dalam  menyebabkan  prosiklikalitas perbankan.

## DAFTAR PUSTAKA
Bank  Indonesia.  (1998).  Undang-undang  no.10  tahun  1998  tentang  perubahan  atas  undang- undang  no.  7  tahun  1992  tentang  perbankan.  Jakarta:  Lembaran  Negara  Republik Indonesia.
Bank  Indonesia.  (2014). Laporan  keuangan  publikasi  bank  umum  konvensional. https://www.bi.go.id/id/publikasi/laporan-keuangan/bank/umum- konvensional/Default.aspx.
Bank  Indonesia.  (2016). Kajian  stabilitas  keuangan:  mitigasi  risiko  sistemik  untuk  menjaga stabilitas  sistem  keuangan  dan  mendorong  intermediasi  di  tengah  tantangan  global  & domestik. Jakarta: Departemen Kebijakan Makroprudensial.
Borio,  C.,  Furfine,  C.,  &  Lowe,  P.  (2001).  Procyclicality  of  the  financial  system  and  financial stability:  issues  and  policy  option. BIS  Papers (1),  1-50.  Diunduh  dari https://www.bis.org/publ/bppdf/bispap01a.pdf
Daelawati,  M.,  Hidayat,  R.,  &  Dwiatmanto.  (2013).  Analisis  pengaruh  ROA,  CAR,  NPL  dan  LDR terhadap  perkembangan  kredit  perbankan  (studi  pada  sepuluh  bank  ternama  di Indonesia). Jurnal Administrasi Bisnis , http://administrasibisnis.studentjournal.ub.ac.id/ index.php/jab/article/view/159.
Deegan,  C.  (2014). Financial  accounting  theory (4th  ed.).  North  Ryde,  Sydney:  Mc  Graw  Hill Education.
Dendawijaya, L. (2005). Manajemen perbankan (2nd ed.). Bogor: Ghalia Indonesia.
Eller,  M.,  Frommer,  M.,  &  Srzentic,  N.  (2010).  Private  sector  credit  in  CESEE:  Long-run relationships  and  short-run  dynamics. The  Focus  on  European  Economic  Integration (FEEI) (2), 50-78.
Firdaus, R. (2009). Manajemen perkreditan bank umum. Bandung: Alfabeta.
Gujarati, D. N. (2006). Dasar-dasar ekonometrika. (M. Julius, Trans.) Jakarta: Erlangga.
Ikatan  Akuntan  Indonesia.  (2000). Pernyataan  standar  akuntansi  keuangan  no.  31  mengenai penyajian laporan keuangan. Jakarta: Dewan Standar.
Kasmir. (2008). Bank dan lembaga keuangan lainnya. Jakarta: PT Rajagrafindo Persada.
Kementerian  Keuangan  Republik  Indonesia.  (1967).  Undang-undang  pokok  perbankan  no.  14 tahun 1967 bab 1 pasal 1, 2. Jakarta: Lembaran Negara Republik Indonesia.
Latumaerissa, J. R. (2011). Bank dan lembaga keuangan. Jakarta: Salemba Empat.
Mishkin,  F.  (1995). Economics  of  money  banking  and  financial  market. Harper  Collins  College Publisher.
Nandadipa, S. (2010). Analisis pengaruh CAR, NPL, inflasi, pertumbuhan DPK, dan exchange rate terhadap LDR. Skripsi, Universitas Diponegoro - Semarang.

## 104 | Bina Ekonomi
Prasanjaya, A. Y., & Ramantha, I. W. (2013). Analisis pengaruh rasio CAR, BOPO, LDR dan ukuran perusahaan  terhadap  profitabilitas  bank  yang  terdaftar  di  BEI. E-Jurnal  Akuntansi Universitas Udayana , ISSN: 2302-8556) 4.1 (2013): 230-245.
Taswan. (2006). Manajemen perbankan. Yogyakarta: UPP STIM YPKP.
Warjiyo,  P.  (2004). Bank  Indonesia  bank  sentral  republik  Indonesia. Jakarta:  Pusat  Pendidikan dan Studi Kebanksentralan.
Winarno, W. W. (2011). Analisis ekonometrika dan statistika dengan eviews (3rd ed.). Yogyakarta: Unit Penerbit dan Percetakan (UPP STIM YKPN).