## Dampak Faktor Makroekonomi terhadap
Non Performing Loan pada Kredit Produktif Bank Umum di Indonesia
Alben Hernando, Elvaretta Miranda, Lauw Luvena Aileen Theodora, Yohanes B. Kadarusman, Glisera Agri Ariyan*
Sekolah Bisnis dan Ekonomi - Universitas Prasetiya Mulya BSD City Kavling Edutown I.1 , Jl. BSD Raya Utama, BSD City, Tangerang 15339

## Abstract:
This study aims to find out the factors that affect non-performing loans of productive  loans  of  commercial  banks  registered  in  Otoritas  Jasa Keuangan. This study examined the macroeconomic variables that affect productive  credit  NPLs.  The  sample  used  is  a  commercial  bank  in Indonesia,  which  is  registered  in  OJK.  Productive  credit  NPL  data  are taken quarterly from 2003 to 2017, and 56 observations are obtained. The regression model used in this study is ARDL, with the help of processing Eviews 10 software. The macroeconomic variables tested in this research consist  of  GDP  growth,  loan  interest  rates  growth,  and  IDR/  USD exchange  rate  growth.  GDP  growth  and  exchange  rate  growth  has  a negative  relationship,  while  loan  interest  rates  growth  does  not  have  a significant relationship with the dependent variable.

## Abstrak:
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mencari  tahu  faktor-faktor  yang mempengaruhi  NPL  kredit  produktif  bank  umum  yang  terdaftar  di Otoritas  Jasa  Keuangan.  Penelitian  ini  ditujukan  agar  dapat  melihat variabel-variabel makroekonomi yang berpengaruh terhadap NPL kredit produktif.  Sampel  yang  digunakan  yaitu  bank  umum  di  Indonesia  yang terdaftar di OJK. Data NPL kredit produktif diambil per kuartal sejak 2003 hingga 2017 dan didapatkan 56 observasi. Model regresi yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  ARDL  dengan  bantuan  pengolahan software Eviews  10.  Variabel  makroekonomi  yang  akan  diuji  terdiri  atas pertumbuhan  PDB,  pertumbuhan  suku  bunga  kredit,  dan  pertumbuhan nilai  tukar  IDR/USD.  Pertumbuhan  PDB  dan  nilai  tukar  memiliki pengaruh  negatif  signifikan,  sedangkan  pertumbuhan  SBK  tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Keywords: Non Performing Loan , Gross  Domestic  Product ,
Credit Interest Rate, Exchange Rate Kata Kunci:
Non Performing Loan , Produk Domestik Bruto, Suku Bunga Kredit, Nilai Tukar
*Corresponding author: glisera.ariyan@pmbs.ac.id

## Pendahuluan
Sektor perbankan merupakan suatu lembaga keuangan yang turut memberikan kontribusi penting atau krusial pada perekonomian suatu negara dalam menyediakan kebutuhan pembiayaan dan peminjaman (Prasanjaya dan Ramantha, 2013). Hal ini sejalan dengan fungsinya sebagai financial intermediary atau perantara keuangan antara pihak yang memiliki dana surplus dan pemilik dana defisit. Dalam menjalankan fungsinya sekaligus mencari keuntungan, bank menyalurkan kembali dan melakukan pengalokasian atas sumber  dana  tersebut  kepada  masyarakat  yang  membutuhkan  melalui  beberapa  pelayanan  jasa  (Dewi, 2017).  Walaupun  bank  dapat  mengambil  keuntungan  dari  beberapa  aktivitas  penyaluran  dana,  aktivitas pemberian kredit dinilai sebagai suatu aktivitas utama bank dalam menghasilkan keuntungan atau profit (Dendawijaya, 2005). Mayoritas perbankan di Indonesia mengandalkan aktivitas penyaluran kredit sebagai pemasukan utama. Hal ini terlihat dari proporsi nilai penyaluran sumber dana yang didistribusikan kepada kegiatan  penyaluran  kredit  sebesar  66,05%  (Otoritas  Jasa  Keuangan,  2017).  Pemberian  kredit  dianggap sebagai  aktivitas  utama  bank  dalam  memberikan  pemasukan  pendapatan  bagi  perbankan,  yaitu  sebesar 55,53%  dalam  seluruh  total  pemasukan  pendapatan  operasional  yang  dimiliki  perbankan  (Otoritas  Jasa Keuangan, 2017).
Namun  sebagaimana  layaknya  pedang  bermata  dua,  aktivitas  pemberian  kredit  tidak  hanya memberikan  keuntungan  pada  sektor  perbankan,  namun  juga  memberikan  risiko  munculnya  kredit bermasalah.  Tingkat  kredit  bermasalah  pada  umumnya  diproksikan  dengan  rasio Non-Performing  Loan (NPL). Oleh karena itu, pihak bank biasanya akan lebih dahulu melakukan analisis terhadap calon debitur untuk mengantisipasi terjadinya kerugian karena gagal bayar. Namun pada kenyataannya, perbankan masih saja  mengalami  kredit  gagal  bayar  (NPL)  meskipun  sudah  melakukan  analisis  kredit.  Sehingga  hal  ini membuat NPL tidak hentinya menjadi tantangan bagi pihak perbankan.
Peningkatan  pada non-performing  loan menjadi  fase  awal  dalam  menunjukkan  adanya kemungkinan krisis pada suatu negara yang disebabkan karena adanya permasalahan pada perbankan dalam negara tersebut (Beim dan Calomoris, 2001). Bahkan, sejarah telah membuktikan bahwa NPL turut serta dalam terjadinya krisis suatu negara. Di Indonesia terdapat indikasi siklus krisis 10 tahun, yaitu kondisi dimana Indonesia mengalami krisis perekonomian yang berlangsung dengan selang waktu 10 tahun antara
satu  kejadian  krisis  ke  kejadian  krisis  yang  selanjutnya,  seperti  krisis  yang  terjadi  pada  tahun  1998  dan 2008.
Pada  Gambar  1  terlihat  bahwa  terdapat  peningkatan  pada  nilai  NPL  pada  masa  krisis  1998. Persentase NPL yang awalnya berada pada kisaran 8%, pada akhir tahun 1998 melonjak menjadi sekitar 60%. Setelah Indonesia berhasil bangkit dari krisis 1998, dengan selang waktu 10 tahun kemudian terjadi kembali krisis perekonomian pada tahun 2008 yang merupakan dampak dari kondisi ekonomi di Amerika Serikat. Hal ini terlihat pada Grafik 1 yang menunjukkan persentase NPL yang dimiliki Indonesia pada saat krisis tahun 2008 berada pada angka 3,2%. Jika dilihat kembali pada Grafik 1, persentase NPL relatif terus mengalami  peningkatan  dari  tahun  2013  dan  pada  tahun  2016  mencapai  angka  3,03%.  Besarnya  nilai persentase NPL pada tahun 2016 telah mendekati besarnya nilai persentase NPL yang ada pada saat krisis 2008  terjadi.  Tingginya  persentase  NPL  dapat  memberikan  pengaruh  negatif  terhadap  likuiditas  dan pengukuran kinerja suatu bank (Gosh, 2015). Tidak hanya pengaruh internal yang diberikan, bahkan risiko dari NPL juga dapat mempengaruhi aktivitas produksi dan konsumsi, kesejahteraan sosial, dan efisiensi perekonomian. Sehingga berdasarkan pengalaman sejarah yang ada, NPL selalu menjadi pusat perhatian dari pemerintah dan para regulator di sektor perbankan.
Grafik 1. Persentase Nilai NPL Bank Umum di Indonesia (Sumber: Otoritas Jasa Keuangan, diolah)
Gambar 1. Persentase NPL pada Perusahaan Go Public di Indonesia (Sumber: Bank Indonesia, 2004)
Bank  Indonesia  mematok  rasio  NPL  pada  batas  5%  dan  akan  memberikan  pengawasan  intensif berupa batasan-batasan dalam bertindak terhadap bank yang memiliki persentase NPL melebihi batas yang telah ditentukan (Bank Indonesia, 2013). Namun pada kenyataannya, meskipun regulasi dan pengawasan telah dilakukan, kondisi NPL di Indonesia masih cenderung meningkat dilihat dari pergerakan nilainya; terutama  dari  tahun  2013  hingga  tahun  2016  tercatat  perubahan  NPL  rata-rata  meningkat  sebesar  0,42 percentage point ( year on year).
Pada tahun 2017 kredit macet tercatat sebesar Rp 123,9 Triliun dan total kredit yang disalurkan sebesar Rp 4.738 Triliun. Sedangkan pada tahun 2013 kredit macet sebesar Rp 58,3 Triliun dan total kredit yang disalurkan sebesar Rp 3.293 Triliun. Jika dibandingkan, dari tahun 2013 hingga tahun 2017 terjadi peningkatan kredit macet sebesar 112,5%, sedangkan peningkatan pada total kredit yang disalurkan sebesar 43,88%. Hal ini dapat diasumsikan bahwa terjadinya peningkatan pada NPL lebih besar dipengaruhi oleh peningkatan pada kredit macet dibandingkan dari total kredit yang disalurkan.
Penurunan  persentase  NPL  dari  tahun  2016  ke  tahun  2017  sebesar  0,41 percentage  point menunjukkan adanya suatu usaha untuk meredam besarnya persentase NPL. Penurunan NPL yang terjadi pada  tahun  2017  diindikasikan  terjadi  karena  adanya write  off atau  penghapusbukuan  yang  dilakukan perbankan guna meredam tingkat NPL. Selain untuk memenuhi batas syarat NPL yang telah ditentukan oleh Bank Indonesia, bank melakukan write off dengan tujuan memperbesar potensi keuntungan yang akan diperoleh.  Hal  ini  dikarenakan  dengan  melakukan write  off maka  akan  memperkecil  persentase  NPL. Semakin rendahnya persentase NPL, bank merasa akan dapat mengurangi proporsi dana yang dibutuhkan
Grafik 2. Nilai Kredit Bank Umum di Indonesia
( Sumber: Otoritas Jasa Keuangan, diolah)
Grafik 3. Nilai NPL Bank Umum di Indonesia
( Sumber: Otoritas Jasa Keuangan, diolah)
untuk menyusun Cadangan Kerugian Penurunan Nilai (CKPN) (Octaviani dan Andriyani, 2018). CKPN adalah  dana  yang  wajib  disisihkan  dan  dicadangkan  oleh  bank  untuk  mengantisipasi  terjadinya  resiko penurunan  nilai  aset  keuangan  yang  salah  satunya  dapat  disebabkan  oleh  kegagalan  pembayaran  kredit (Bank  Indonesia,  2012).  Berkurangnya  dana  untuk  CKPN  dapat  menurunkan  tingkat  penanggulangan perbankan atas resiko kredit yang tidak dapat ditagih kembali (Arthana dan Noviari, 2014).
Namun di sisi lain dengan dilakukannya write off , maka CKPN yang telah dipersiapkan oleh bank akan terpakai dan berkurang sehingga akan menyebabkan penurunan pada potensi keuntungan perbankan karena  dana  tersebut  terpakai.  Ketika  bank  menghadapi  potensi  penurunan  keuntungan,  hal  ini  akan mempengaruhi laba yang akan diinvestasikan kembali ke dalam aset produktif mengingat bahwa laba bersih dapat diperlakukan menjadi laba untuk diinvestasikan kembali, untuk membayar kewajiban, serta dibagikan sebagai dividen (Pratt, 2000). Aset produktif sendiri merupakan aset yang dapat menghasilkan pendapatan yang ditanam dalam bentuk kredit, penempatan dana antar bank, surat berharga, serta termasuk komitmen dan  kontingensi  pada  transaksi  rekening  administratif.  Maka  dengan  menurunnya  laba  yang  akan diinvestasikan  kembali  pada  aset  produktif,  dapat  dikatakan  bahwa  dana  penyaluran  untuk  kredit  juga menurun sehingga profit untuk masa mendatang berkemungkinan menjadi tidak maksimal. Namun sebagai contoh bank berplat merah yang termasuk dalam klasifikasi bank Buku IV, dimana dapat dianggap sebagai bank besar di Indonesia, yaitu Bank Rakyat Indonesia (BRI) dan Bank Negara Indonesia (BNI) pada tahun 2017 tetap melakukan write off sebesar 18,2 triliun rupiah (Thertina, 2018). Keputusan diberlakukannya write  off oleh  kedua  bank  BUMN  ini  pada  tahun  2017  meningkat  sebesar  52,77%  dibandingkan  tahun sebelumnya. Hal inilah yang membantu persentase NPL di tahun 2017 mengalami penurunan seperti yang dapat dilihat pada grafik 3 di atas.
Usaha  perbankan  dalam  meredam  nilai  persentase  NPL  selain  melalui  penghapusbukuan,  juga dapat dilakukan dengan meningkatkan nilai gross loan . Namun pada kenyataannya perbankan mengalami keterbatasan pada besarnya nilai dana pihak ketiga (DPK) yang dimiliki seperti yang tampak pada Grafik 4. Meskipun nilai DPK selalu mengalami peningkatan setiap tahunnya, namun peningkatan yang dialami dari tahun 2013 hingga tahun 2017 lebih rendah dibandingkan dengan besarnya peningkatan yang terjadi pada nilai penyaluran kredit. Sehingga hal ini tidak memungkinkan perbankan untuk dapat memperbesar nilai gross loan -nya.
Grafik 4. Nilai Dana Pihak Ketiga dan Kredit Bank Umum di Indonesia
(Sumber: Otoritas Jasa Keuangan, diolah)
Melihat  dari  data-data  yang  ada  membuat  peneliti  menjadi  tertarik  untuk  menggali  lebih  dalam mengenai  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  tingkat non-performing  loan .  Berdasarkan  penggunaannya, kredit  terbagi  menjadi  tiga  jenis,  yaitu  (1)  kredit  modal  kerja,  bertujuan  untuk  membiayai  kegiatan operasional usaha debitur; (2) kredit investasi, bertujuan untuk mendanai pendirian dan ekspansi usaha; dan (3) kredit konsumsi, bertujuan untuk membiayai keperluan konsumsi pribadi debitur, misalnya pembelian rumah  pribadi  dan  kendaraan  bermotor.  Kredit  modal  kerja  dan  investasi  termasuk  kedalam  kredit produktif. Penelitian ini akan lebih difokuskan pada NPL kredit produktif yang terdiri atas NPL modal kerja dan NPL investasi. Berdasarkan Grafik 5 terlihat bahwa NPL kredit produktif memiliki nilai yang lebih tinggi dan berkisar pada angka 1,70% hingga 3,59% dibandingkan dengan nilai NPL pada kredit konsumsi yang berkisar pada angka 1,41% hingga 2,56%. Selain itu, secara parsial dapat dilihat pula pergerakan yang terbentuk dari ketiga jenis NPL berdasarkan jenis penggunaannya, kredit produktif yang terdiri atas kredit modal kerja dan investasi memiliki pergerakan yang lebih fluktuatif dan cenderung meningkat pada tahun 2012  hingga  2017  sedangkan  kredit  non  produktif  atau  kredit  konsumsi  memiliki  pergerakan  yang cenderung stabil pada pada angka 1,45% sampai 1,66% di tahun 2012 hingga 2017.

## Grafik 5. NPL Bank Umum Berdasarkan Jenis Penggunaan Tahun 2008-2017
(Sumber: Otoritas Jasa Keuangan, diolah)
Beberapa penelitian menunjukkan bahwa pertumbuhan perekonomian suatu negara didorong oleh penyaluran  kredit  (Pratama,  2010).  Goldsmith  (1969),  McKinnon  (1973),  dan  Shaw  (1973)  menyatakan bahwa  pemberian  kredit  pada  suatu  pihak  yang  defisit  dapat  berpengaruh  pada  pertumbuhan  ekonomi dikarenakan dapat meningkatkan kegiatan produksi dari pihak defisit tersebut. Di sisi lain jika dilihat dari sisi  perbankan,  hal  ini  menjadi  ancaman  karena  akan  menurunkan  proporsi  kemampuan  bank  dalam penyaluran kredit (Skarica, 2014). Oleh karena itu, peneliti ingin meneliti lebih dalam lagi mengenai faktor- faktor apa saja yang dapat mempengaruhi NPL khususnya pada modal kerja dan investasi, sebagai antisipasi dalam  menghadapi  pemberian  kredit  kepada jenis penggunaan  yang  seharusnya produktif  menjadi tidak produktif yang dapat mempengaruhi ekonomi Indonesia.
Menurut Louzis et al. (2011) faktor yang mempengaruhi dan turut berkontribusi dalam perubahan pertumbuhan persentase NPL berasal dari bank-specific dan macroeconomic . Namun pada penelitian kali ini,  peneliti  hanya  akan  berfokus  pada  faktor-faktor  makroekonomi.  Hal  ini  dikarenakan  faktor makroekonomi  berada  di  luar  kontrol  suatu  bank,  sehingga  dirasa  pengantisipasian  terhadap  faktor makroekonomi lebih dibutuhkan untuk menghindari kemungkinan gagal usaha pada suatu bank. Dengan mengetahui faktor-faktor utama dalam makroekonomi yang memberikan pengaruh signifikan, maka bank dapat  lebih  memfokuskan  diri  pada  faktor  utama  tersebut  tanpa  harus  membuang  waktu  untuk mempedulikan faktor makroekonomi lain yang kenyataannya tidak memberikan pengaruh.

## Telaah Literatur dan Pengembangan Hipotesis

## Siklus Bisnis
Siklus bisnis pada dasarnya merupakan pemahaman dinamika ekonomi sebagai sebuah perjalanan jangka panjang yang mengalami masa optimis ( boom ) dan pesimistis ( burst ). Sehingga, dinamika ekonomi yang membaik dan memburuk adalah sesuatu yang alamiah dalam kacamata siklus bisnis (Prasetyantoko, 2008). Dalam siklus bisnis atau siklus perekonomian, terdapat 4 tahap ( Dornbusch et al ., 2008), yang terdiri atas  masa  menurun  ( decline ),  tahap  pemulihan  ( recovery ),  masa  puncak  ( boom ),  dan  masa  resesi ( recession ). Ketika perekonomian sedang berada dalam masa booming , hal ini dapat berpengaruh kepada proporsi pembayaran utang perusahaan ataupun rumah tangga yang cukup besar dari jumlah pendapatannya sesuai  dengan  pola  prosiklis  (Aviliani et  al., 2015).  Pola  prosiklis  pada  umumnya  sejalan  dengan diberlakukannya kebijakan procyclicality , yaitu suatu kebijakan dalam suatu negara yang membuat bank cenderung  terlalu  longgar  dalam  ekspansi  kredit  pada  saat  kondisi  ekonomi  sedang  bertumbuh,  dan sebaliknya saat perekonomian memburuk bank cenderung untuk semakin memperketat pemberian kredit kepada masyarakat (Kim dan Sohn, 2017). Sehingga siklus bisnis yang baik akan meningkatkan pendapatan perbankan serta akan menurunkan kemungkinan terjadinya gagal bayar.

## Tabel 1. Kajian Literatur dan Hipotesis
No. Konsep Pengaruh Penelitian Sebelumnya 1 Pertumbuhan GDP Berpengaruh Negatif Nasution dan Wiliasih (2007) Berpengaruh Negatif Ahmad dan Bashir (2013) Berpengaruh Negatif Messai dan Jouini (2013) Berpengaruh Positif Shingjergji (2013) Tidak Berpengaruh Faiz (2010) 2 Suku Bunga Kredit Berpengaruh Positif Messai dan Jouini (2013) Berpengaruh Positif Shingjergji (2013) Berpengaruh Positif Bofondi dan Ropele (2011) Berpengaruh Negatif Ahmad dan Bashir (2013) Tidak Berpengaruh Halim (2013) (Sumber: Olahan Peneliti)

## Tabel 1. Kajian Literatur dan Hipotesis (Lanjutan)
No. Konsep Pengaruh Penelitian Sebelumnya 3 Nilai Tukar Berpengaruh Positif Beck et al. (2015) Berpengaruh Positif Shingjergji (2013) Berpengaruh Negatif Simorangkir dan Suseno (2004) Tidak Berpengaruh Halim (2013)
(Sumber: Olahan Peneliti)

## Pertumbuhan GDP
Gross Domestic Product (GDP) adalah nilai pasar semua barang dan jasa akhir yang diproduksi dalam perekonomian selama kurun waktu tertentu (Mankiw, 2003). Pertumbuhan GDP dianggap sebagai simbol kemajuan negara. Hal ini dikarenakan GDP memperhitungkan pendapatan, pengeluaran/ investasi, pengeluaran  pemerintah,  serta  selisih  antara  ekspor  impor.  Menurut  Stiglitz  dan  Walsh  (2006)  GDP merupakan penilaian terbaik dalam mengukur tingkat produksi. GDP akan menggambarkan seluruh tingkat aktivitas ekonomi di suatu negara, yang tergambarkan dari jumlah barang dan jasa yang diproduksi pada sebuah  pasar.  Hal  inilah  yang  menampakkan  bahwa  GDP  menjadi  ukuran  indikator  penting  dari pertumbuhan ekonomi, indikator ini menjelaskan kinerja ekonomi yang secara langsung merupakan kinerja dari pelaku ekonomi yang menyediakan barang dan jasa termasuk perbankan.
Pertumbuhan  GDP  akan  turut  meningkatkan  kegiatan  bisnis,  dengan  kegiatan  bisnis  yang meningkat  maka  hal  ini  akan  menurunkan  kemungkinan  terjadinya  gagal  bayar (Nasution dan Wiliasih, 2007).  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yaitu  Davis  dan  Zhu  (2011)  mengemukakan  bahwa pertumbuhan GDP berdampak terhadap kualitas pinjaman yang diberikan oleh perbankan. Hal yang sama juga  dikemukakan  oleh  Ahmad  dan  Bashir  (2013)  yang  mengemukakan  bahwa  peningkatan  pada  GDP menunjukkan bahwa kemampuan untuk membayar hutang (kredit) juga meningkat, sehingga dampaknya menurunkan  risiko  terjadinya  kredit  macet  atau  NPL.  Namun  sebaliknya  ketika  GDP  menurun  maka perusahaan  juga  mengalami  penurunan,  sehingga  membuat  kemampuan  perusahaan  untuk  membayar hutang (kredit) turut menurun, dan berbuntut pada NPL yang mengalami peningkatan. Hasil penelitian ini bertentangan dengan Shingjergji (2013) yang menyatakan bahwa pertumbuhan GDP akan menyebabkan peningkatan pada rasio peningkatan NPL.
Namun  di  sisi  lain, beberapa  penelitian  seperti  yang  dilakukan  salah satunya  oleh  Nasution  dan Wiliasih  (2007)  menunjukkan  hasil  yang  lebih  bertolak  belakang,  yaitu  tidak  adanya  pengaruh  yang diberikan dari pertumbuhan GDP terhadap pertumbuhan NPL kredit produktif. Hal ini juga didukung oleh hasil  penelitian  dari  Faiz  (2010).  Adanya  pertentangan  hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian-penelitian terdahulu menjadi acuan peneliti untuk meneliti kembali kebenarannya, khususnya disesuaikan dengan data perekonomian di Indonesia.

## Pertumbuhan Suku Bunga Kredit
Menurut Kasmir (2011) suku bunga bank dapat didefinisikan sebagai balas jasa yang bank berikan kepada  nasabahnya,  baik  yang  membeli  maupun  menjual  produknya,  yang  didasarkan  pada  prinsip konvensional.  Di  sisi  lain  tingkat  suku  bunga  juga  dapat  dinyatakan  sebagai  tingkat  pembayaran  atas pinjaman  yang  dibuat  dalam  suatu  perjanjian  pembayaran  kembali,  dan  dinyatakan  dalam  persentase tahunan (Dornbusch et.al., 2008). Penetapan suku bunga pinjaman dapat dipengaruhi oleh 2 faktor yaitu faktor internal dan faktor eksternal. Faktor internal yang berpengaruh dalam penetapan suku bunga tersebut terdiri  atas cost  of  fund atau  biaya  dana  dan overhead  cost atau  biaya overhead. Pada  faktor  eksternal, pengaruh  berasal  dari  faktor  pasar,  misalnya  tingkat  suku  bunga  dari  bank  pesaing  dan  kebijakan  yang dikeluarkan  oleh  Bank  Indonesia  serta  berbagai  macam  instrumen  dan  kebijakan  yang  dikeluarkan  oleh pemerintah (Muljawan et al., 2014).
Tingkat  suku  bunga  yang  tinggi  juga  berkemungkinan  dapat  merugikan  debitur  (Bofondi  dan Ropele, 2011). Peningkatan pada suku bunga akan turut meningkatkan beban bagi debitur dalam membayar pinjamannya, maka dari itu peningkatan yang terjadi pada suku bunga dirasa juga akan meningkatkan rasio NPL. Bofondi dan Ropele (2011) mengemukakan bahwa tingkat suku bunga berpengaruh positif terhadap NPL.  Hasil  penelitian juga  didukung  oleh  Messai  dan Jouini  (2013)  serta  Shingjergji (2013),  yang juga sependapat bahwa terdapat hubungan positif antara suku bunga dan NPL.
Namun hal tersebut bertentangan dengan penelitian Ahmad dan Bashir (2013) yang menyatakan bahwa  terdapat  pengaruh  negatif  antara  tingkat  suku  bunga  dengan  NPL.    Penurunan  dalam  NPL  atas meningkatnya  suku  bunga  disebabkan  oleh  para  debitur  yang  ingin  menjaga credit  rating mereka.  Para calon debitur cenderung berusaha untuk menjaga credit rating mereka karena merasa dengan rating yang
bagus dapat membuat mereka untuk dapat lebih mudah mendapatkan persetujuan dari pihak perbankan atas pengajuan pinjaman/kredit yang mereka lakukan.
Sedangkan berdasarkan hasil penelitian dari Halim (2013) menunjukkan hasil yang lebih berbeda dari  mayoritas  penelitian  terdahulu  mengenai  pengaruh  pertumbuhan  suku  bunga  kredit  terhadap pertumbuhan  NPL  kredit  produktif.  Hasil  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Halim  (2013) menunjukkan bahwa pertumbuhan suku bunga kredit tidak memiliki pengaruh terhadap pertumbuhan NPL kredit  produktif.  Hal  ini  disebabkan  karena  dalam  menentukan  suku  bunga  pinjaman,  perbankan  tidak hanya berdasarkan BI rate dikarenakan BI rate yang cenderung stabil . Bank juga berdasarkan Suku Bunga Dasar Kredit (SBDK) dalam menentukan suku bunga pinjaman.

## Pertumbuhan Nilai Tukar
Jika  nilai  tukar  dalam  mengalami  pelemahan,  yaitu  nilai  mata  uang  dalam  negeri  secara  relatif terhadap  mata  uang  asing  menurun,  volume  ekspor  akan  meningkat.  Artinya  apabila  nilai  kurs  dolar menguat, maka volume ekspor juga akan meningkat (Sukirno, 2004). Pendapat yang senada dikemukakan oleh  Darmin  Nasution,  selaku  Menteri  Koordinator  Perekonomian  Indonesia,    yang  pada  satu  waktu menyatakan bahwa depresiasi nilai tukar terhadap dollar AS memang memiliki pengaruh yang positif pada neraca berjalan Indonesia (Koran Tempo, 2012). Jika Rupiah semakin melemah, maka hal tersebut dapat membuat ekspor bertambah menjadi lebih besar lagi.  Untuk perusahaan yang bergerak dibidang ekspor, apabila permintaan pasar internasional dalam posisi yang cukup elastis, maka hal tersebut akan semakin meningkatkan cash flow pada perusahaan domestik, yang kemudian juga akan memberikan pengaruh positif pada kemampuan perusahaan dalam membayar kewajibannya (Kewal, 2012). Penurunan permintaan yang ada tentunya turut berimbas pada penurunan nilai ekspor Indonesia (Ginting, 2013).
Menurut  Asosiasi  Pengusaha  Indonesia  (Apindo),  Indonesia  akan  mengalami  kesulitan  dalam peningkatan  volume  ekspornya  dikarenakan  adanya  pengaruh  dari  faktor  intern  dalam  negeri,  seperti kenaikan upah minimum provinsi (UMP), kenaikan Tarif Dasar Listrik (TDL), dan bahan bakar minyak yang secara tidak langsung turut akan memberikan pengaruh pada biaya produksi. Hal ini mengakibatkan produk  dalam  negeri  semakin  kesulitan  untuk  bersaing  dengan  produk  negara-negara  lain  di  pasar internasional  (Metrotvnews,  2013).  Menurut  Simorangkir  dan  Suseno  (2004),  dalam  kondisi  nilai  tukar yang terdepresiasi, pelaku usaha yang menggunakan fasilitas kredit perbankan dalam operasionalnya, akan
menghadapi  risiko  kredit.  Terutama  bagi  pelaku  usaha  yang  dalam  usahanya  masih  melakukan  impor.
Depresiasi mata uang akan mengakibatkan barang impor menjadi lebih mahal. Kenaikan biaya produksi ( production cost) yang tidak diimbangi dengan pemasukan akan mengganggu keuangan perusahaan.  Jika banyak  perusahaan  yang  terganggu  keuangannya  maka  akan  berimbas  pada  penerimaan  perbankan  dan kemudian jumlah piutang perbankan akan meningkat sehingga berujung pada NPL yang semakin tinggi.
Hal yang sebaliknya dapat terjadi pada perusahaan yang bergerak di bidang impor. Berdasarkan hasil penelitian dari Simorangkir dan Suseno (2004), pertumbuhan nilai tukar yang negatif akan membuat perusahaan impor yang menggunakan fasilitas kredit perbankan menghadapi risiko kredit. Depresiasi mata uang akan mengakibatkan barang impor menjadi lebih mahal. Kenaikan biaya produksi ( production cost) yang tidak diimbangi dengan pemasukan akan mengganggu keuangan perusahaan. Terganggunya keuangan perusahaan menunjukkan penurunan kemampuan perusahaan tersebut dalam melunasi kewajibannya, yang kemudian berujung pada pertumbuhan NPL yang semakin meningkat.
Namun di sisi lain, penelitian yang dilakukan oleh Halim (2013) kembali menunjukkan hasil yang lebih berbeda dari penelitian-penelitian terdahulu yang lain, yaitu tidak adanya pengaruh yang diberikan oleh  pertumbuhan  nilai  tukar  terhadap  pertumbuhan  NPL  kredit  produktif.  Hal  ini  disebabkan  karena Indonesia  dalam  pelaksanaannya  untuk  menerapkan  kebijakan free  floating  exchange  rate mengalami beberapa keterbatasan. Meskipun Indonesia menganut kebijakan free floating exchange rate, namun Bank Indonesia  sebagai  lembaga  otoritas  moneter  tidak  membiarkan  begitu  saja  nilai  tukar  Rupiah  bergerak terlalu fluktuatif.

## Pengembangan Hipotesis

## Pertumbuhan GDP dan Pertumbuhan NPL Kredit Produktif
Terdapat  beberapa  faktor  yang  menurut  peneliti  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  NPL  kredit produktif. Faktor pertama adalah pertumbuhan GDP (riil). Pertumbuhan GDP memiliki hubungan negatif terhadap pertumbuhan NPL kredit produktif. Hal ini didasarkan dari penelitian terdahulu oleh Messai dan Jouni (2013) serta Ahmad dan Bashir (2013) yang mengatakan bahwa pertumbuhan GDP yang positif akan menyebabkan penurunan rasio NPL dikarenakan GDP yang meningkat berhubungan dengan pendapatan yang lebih tinggi sehingga kemampuan pembayaran hutang pun meningkat.
Berhubungan  dengan  NPL  kredit  produktif,  apabila  pertumbuhan  GDP  positif  menunjukkan pendapatan masyarakat meningkat, maka hal ini dapat meningkatkan tingkat konsumsi masyarakat yang berujung  pada  peningkatan demand sehingga  produksi  meningkat  dan  pendapatan  dari  sektor  usaha meningkat.  Pendapatan  yang  meningkat  dapat  menurunkan  nilai  kredit  macet  sehingga  rasio  NPL  pun menurun dikarenakan sektor usaha lebih mampu membayar kreditnya.
Pertumbuhan GDP juga dapat menunjukkan adanya hubungan positif terhadap pertumbuhan NPL kredit produktif, seperti pada hasil penelitian yang didapatkan oleh Shingjergji (2013). Pertumbuhan GDP yang  positif  menunjukkan  kondisi  yang  bagus  pada  perekonomian  suatu  Negara.  Kerap  kali  perbankan dibutakan  dengan  kondisi  perekonomian  yang  sedang  bagus  dan  menjadi  lalai  untuk  melakukan penyeleksian  yang  ketat  terhadap  penyaluran  kredit  kepada  calon  debitur.  Semakin  banyaknya  jumlah kredit yang disalurkan oleh pihak perbankan, membuat pihak perbankan semakin rentan pada terjadi kredit. 𝐇 𝟏 . Pertumbuhan GDP berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan NPL kredit produktif

## Pertumbuhan Tingkat Suku Bunga Kredit dan Pertumbuhan NPL Kredit Produktif
Kedua,  faktor  pertumbuhan  tingkat  suku  bunga  kredit.  Pertumbuhan  tingkat  suku  bunga  kredit berpengaruh positif terhadap pertumbuhan NPL kredit produktif. Hal ini didasarkan oleh penelitian Bofondi dan Ropele (2011), Messai dan Jouini (2013), dan Shingjergji (2013). Tingkat suku bunga yang meningkat dapat mempersulit debitur dalam melunasi kewajibannya. Dengan peningkatan tersebut, beban biaya ( cost of fund) yang ditanggung oleh debitur pun semakin berat dan hal ini dapat menyebabkan peningkatan pada nilai kredit macet dikarenakan susahnya debitur dalam memenuhi kewajiban sehingga rasio NPL pun turut meningkat.
𝐇 𝟐 . Pertumbuhan suku bunga kredit berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan NPL kredit produktif

## Pertumbuhan Nilai Tukar dan Pertumbuhan NPL Kredit Produktif
Ketiga, faktor pertumbuhan nilai tukar IDR/USD. Pertumbuhan nilai tukar dapat mengubah harga relatif  suatu  produk  menjadi  lebih  mahal  atau  lebih  murah,  sehingga  nilai  tukar  terkadang  digunakan sebagai alat untuk meningkatkan daya saing (mendorong ekspor). Nilai tukar IDR/USD memiliki hubungan positif  dengan  rasio  NPL  kredit  produktif.  Hal  ini  didasarkan  oleh  pemikiran  penelitian  terdahulu  oleh
Simorangkir  dan  Suseno  (2004)  serta  Beck,  Jakubik,  dan  Piloiu  (2015).  Semakin  terdepresiasinya  mata uang  domestik,  hal  ini  dapat  berpengaruh  pada  pada  penurunan  NPL  (nilai  kredit  macet)  dikarenakan perusahaan yang bergerak dibidang ekspor akan mengalami peningkatan permintaan karena secara relatif harga  barang  domestik  menjadi  lebih  murah  dibandingkan  barang  luar  negeri.  Namun  ketika  terjadi apresiasi  nilai tukar atau  dengan  kata lain  Rupiah  menguat,  maka  hal ini  dapat menurunkan  permintaan ekspor karena harga yang meningkat dari segi konsumen sehingga sesuai dengan hukum supply-demand pada  pasar  yang  elastis,  apabila  terjadi  peningkatan  harga  maka  permintaan  akan  menurun  (dari  segi konsumen). Hal ini dapat berpengaruh pada penurunan rasio NPL.
𝐇 𝟑 . Pertumbuhan nilai tukar berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan NPL kredit produktif

## Kerangka Pemikiran
Berdasarkan telaah literatur dan pengembangan hipotesis di atas, maka dapat dirumuskan kerangka pemikiran sebagai berikut:

## Gambar 2. Kerangka Pemikiran

## Metode Penelitian

## Data dan Sumber Data
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan secondary data atau data sekunder yang diperoleh dari berbagai sumber yang terdiri atas: (1) OJK, sumber data Statistik Perbankan Indonesia yang berisikan data NPL  kredit  produktif;  (2)  Bank  Indonesia,  sumber  data  untuk  nilai  tukar,  GDP,  dan  suku  bunga  kredit. Sumber  data  yang  digunakan  berasal  dari  berbagai  sumber  resmi  dikarenakan  adanya  keterbatasan informasi pada setiap sumber sehingga tidak dapat menggunakan acuan satu sumber data saja. Selain itu,
data yang digunakan pada penelitian ini berupa data yang bersifat angka atau dalam kata lain data bersifat kuantitatif.  Lebih  rinci  lagi,  penelitian  ini  menggunakan  data  dengan  jenis time  series  data .  Data dikumpulkan secara quarterly (menggunakan nilai akhir tiap kuartal) dan diolah menjadi pertumbuhan yoy ( year on year ) dari tahun 2003 hingga tahun 2017.

## Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi  pada  penelitian  ini  adalah  seluruh  bank  di  Indonesia  yang  terdaftar  di  Otoritas  Jasa Keuangan  (OJK).  Sedangkan  dalam  pemilihan  sampel  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  metode purposive  sampling ,  dengan  kriteria  yaitu  sampel  berupa  bank  umum  (konvensional  dan  syariah)  di Indonesia yang terdaftar di OJK.  Data yang terkait dengan perbankan, seperti NPL, akan diolah dari total jumlah kredit yang disalurkan oleh semua bank yang tercatat di OJK. Sehingga, jumlah bank yang diteliti dalam penelitian ini akan berbeda di setiap tahunnya. Jumlah bank dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Rincian Jumlah Perbankan Tahun Jumlah Bank Umum 2003 138 2004 134 2005 131 2006 130 2007 130 2008 124 2009 121 2010 122 2011 120 2012 120 2013 120 2014 119 2015 118 2016 116 2017 115 (Sumber: Otoritas Jasa Keuangan, 2017; diolah)

## Teknik Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan dua metode pengumpulan data yang terdiri atas metode studi pustaka dan  metode  dokumentasi.  Pada  metode  studi  pustaka,  pengumpulan  informasi  menggunakan  berbagai
material  seperti  buku,  jurnal  ilmiah,  artikel,  dan  sebagainya  agar  terbentuk  suatu  landasan  teori  yang berhubungan  dengan  penelitian.  Sedangkan  pada  studi  dokumentasi  dilakukan  dengan  mengumpulkan dokumen  yang  akan  digunakan  sebagai  informasi  berupa  data  yang  sesuai  atau  berhubungan  dengan penelitian atau masalah yang akan diteliti. Material yang digunakan pada penelitian ini terdiri atas jurnal ilmiah,  buku,  serta  artikel  yang  berhubungan  dengan  penelitian.  Informasi  mengenai  data  yang berhubungan dengan penelitian ini bersumber dari beberapa website resmi.

## Langkah Penelitian

## 1. Descriptive Statistic
Statistik  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  dengan  cara  menggambarkan  data  yang  telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi  (Sugiyono,  2007).  Pada  penelitian  ini,  analisis  statistik  deskriptif  dilaksanakan  dengan melakukan pengukuran nilai maksimum ( max ), nilai minimum ( min ), nilai rata-rata ( mean ), dan standar deviasi.
2. Uji Stasioneritas
Berhubungan dengan data yang digunakan adalah data berjenis time-series, maka penting untuk melakukan uji ini guna melihat apakah data tersebut stasioner atau non stasioner karena data yang non stasioner dapat memunculkan suatu dampak berbahaya, yaitu spurious regression atau regresi palsu.
Dampak tersebut dapat menunjukkan hubungan yang belum tentu benar, yang seharusnya hubungan variabel  bebas  dan  terikat  tidak  berhubungan  menjadi  berhubungan  (Hill et  al. ,  2012).  Maka  pada pengujian ini akan digunakan Augmented Dickey Fuller Test.
3. Uji Asumsi Klasik
Pengujian ini terdiri atas 3 tahap yaitu:
● Uji heteroskedastisitas
Digunakan  untuk  melihat  ada  atau  tidaknya  ketidaksamaan  varian  dari  residual  bagi seluruh pengamatan model regresi linear, apabila varian dari seluruh observasi tidak sama maka dapat  dikatakan  terdapat  heteroskedastisitas  (Hill et  al., 2012).  Uji  heteroskedastisitas  dapat dilakukan dengan melakukan Breusch-Pagan-Godfrey test.
● Uji autokorelasi
Digunakan  untuk  menguji  apabila  dalam  model  regresi  linear  terdapat  korelasi  atau kesalahan  pengganggu  pada  satu  periode  (t)  dengan  periode  sebelumnya  (t-1)  (Ghozali  2005). Apabila terdapat autokorelasi maka akan didapatkan estimasi standar error serta varian koefisien regresi yang dapat dikatakan underestimate . Selain itu, apabila autokorelasi tersebut kuat, maka dapat  menyebabkan spurious  regression. Pengujian  autokorelasi  dapat  menggunakan  metode Breusch-Godfrey  Serial  Correlation  LM  Test .  Pengujian  ini  digunakan  karena  pengujian  ini memungkinkan  untuk  digunakan  pada  regresi  non-stokastik  serta  pada  skema autoregressive (Gujarati dan Porter, 2009).
● Uji multikolinearitas
Digunakan untuk melihat apabila terdapat suatu korelasi antar variabel bebas dalam model regresi penelitian (Amri dan Harianti, 2016). Model regresi penelitian dapat dikatakan baik apabila tidak terdapat korelasi antar variabel bebas. Pengujian multikolinearitas dapat dilihat melalui nilai variance inflactor factor (VIF), apabila nilai VIF kurang dari 10, maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat multikolinearitas dan sebaliknya (Gujarati dan Porter, 2009).

## 4. Uji Autoregressive Distributed Lag (ARDL)
Metode  pada  penelitian  ini  merupakan  metode  regresi  ARDL  ( Autoregressive  Distributed  Lag ). Metode ARDL merupakan metode penggabungan dari model autoregressive dan distributed lag. Model autoregressive merupakan  model  yang  di  dalamnya  terkandung  satu  atau  lebih  nilai lag dari  variabel dependen  di  antara  variabel  independennya.  Sedangkan  model distributed  lag merupakan  model  yang digunakan ketika model regresi mengandung tidak hanya masa sekarang ( current ) namun juga masa lampau ( lagged ) dari variabel independen atau variabel penjelas (Gujarati dan Porter, 2009). Oleh karena itu, ARDL dapat  menunjukkan  adanya  pengaruh  antara  variabel  dependen  dan  variabel  independen  dari  waktu  ke waktu  serta  melihat  pengaruh  dependen  variabel  di  masa  lampau  atau lagged terhadap  masa  sekarang. Model ARDL memiliki beberapa keunggunan yaitu efisien dan terhindar dari bias. Penggunaan ARDL juga
dapat  menunjukkan  estimasi  baik  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang  secara  bersamaan  sehingga penyimpangan autokorelasi dapat terhindarkan (Zaretta dan Yovita, 2019).
5. Pengujian Hipotesis
● Uji F
Uji F dilakukan untuk melihat pengaruh variabel-variabel bebas secara simultan terhadap variabel terikat. Berikut adalah hipotesisnya:
 𝐻 0: 𝛽 1 = 𝛽 2 = 𝛽 3 = 0, maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan dari
variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat.
 𝐻 1: 𝛽𝑖 ≠  0  (setidaknya  1  variabel  bebas  tidak  bernilai  0,  untuk  i=1,2,3),  maka  dapat dikatakan  bahwa  terdapat  pengaruh  signifikan  dari  variabel  bebas  secara  bersama-sama terhadap variabel terikat.
● Uji koefisien determinasi
Uji koefisien determinasi atau uji ditujukan untuk mengukur besarnya kemampuan model dalam menjelaskan  variasi  variabel  terikat.  Nilai R-square berkisar  di  antara  0  hingga  1  (Gujarati  dan Porter, 2009).
● Uji t
Uji t dilakukan untuk melakukan pengujian pengaruh signifikansi variabel bebas secara parsial atau fragmentaris terhadap variabel terikat dengan anggapan variabel bebas lainnya dianggap konstan. Berikut adalah hipotesisnya:
 𝐻 0: 𝛽𝑖 = 0, maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan dari variabel bebas  terhadap  variabel  terikat  secara  parsial.  Variabel  yang  bersangkutan  bukan merupakan penjelas yang signifikan pada variabel terikat. (i=1, 2, 3, 4)
 𝐻 1: 𝛽𝑖 ≠ 0, maka dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat secara parsial. Hal ini menunjukkan bahwa variabel bebas yang bersangkutan merupakan penjelas yang signifikan pada variabel terikat. (i=1, 2, 3, 4)

## Model Penelitian
Berikut adalah model hipotesis yang akan digunakan pada pengujian penelitian ini:
NPLg= c + 𝛽1 ̂ GDPg + 𝛽̂2 SBKg + 𝛽3 ̂ NTg + ε
Keterangan:
NPLg: Kredit bermasalah (gross ) pada kredit produktif bank umum di Indonesia c: Konstanta
GDPg: Pertumbuhan Gross Domestic Product Real
SBKg: Pertumbuhan Suku Bunga Kredit Produktif
NTg: Pertumbuhan Nilai Tukar IDR/USD

## ε: Residual

## Hasil dan Diskusi

## Statistik Deskriptif
Penelitian  yang  dilakukan  dengan  metode purposive  sampling, terdapat  kriteria  yang  peneliti tetapkan yaitu bank umum baik konvensional dan syariah di Indonesia yang terdaftar di OJK. Data pada penelitian ini bersumber dari OJK dan Bank Indonesia. Periode pengamatan sampel berasal dari tahun 2003 hingga  2017.  Data  NPL  kredit  produktif  diambil  dari  Statistik  Perbankan  Indonesia  yang  didapat  dari website OJK, sedangkan data makroekonomi atau independent variable lainnya diambil dari website Bank Indonesia.
Berdasarkan data-data yang telah dikumpulkan, maka didapatkan gambaran besar mengenai data dan variabel independen dengan menggunakan metode statistik deskriptif yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Statistik Deskriptif
Variable N Mean Std. Deviasi Minimum Maximum NPLg 56 -2,60 0,2876 -43,40 98,41 GDPg 56 5,42 0,0090 3,86 7,16
SBKg 56 -2,62 0,0890 -17,51 -19,05 NTg 56 -2,77 0,0936 -20,67 26,99 (Sumber: Olahan Peneliti)

## Uji Asumsi Klasik

## Uji Multikolinearitas
Tabel 4. Tabel Uji Multikolinearitas Variabel VIF NPLg(-3) 9,178364 GDPg(-4) 4,305840 SBKg 3,617126 NTg(-1) 3,270411 Mean VIF 5,092935
(Sumber: Olahan peneliti)
Pengujian multikolinearitas pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Variance Inflation Factor (VIF). Hasil pengujian menunjukkan rata-rata variance inflation factor variabel independen sebesar 5,092935.  Maka  dari  itu, didapatkan  kesimpulan  untuk  menolak 𝐻 0 karena  nilai VIF  lebih  kecil dari  10 yang mengindikasikan tidak terdapat korelasi antar variabel independen atau 𝐻 0 ditolak.

## Uji Heteroskedastisitas
Tabel 5. Tabel Uji Heteroskedastisitas Prob F 0,2488 Prob > Chi-square 0,2410

## (Sumber: Olahan peneliti)
Pada  pengujian  heteroskedastisitas  kali  ini,  peneliti  menggunakan Breusch-Pagan-Godfrey method . Berdasarkan hasil yang didapatkan, terlihat bahwa nilai Prob. Chi-square adalah sebesar 0,2410, dengan  kata  lain  nilai Prob.  Chi-square lebih  kecil  dari  0,05 (significance  level) .  Hal  ini  menunjukkan bahwa tidak terdapat gejala heteroskedastisitas atau tidak menolak 𝐻 0 .

## Uji Autokorelasi
Tabel 6. Tabel Uji Autokorelasi Prob F 0,7605 Prob > Chi-square 0,6894
(Sumber: Olahan peneliti)
Dalam melakukan pengujian untuk melihat adanya autokorelasi atau tidak pada data, maka pada kesempatan ini, peneliti menggunakan Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test . Pada pengujian ini, apabila nilai Prob. Chi Square yang didapatkan lebih besar atau di atas nilai (α) 0,05 maka dapat dikatakan bahwa tidak terdapat autokorelasi. Berdasarkan hasil yang didapat, terlihat bahwa nilai Prob. Chi Square sebesar 0,6894 yang berarti tidak terdapat autokorelasi pada data atau dengan kata lain tidak menolak 𝐻 0 .
Data dalam penelitian ini terdiri dari variabel dependen, yaitu Non-Performing Loan (NPL) dan 3 variabel independen, yaitu pertumbuhan Gross Domestic Product (GDP), pertumbuhan Suku Bunga Kredit (SBK), dan pertumbuhan Nilai Tukar (NT). Seluruh variabel yang digunakan pada pengujian ini telah lolos dalam uji stasioneritas pada I(1).
Berdasarkan hasil dari tabel 7, yang berisikan data hasil regresi ARDL, didapatkan hasil bahwa independent variable yang terdiri dari pertumbuhan gross domestic product (GDPg), pertumbuhan suku bunga  kredit  (SBKg),  dan  pertumbuhan  nilai  tukar  (NTg)  secara  bersama-sama  berpengaruh  pada non performing loan (NPL) sebagai dependent variable dalam penelitian ini. Hal ini terlihat dari Prob > F yang lebih kecil dari Alpha 0,1 yaitu sebesar 0,000.
Selain  itu,  variabel  dependen  yaitu  NPL  dapat  dijelaskan  sebesar  89,8956%  dengan  empat independent variable yang diuji. Sedangkan sisanya sebesar 10,1044% dijelaskan oleh variabel yang tidak diujikan  dalam  penelitian  tersebut.  Hal  ini  dilihat  berdasarkan  nilai adjusted  R-square yang  didapatkan yaitu sebesar 0,898956 atau 89,8956%.

## Tabel 7. Hasil Regresi ARDL
Variable Coefficient Std. error t-Statistic Prob. NPLg(-1) 1,151500 0,140527 8,194155 0,0000***
NPLg(-2) -0,022517 0,215677 -0,104401 0,9174 NPLg(-3) -0,386812 0,131901 -2,932598 0,0055*** GDPg 0,061118 0,213216 0,286647 0,7759 GDPg(-1) -0,071056 0,199294 -0,356538 0,7233 GDPg(-2) 0,790498 0,179716 4,398599 0,0001*** GDPg(-3) -0,504731 0,205768 -2,452911 0,0186** GDPg(-4) -0,407716 0,176518 -2,309766 0,0261** SBKg -0,014451 0,126321 -0,114399 0,9095 NTg -0,012718 0,015917 -0,799008 0,4290 NTg(-1) -0,026807 0,014650 -1,829884 0,0747* C 0,563434 0,760698 0,740681 0,4632 R-squared 0,920750 Adjusted R-squared 0,898956 F-statistic 42,24827 Prob > F 0,000000
***: signifikan pada level 1%, **: signifikan pada level 5%, *: siginifikan pada level 10%
Keterangan:  NPLg=Pertumbuhan  NPL  ( Non-Performing  Loan );  GDPg=Pertumbuhan  GDP  ( Gross Domestic Product ); SBKg=Pertumbuhan Suku Bunga Kredit; NTg=Pertumbuhan Nilai Tukar (IDR/USD); (-X)=lag “X” kuartal
(Sumber: Olahan Peneliti)
Berdasarkan hasil uji signifikansi yang telah dilakukan terlihat bahwa 2 dari 3 independent variable pada penelitian ini secara parsial berpengaruh signifikan terhadap dependent variable . Independent variable tersebut  terdiri  atas  GDPg  dan  NTg  yang  secara  terpisah  atau  masing-masing  berpengaruh  signifikan terhadap  NPLg,  dengan  nilai  probabilitas  masing-masing  variabel  sebesar  0,0261  (2,61%)  dan  0,0747 (7,47%).  Berdasarkan  hasil  yang  didapat,  pertumbuhan  GDP  memiliki  jeda  waktu  selama  4  kuartal sebelumnya,  sedangkan  pertumbuhan  nilai  tukar  memiliki  jeda  waktu  selama  1  kuartal  sebelumnya. Namun, variabel SBKg tidak berpengaruh signifikan terhadap NPLg yang merupakan variabel dependen dikarenakan nilai probabilitas yang didapatkan lebih besar dari tingkat signifikansi 0,1 yaitu sebesar 0,9095.

## Hasil Bounds Test
Berdasarkan hasil yang didapat dari Bounds test pada tabel 7, terlihat bahwa nilai dari F-statistic 7,505600, yang menunjukkan bahwa nilai tersebut lebih besar dari nilai |1 Bound yaitu 3,2. Oleh karena itu,  dapat  dikatakan  bahwa  H0  ditolak  dan  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  kointegrasi  dalam  jangka panjang pada variabel penelitian ini.
Tabel 7. Hasil Bounds Test Test Statistic Value k F-statistic 7,505600 3 Critical Value Bounds: Significance |0 Bound |1 Bound 10% 2,37 3,2 5% 2,79 3,67 2,5% 3,15 4,08 1% 3,65 4,66

## Sumber: Olahan Penulis

## NPLg = 0,563434 – 0,407716GDPg – 0,026807NTg + ε
Berdasarkan  persamaan  di  atas,  terdapat  konstanta  sebesar  0,563434  yang  berarti  apabila independent  variable berada  dalam  keadaan  tetap  ( ceteris  paribus ),  pertumbuhan  NPL  akan  meningkat sebesar 0,563434% (pertumbuhan NPL = pertumbuhan NPL x (1+0,563434%)).
Variabel  pertumbuhan  GDP, didapatkan  hasil  dimana  pertumbuhan  NPL  kredit  produktif dipengaruhi  secara  negatif  signifikan  oleh  pertumbuhan  GDP  4  kuartal  sebelumnya  dengan  koefisien sebesar  -0,4077.  Setiap  kenaikan  pada  pertumbuhan  GDP  sebesar  1%  yang  terjadi  pada  4  kuartal sebelumnya  (t-4)  akan  menyebabkan  penurunan  pada  pertumbuhan  NPL  (t)   sebesar  0,4077% (pertumbuhan NPL = pertumbuhan GDP x (1-0,4077%)) pada kuartal t.
Variabel  pertumbuhan  NT,  didapatkan  hasil  dimana  pertumbuhan  NPL  kredit  produktif dipengaruhi  secara  negatif  signifikan  terhadap  pertumbuhan  nilai  tukar  1  kuartal  sebelumnya  dengan koefisien sebesar -0,0268. Setiap kenaikan pada pertumbuhan nilai tukar sebesar 1% yang terjadi pada 1 kuartal  sebelumnya  (t-1)  akan  menyebabkan  penurunan  pada  pertumbuhan  NPL  sebesar  0,0268% (pertumbuhan NPL = pertumbuhan nilai tukar x (1-0,0268%)) pada kuartal t. Variabel pertumbuhan suku bunga kredit tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap pertumbuhan NPL.

## Diskusi

## Pertumbuhan GDP dan Pertumbuhan NPL Kredit Produktif
Salah  satu  hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini  adalah  pertumbuhan  NPL  kredit  produktif dipengaruhi secara negatif signifikan oleh pertumbuhan GDP 4 kuartal sebelumnya. Hal ini sejalan dengan penelitian  dari  Messai  dan  Jouni  (2013)  serta  Ahmad  dan  Bashir  (2013)  yang  menyatakan  bahwa pertumbuhan GDP yang positif dapat menyebabkan penurunan rasio NPL karena pendapatan masyarakat yang lebih tinggi sehingga kemampuan pembayaran hutang pun meningkat. Peningkatan pendapatan ini juga  diiringi  dengan  tingkat  konsumsi  masyarakat  yang  meningkat  sehingga  menyebabkan  adanya peningkatan output produksi.  Peningkatan  ini  akan  berimbas  pada  peningkayan  pendapatan  usaha  dan tingginya  arus  kas  pada  perusahaan.  Dengan  begitu  kemungkinan  terjadinya  gagal  bayar  akan  menurun karena debitur lebih mampu dalam membayar kewajibannya sesuai dengan pola procyclical (pertumbuhan ekonomi  yang  positif  akan  turut  meningkatkan  kemampuan  debitur  membayar  kewajibannya)  sehingga risiko terjadinya kredit macet atau nilai NPL menurun. Hal ini akan turut menurunkan rasio NPL.

## Pertumbuhan Tingkat Suku Bunga Kredit dan Pertumbuhan NPL Kredit Produktif
Berdasarkan  hasil  estimasi  regresi  yang  ada  didapatkan  hasil  dimana  pertumbuhan  suku  bunga kredit tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap pertumbuhan NPL yang sejalan dengan penelitan dari Halim (2013). Hal ini terjadi karena dalam penetapan suku bunga pinjaman dapat dipengaruhi oleh  dua (2) faktor yaitu faktor internal dan faktor eksternal. Pada faktor internal yang berpengaruh dalam penetapan suku  bunga  terdiri  atas cost  of  fund atau  biaya  dana  dan overhead  cost atau  biaya overhead. Selain  itu perbankan tidak hanya berfokus berdasarkan BI rate dikarenakan BI rate yang cenderung stabil. Pada faktor eksternal, pengaruh berasal dari faktor pasar, misalnya tingkat suku bunga dari bank pesaing dan kebijakan yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia serta berbagai macam instrumen dan kebijakan yang dikeluarkan oleh  pemerintah.  Oleh  karena  banyaknya  faktor  yang  mempengaruhi  suku  bunga  kredit,  hal  ini menyebabkan suku bunga kredit tidak berpengaruh terhadap NPL kredit produktif.

## Pertumbuhan Nilai Tukar dan Pertumbuhan NPL Kredit Produktif
Pada  variabel  independen  selanjutnya  yaitu  variabel  pertumbuhan  nilai  tukar,  didapatkan  hasil dimana  pertumbuhan  NPL  kredit  produktif  dipengaruhi  secara  negatif  signifikan  terhadap  pertumbuhan nilai tukar 1 kuartal sebelumnya dengan koefisien sebesar -0,0268. Setiap kenaikan pada pertumbuhan nilai tukar  sebesar  1%  yang  terjadi  pada  1  kuartal  sebelumnya  (t-1)  akan  menyebabkan  penurunan  pada pertumbuhan NPL sebesar 0,0268%. Hal ini sejalan dengan penelitian dari Simorangkir dan Suseno (2014). Pertumbuhan nilai tukar yang negatif akan membuat perusahaan impor yang menggunakan fasilitas kredit perbankan  menghadapi  risiko  kredit.  Depresiasi  mata  uang  akan  mengakibatkan  barang  impor  menjadi lebih  mahal.  Kenaikan  biaya  produksi  ( production  cost )  yang  tidak  diimbangi  dengan  pemasukan  akan mengganggu  keuangan  perusahaan.  Terganggunya  keuangan  perusahaan  menunjukkan  penurunan kemampuan  perusahaan  tersebut  dalam  melunasi  kewajibannya,  yang  kemudian  berujung  pada pertumbuhan NPL yang semakin meningkat.

## Kesimpulan, Implikasi, dan Keterbatasan
Berdasarkan hasil penelitian dan analisis atas faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan NPL kredit  produktif  bank  umum  di  Indonesia,  peneliti  menarik  beberapa  kesimpulan.  Dilihat  secara keseluruhan , independent variable yang terdiri atas GDPg atau pertumbuhan gross domestic product , SBKg atau pertumbuhan suku bunga kredit, dan NTg atau pertumbuhan nilai tukar memiliki pengaruh terhadap pertumbuhan  NPL  kredit  produktif  yang  merupakan dependent  variable pada  penelitian  inI.  Selain  itu variabel-variabel bebas ( independent variables ) secara keseluruhan dapat menjelaskan dependent variable sebesar 89,89%.  Dari hasil penelitian ini terdapat 2 independent variable berpengaruh signifikan negatif terhadap NPLg atau pertumbuhan NPL, yaitu GDPg dengan jeda waktu 4 kuartal sebelumnya (t-4) dan NTg dengan  jeda  waktu  1  kuartal  sebelumnya  (t-1).  Selain  itu  terdapat  1 independent  variable yang  tidak berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  NPL  yaitu  pertumbuhan  suku  bunga  kredit. Pertumbuhan  GDP memiliki hubungan negatif signifikan dengan pertumbuhan NPL dengan jeda waktu 4 kuartal sebelumnya, pertumbuhan pertumbuhan nilai tukar memiliki hubungan negatif signifikan terhadap pertumbuhan NPL
dengan jeda waktu 1 kuartal, sedangkan pertumbuhan suku bunga kredit tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap pertumbuhan NPL.
Hasil  penelitian  ini  memberikan  implikasi  bagi  pihak-pihak  yang  terkait  seperti  OJK  selaku pengawas lembaga keuangan, Bank Indonesia dan perusahaan perbankan di Indonesia. Pihak-pihak terkait dapat melakukan langkah-langkah efektif dalam pengendalian penyaluran kredit untuk menghadapi kondisi makroekonomi  tertentu.  Hasil  penelitian ini  peneliti menemukan  bahwa sejak  2013  sampai  2017  terjadi peningkatan NPL kredit produktif yang tinggi sehingga peneliti menyarankan perbankan agar dapat lebih selektif  dalam  pemberian  kredit.  Dengan  pemberian  kredit  yang  lebih  ketat  atau  selektif  diharapkan  di waktu mendatang kualitas kredit yang disalurkan dapat lebih berkualitas. Terlebih pada saat perekonomian sedang menurun atau tidak stabil, bank sebaiknya memberlakukan aturan yang lebih ketat terhadap kredit investasi. Seperti yang kita ketahui bahwa kredit investasi merupakan kredit jangka panjang yang memiliki tingkat resiko yang lebih tinggi di tengah pertumbuhan ekonomi yang melambat. Selain itu, penelitian ini dapat  bermanfaat  bagi  peneliti-peneliti  lain  yang  ingin  turut  memberikan  kontribusi  dalam  mendalami permasalahan pada perbankan.
Penelitian ini berjalan bukan tanpa hambatan, terdapat beberapa keterbatasan yang peneliti hadapi dalam proses penyelesaian penelitian ini. Periode penelitian terbatas hanya dari tahun 2003 hingga tahun 2017 dan  p eneliti  tidak  memperhitungkan  determinan  internal,  seperti  NIM,  LDR,  CAR,  dan  lain-lain. Penelitian selanjutnya hendaknya dapat memperbanyak sampel dan variabel dengan mempertimbangkan faktor internal bank, seperti LDR, CAR, BOPO, dan NIM. Hal ini bertujuan untuk memberikan gambaran yang lebih luas mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi non-performing loan kredit produktif.

## Daftar Pustaka
Ahmad, F & Bashir, T. (2013). Explanatory of Macroeconomics Variables as Determinant of Non-Performing Loans: Evidence from Pakistan . World Applied Sciences Journal, 22 (2), 243-255.
Amri & Harianti R. (2016). Variabel Makroekonomi dan Non Performing Loan: Bukti Empiris dari  Bank Umum di Indonesia. Jurnal Perspektif Ekonomi Darussalam , 2 (1), 1-14.
Arthana,  I.  B.  &  Noviari,  N.  (2014).  Analisis  Perhitungan  Cadangan  Kerugian  Penurunan  Nilai  PT.  Bank  Sinar Harapan Bali Tahun 2011. E-Journal Akuntansi Universitas Udayana, 8(2), 102-117. Aviliani, Siregar, H., Maulana, T. N. A., & Hasanah, H. (2015). The impact of macroeconomic condition on the bank’s performance in Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan , 17 (4), 379-402.
Bank  Indonesia.  (2012).  Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  14/15/BI/2012  Tentang  Penilaian  Kualitas  Aset  Bank Umum. Retrieved from https://www.bi.go.id/id/peraturan/perbankan/Pages/pbi_141512.aspx
Bank  Indonesia.  (2013).  Peraturan  Bank  Indonesia  Nomor  15/2/PBI/2013  Tentang  Penetapan  Status  dan  Tindak
Lanjut Pengawasan Bank Umum Konvensional. Retrieved from https://www.bi.go.id/id/peraturan/perbankan/Pages/PBI_15_2_PBI_2013.aspx
Beck, R., Jakubik, P., & Piloiu, A. Key Determinants of Non-performing Loans: New Evidence from a Global Sample.
Open Economies Review , 26 (3), 525-550. Beim, D &  Calomoris, C. (2001). Emerging Financial Markets. New York: McGraw-Hill. Bofondi, M. & Ropele, T. (2011). Macroeconomic determinants of bad loans: evidence from Italian banks. Occasional Papers , 89.
Davis, E.P. &  Zhu, H. (2011). Bank lending and commercial property cycles: Some cross-country evidence . Journal of International Money and Finance , 30 (1), 1-21.
Dendawijaya, L. (2005). Manajemen Perbankan. Edisi Kedua, Cetakan Kedua . Jakarta : Ghalia Indonesia. Dewi,  G.  (2017). Aspek-Aspek  Hukum  dalam  Perbankan  dan  Perasuransian  Syariah  di  Indonesia  Edisi  Ketiga . Jakarta: Kencana Prenada.
Dornbusch, R, Fischer, S., & Startz, R. (2008). Makroekonomi . Terjemahan oleh : Roy Indra Mirazudin. Jakarta: PT Media Global Edukasi.
Faiz, I.  A. (2010). Ketahanan Kredit Perbankan Syariah terhadap Krisis Keuangan Global. Jurnal Ekonomi Islam, 4(2), n.a.
Ghozali,  I.  (2005). Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  SPSS,  Edisi  3. Semarang:  Badan  Penerbit Universitas Diponegoro.
Ginting, A.M. (2013). Pengaruh Nilai Tukar Terhadap Nilai Ekspor Indonesia. Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan, 7 (1), 1-18. Goldsmith, R. W. (1959). The Comparative Study of Economic Growth and Structure. National Bureau of Economic Research , n.a, 114-123.
Gosh,  A.  (2015).  Banking-Industry  Specific  and  Regional  Economic  Determinants  of  Non-Performing  Loans: Evidence from US States. Journal of Financial Stability , 20 (n.a), 93-104. Gujarati, D.N., & Porter, D.C. (2009). Basic Econometrics. New York: McGraw-Hill. Halim, L. (2013). Pengaruh Makroekonomi dan Ekspor Terhadap Kredit Modal Kerja dan Kredit Investasi Perbankan. FINESTA, 1 (2), 1-6. Hill, R.C., Griffiths, W.E., & Lim, G. C. (2012). Principles of Econometrics: Fourth Edition . Asia: John Wiley & Sons (Asia) Pte Ltd.
Kasmir. (2011). Analisis Laporan Keuangan, Catatan Keempat . Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Kewal,  S.S.  (2012).  Pengaruh  Inflasi,  Suku  Bunga,  Kurs,  dan  Pertumbuhan  PDB  Terhadap  Indeks  Harga  Saham Gabungan. Jurnal Economia, 8 (1), 54-64. Kim, D. & Sohn, W. (2017). The effect of bank capital on lending: Does liquidity matter? Journal of Banking and Finance, 77 (n.a), 95-107.
Koran  Tempo.  (2012,  21  Agustus).  Depresiasi  Rupiah  Akibat  Dampak  Transaksi  Berjalan.  Retrieved  from https://bisnis.tempo.co/read/424760/depresiasi-rupiah-akibat-dampak-transaksi-berjalan
Louzis, D. P., Vouldis, A. T.,  & Metaxas, V. L., (2012). Macroeconomic and Bank-Specific Determinants of Non- Performing  Loan  in  Greece:  A  Comparative  Study  of  Mortgage,  Business,  and  Consumer  Loan  Portfolios. Journal of Banking & Finance , 36 (4), 1012-1027 Mankiw, N. G. (2003). Principles of Economics. 3 rd Edition. United States: Thomson South-Western. McKinnon, R.I. (1973). Money and Capital in Economic Development. The American Political Science Review , 68 (4), 1822-1824.
Messai, A.S., & Jouini, F. (2013). Micro and Macro Determinants of Non-performing Loans. International Journal of Economic and Financial Issues , 3 (4), 852-860. Metrotvnews.  (2013,  15  Februari).  Eskpor  Indonesia  Terus  Melambat  di  2013.  Retrieved  from http://www.metrotvnews.com/  metronews/read/2013/01/03/2/120059/  Ekspor-Indonesia-Terus-Melambat- di2013.
Muljawan, D., Hafidz, J., Astuti, R. I., & Oktapiani, R. (2014). Faktor- Faktor Penentu Efisiensi Perbankan Indonesia Serta Dampaknya Terhadap Perhitungan Suku Bunga Kredit. Retrieved from https://www.bi.go.id/id/publikasi/wp/Pages/Faktor-Faktor-Penentu-Efisiensi-Perbankan-Indonesia-Serta- Dampaknya-Terhadap-Perhitungan-Suku-Bunga-Kredit.aspx
Nasution, M. E. & Wiliasih, R.  (2007). Profit Sharing dan Moral Hazard Dalam Penyaluran Dana Pihak Ketiga Bank Umum Syariah di Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia , 7 (2), 105-129. Octaviani,  S.  &  Andriyani,  Y.  (2018).  Pengaruh Non  Performing  Loan (NPL)  dan Loan  to  Deposit  Ratio (LDR) terhadap  Profitabilitas  pada  Perusahaan  Perbankan  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI). Jurnal Akuntansi, 5 (1) , 64-73. Otoritas Jasa Keuangan. (2017). Statistik Perbankan Indonesia. Desember. Jakarta: OJK Prasanjaya, Y. & Ramantha, I. (2013). Analisis Pengaruh Rasio CAR, BOPO, LDR dan Ukuran Perusahaan Terhadap Profitabilitas Bank yang Terdaftar di BEI. Jurnal Akuntansi, 4 (1), 230-245. Prasetyantoko,  A.  (2008). Bencana  Finansial  Stabilitas  Sebagai  Barang  Publik .  Jakarta:  PT  Kompas  Media Nusantara.
Pratama, B. A. (2010). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kebijakan Penyaluran Kredit Perbankan (Studi Pada Bank Umum di Indonesia Periode tahun 2005-2009). Jurnal Bisnis Strategi. 19 (2), 135-148.
Pratt, J. (2000). Financial Accounting in An Economic Context, 4th Ed. USA: South- Western College Publishing. Shaw, E. S. (1974). Financial Deepening in Economic Development. The Journal of Finance, 29 (4), 1345-1348. Shingjergji,  A.  (2013).  The  Impact  of  Macroeconomic  Variables  on  the  Non  Performing  Loans  in  the  Albanian Banking System During 2005-2012 . Academic Journal of Interdisciplinary Studies , 2 (9), 335-339. Simorangkir, I. & Suseno. (2004). Sistem dan Kebijakan Nilai Tukar. Pusat Pendidikan dan Studi Kebanksentralan Bank Indonesia , Seri Kebanksentralan (12). Skarica, B. (2014). Determinants of Non-Performing: Loans in Central and Eastern European Countries. Financial Theory and Practice, 38 (1), 37-59. Stiglitz, J.E. & Walsh C.E. (2006). Economics, Fourth Edition. New York: W.W. Norton. Sugiyono. (2007). Statistik untuk Penelitian . Bandung: CV. Alfabeta. Sukirno, S. (2004). Makroekonomi Modern . Jakarta: PT. Raja Grafindo Perkasa.
Thertina,  M.  (2018, January  25).  Bank  BUMN  Gencar  Hapus  Buku  untuk  Tekan  Kredit  Seret.  Retrieved  July  20, 2020,  from  https://katadata.co.id/marthathertina/finansial/5e9a560a542c7/bank-bumn-gencar-hapus-buku- untuk-tekan-kredit-seret
Zaretta, B. & Yovita, L. (2019). Harga Saham, Nilai Tukar Mata Uang dan Tingkat Suku Bunga Acuan Dalam Model Autoregressive Distributed Lag (ARDL). Jurnal Penelitian Ekonomi dan Bisnis , 4 (1), 9-22.