## PENGARUH KONDISI EKONOMI MAKRO DAN PROSES MANAJEMEN RISIKO KREDIT TERHADAP NON-PERFORMING LOAN
(Studi Kasus pada Bank X)

## Arif Rahman Hakim
Jurusan Studi Pembangunan Universitas Brawijaya hakimbasroen@gmail.com

## ABSTRACT
Commercial banks is one of the vital industries within a modern economic system. The industry bridges the demands and supplies of money as the most important factor of production in the system. In line with its crucial role, bank’s failure may impose a financial crisis within the system when it take place in a systemic way. One of the most common causes for this failure is the high rate of non-performing loan (NPL), a condition where the debtors fail to pay money they borrow from a bank. In spite of the fact that this  fail  is  caused  by  the  dissatisfactory  performance  of  the  borrower,  external  factor  such  as macroeconomic  condition  and  the  internal  banking  system  factor  such  as  credit  risk  management appear  to  be  the  common  factors  to  the  crisis.  This  research  tries  to  reveal  the  influence  of macroeconomic  condition  and  the  process  of  credit  risk  management  on  the  level  of  bank’s  non performing loan by using a statistics modelling test. While the most of studies in the macroeconomics fields focuse the analysis on the secondary time series data, the current research employs primary data from questionnaire to take a closer look the perception of bank’s credit analists on the macroeconomic, credit management and NPL issues. The result taken from a case study in Bank X shows that there is a significat impact of macroeconomic condition, whether directly and indirectly through variable credit risk management process, on the degree of  bank’s non-performing loan.
Keywords: macroeconomic, credit management, non-performing loan

## ABSTRAK
Industri  perbankan  komersial  merupakan  salah  satu  institusi  sentral  dalam  sistem  perekonomian. Industri ini mempertemukan permintaan dan penawaran uang sebagai salah satu faktor produksi dalam sistem  perekonomian.  Perbankan  menjadi  isu  krusial  dalam  perekonomian  karena  kegagalan  kinerja sebuah  bank  dalam  sistem  perekonomian  bisa  berdampak  pada  krisis  keuangan  jika  dampak  yang dihasilkan  bersifat  sistemik.  Pada  umumnya  penyebab  kegagalan  kinerja  perbankan  disebabkan  oleh tingginya tingkat non-performing loan (NPL) atau gagal bayar oleh para debitur. Faktor gagal bayar ini disamping karena kondisi internal kreditur dapat pula disebabkan oleh faktor eksternal seperti kondisi ekonomi  makro  atau  faktor  internal  industri  perbankan  seperti  proses  manajemen  risiko  kredit  yang diterapkan  oleh  industri  perbankan.  Penelitian  ini  berupaya  untuk  mengungkap  pengaruh  kondisi ekonomi makro dan proses manajemen risiko kredit melalui uji model dengan menggunakan perangkat analisis  jalur  (path  analysis)  terhadap  NPL.  Berbeda  dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya  pada kajian ekonomi makro yang lebih banyak menggunakan data sekunder time series, data pada penelitian ini  bersumber  dari  kuesioner  untuk  mengukur  persepsi  analis  kredit  industri  perbankan  dengan mengambil studi kasus di Bank X. Hasil penelitian ini menunjukkan adanya pengaruh yang signifikan dari kondisi ekonomi makro baik secara langsung maupun secara tidak langsung melalui variabel proses manajemen risiko kredit terhadap tingkat NPL
Kata kunci: Ekonomi makro, manajemen kredit, non-performing loan

## PENDAHULUAN
Salah satu pokok permasalahan dalam studi ekonomi  makro  adalah  masalah  stabilisasi ekonomi dimana lembaga keuangan khususnya perbankan  menjadi  sektor  penting  dalam mewujudkan stabilitas dan pertumbuhan ekonomi  suatu  negara.  Beberapa  krisis keuangan dunia yang baru-baru ini berlangsung telah  menunjukkan  bahwa  krisis  perbankan dapat  menjadi  pengganggu  tatanan  sebuah perekonomian (Agnello & Sousa, 2011). Hal ini telah  menarik  penelitian-penelitian  di  bidang ilmu  ekonomi  untuk  memahami  faktor-faktor yang  berpotensi  memicu  krisis  perbankan. Diantara  berbagai  hipotesis  tentang  penyebab krisis  perbankan,  kondisi  ekonomi  makro dianggap sebagai faktor yang memainkan peran penting atas krisis perbankan ini (Castro, 2013). Teorisasi tentang hubungan antara kondisi ekonomi  makro  dengan  krisis  perbankan  pada umumnya  menyatakan  bahwa  kondisi-kondisi perekonomian  yang  tidak  menguntungkan, seperti halnya tingkat pertumbuhan yang lemah atau bahkan negatif, tingkat pengangguran yang tinggi,  suku  bunga  tinggi,  dan  laju  injflasi tinggi,  merupakan  situasi  yang  kondusif  bagi terjadinya  krisis  perbankan  (Castro,  2013; Demirguc-Kunt & Detragiache, 1998). Berdasakan pengalaman-pengalaman pada krisis  perbankan  dapat  dicermati  pula  bahwa krisis-krisis  yang  terjadi  pada  perbankan seringkali  diawali  dengan  adanya  perubahan kondisi  lingkungan  ekonomi  makro  yang bergerak dari kondisi stabil atau tumbuh positif ke  arah  resesi.  Hal  ini  menguatkan  pendapat Llewellin  (2002)  melalui  ulasannya  yang menyatakan  bahwa  setiap  krisis  perbankan merupakan  hasil  dari  interaksi  antara  kondisi ekonomi, keuangan dan struktur lembaga yang sedang melemah.
Bertolak dari pandangan Llewellin (2002), dapat dicermati bahwa kondisi makro ekonomi dan  situasi  keuangan  makro  merupakan  faktor yang  kemungkinan  memiliki  peran  dominan dalam  menentukan  kinerja  perbankan  yang sehat. Namun demikian, disebutkan pula bahwa struktur  kelembagaan  yang  sedang  melemah mungkin  juga  memberikan  kontribusi  bagi krisis  perbankan.  Dalam  hal  ini,  perbankan memiliki  kemungkinan  untuk  mengalami kesulitan  likuiditas  atau  bahkan  kebangkrutan yang  disebabkan  karena  tingginya  angka pinjaman  yang  mengalami  kemacetan  (Castro, 2013).  Dapat  dilihat  disini  bahwa  struktur dalam kelembagaan bank yang sedang melemah
seperti  misalnya  lemahnya  sistem  pengawasan kredit  atau  pelonggaran  terhadap  syarat-syarat kredit,  dapat  merupakan  pemicu  terjadinya krisis perbankan.
Penelitian  ini  menguji    kondisi  ekonomi makro yang dalam penelitian ini dikategorikan sebagai  faktor  ekternal  dan  manajemen  proses risiko kredit yang dikategorikan sebagai faktor internal  dalam  mempengaruhi  tingkat non performing loans (NPL) pada industri perbankan. Hal ini bermakna bahwa penelitian ini  berupaya  untuk  mengisi  gap  atas  berbagai penelitian yang menyebutkan bahwa NPL pada perbankan  dipengaruhi  oleh  kondisi  ekonomi makro  (Castro,  2013;  Demirguc-Kunt  & Detragiache, 1998; Aviliani et al., 2015) dengan menambahkan proses manajemen kredit sebagai  cerminan  kondisi  internal  struktur kelembagaan  perbankan  sebagai  variabel mediasi  berdasarkan  teori  beberapa  peneliti terdahulu,  diantaranya  Llewellin  (2002)  dan Abid et al. (2014).
Survey  Bank  Indonesia  tahun  2016, menunjukkan adanya peningkatan pertumbuhan kredit sebesar 2,2 persen (yoy) pada tahun 2016 dari  realisasi  tahun  2015  sebesar  9,8  persen (yoy).  Optimisme  peningkatan  pertumbuhan kredit  didasari  dengan  peningkatan  dari  total kredit  yang  meningkat  dari  1.183.333  milliar rupiah  pada  tahun  2014  menjadi  1.234.742 milliar rupiah pada tahun 2015 atau mengalami peningkatan  sebesar  4,16%.  Namun  demikian, peningkatan penyaluran kredit ini ternyata juga diikuti  dengan  meningkatnya  tingkat  NPL (gambar 1). Realitas ini memunculkan perspektif tentang diperlukannya sebuah langkah  penanganan  manajemen  risiko  kredit yang  lebih  efektif  karena  tingginya  NPL dipandang  sebagai  indikator  buruknya  kinerja perbankan  dan  berdampak  negatif  bagi perekonomian  suatu  negara,  terutama  negara yang  sedang  membangun  seperti  Indonesia. Bila  permasalahan  kredit  perbankan  yang mengalami gagal bayar cukup tinggi maka akan berdampak  pada  terjadinya  krisis  perbankan (Abid  et  al.,  2014),  yang  berpotensi  pada terganggunya sistem keuangan dan selanjutnya dapat berakibat pada krisis finansial (Mankiew, 2014).

## Gambar 1
Pertumbuhan Total Kredit dan NPL di Indonesia Tahun 2015 Sumber: Bank Indonesia (2016)
Disamping risiko kredit sebagaimana telah dikemukakan  di  atas,  beberapa  penelitian menunjukkan  bahwa  NPL  juga  dipengaruhi oleh  faktor  ekonomi  makro  (Dimitrios  et  al., 2016; Louzis et al., 2012; Abid et. Al., 2014). Dimitrios et al. (2016) melakukan studi tentang determinan  NPL  yang  dibedakan  atas  tiga kelompok  faktor.  Faktor  yang  pertama  adalah kondisi  internal  kreditur  yang  dalam  hal  ini menunjukkan tingkat efisiensi manajerial bank. Faktor ini diukur melalui indikator tingkat ROA dan  ROE  institusi  perbankan  yang  diteliti. Faktor kedua adalah faktor yang terkait dengan kondisi  ekonomi  makro  yang  diukur  melalui rasio  pengangguran,  tingkat  pertumbuhan ekonomi,  dan  tingkat  inflasi  yang  berlaku. Sedangkan  faktor  ketiga  yang  dianggap mempengaruhi  NPL  adalah  faktor-faktor  yang terkait dengan regulasi perpajakan yang dalam hal ini diukur melalui tarif pajak yang berlaku dan besaran anggaran pemerintah yang berasal dari penerimaan pajak. Namun demikian, telaah lebih  lanjut  dan  dalam setting yang  berbeda tentang  pengaruh  kondisi  makro  ekonomi terhadap  NPL  perlu  tetap  dilakukan  karena beberapa  penelitian  yang  lain  menunjukkan adanya  perbedaan  tingkat  pengaruh  dalam kategori  kredit  yang  berbeda  (Louzis  et  al., 2012).
Berdasarkan  atas  pemaparan  di  atas, penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  dan menganalisis sebuah
model yang menggambarkan  hubungan  antara  kondisi ekonomi  makro,  proses  manajemen  risiko kredit,  dan  tingkat  NPL.  Analisis  dilakukan dalam  konteks  kredit  yang  dikeluarkan  oleh bank komersial dengan berfokus pada pandangan atau persepsi para analis kredit pada
bank komersial terhadap variabel-variabel yang diteliti.  Studi  persepsi  analis  kredit  terhadap variabel-variabel  yang  diteliti  ini  merupakan studi  yang  menarik  mengingat  banyak  studi tentang  hubungan  antara  kondisi  ekonomi makro  dengan  kinerja  perbankan  selama  ini lebih banyak menggunakan data sekunder time series .  Persepsi  para  analis  kredit  terhadap kondisi  ekonomi  makro  ini  menjadi  pokok bahasan  yang  krusial  mengingat  rekomendasi dari  analis  kredit  merupakan  poin  terpenting bagi  pengambil  keputusan  untuk  memberikan kredit terhadap debitur.
Penelitian  ini  merupakan  studi  kasus  di Bank X. Penelitian terhadap analis pada Bank X ini  menarik  untuk  dilakukan  karena  kondisi yang dialami oleh bank ini memiliki kesamaan dengan gap yang terjadi antara teori dan praktik sebagaimana  telah  dikemukakan  di  atas. Pandangan  Castro  (2013)  dan  Demirguc-Kunt &  Detragiache  (1998)  menyebutkan  bahwa terdapat  korelasi  yang  negatif  antara  kondisi ekonomi makro dengan tingkat risiko kredit dan krisis  perbankan.  Artinya,  jika  kondisi  makro ekonomi  membaik  dan  menguntungkan,  maka akan  mendorong  pertumbuhan  kredit  dengan tingkat risiko gagal bayar yang rendah. Pada sisi yang  lain,  data  yang  tersedia  pada  Bank Indonesia  (2016)  sebagaimana  tertuang  pada gambar  1  menunjukkan  kondisi  tahun  2015 yang  mengalami  peningkatan  jumlah  kredit, tetapi  diikuti  pula  oleh  peningkatan  NPL. Sementara  itu  rilis  Kementerian  Keuangan menyebutkan  bahwa  kondisi  ekonomi  makro dan kinerja APBN pada tahun 2015 relatif baik (www.kemenkeu.go.id/berita).  Dalam  analisis jangka  pendek  untuk  tahun  2015,  kondisi  di Indonesia  ini  mengandung  arti  bahwa  pada kondisi  ekonomi  makro  yang  relatif  baik, jumlah  kredit  melalui  perbankan  mengalami kenaikan,  namun  tingkat  NPL  juga  semakin tinggi.  Dalam  konteks  ini  berarti  kondisi ekonomi makro akan berkorelasi secara positif dengan tingkat NPL.

## LATAR BELAKANG TEORI DAN HIPOTESIS Kondisi Ekonomi Makro dan Proses Manajemen Kredit
Ekonomi  makro  merupakan  bagian  dari kajian bidang ilmu ekonomi yang di dalamnya mempelajari  bagaimana  mekanisme  kerja perekonomian sebagai suatu sistem kerja secara menyeluruh (Samuelson dan Nordhaus, 1996).
1.183.333 1.234.742 18.937 29.675 1.140.000 1.160.000 1.180.000 1.200.000 1.220.000 1.240.000 0 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 35.000 De s-14 Jan -15
Fe b -15 Mar -15
A p r-15 Me i-15 Ju n -15 Ju l-15 A gu -15 total kredit NPL
Pokok  permasalahan  dalam  studi  ekonomi makro  adalah  masalah  stabilisasi  ekonomi. Dalam  hal  ini,  lembaga  keuangan  khususnya perbankan  menjadi  sektor  penting  dalam mewujudkan stabilitas dan pertumbuhan ekonomi  suatu  negara.  Beberapa  krisis keuangan dunia yang baru-baru ini berlangsung telah  menunjukkan  bahwa  krisis  perbankan dapat  menjadi  pengganggu  tatanan  sebuah perekonomian (Agnello & Sousa, 2011). Hal ini telah  menarik  penelitian-penelitian  di  bidang ilmu  ekonomi  untuk  memahami  faktor-faktor yang  berpotensi  memicu  krisis  perbankan. Diantara  berbagai  hipotesis  tentang  penyebab krisis  perbankan,  kondisi  ekonomi  makro dianggap sebagai faktor yang memainkan peran penting atas krisis perbankan ini (Castro, 2013). Dalam proses perekonomian modern, bank merupakan salah satu bentuk badan usaha yang tugas  utamanya  sebagai  lembaga  perantara keuangan  ( financial  intermediaries ),  dimana perantara  keuangan  ini  berarti  menyalurkan dana  dari  pihak  yang  kelebihan  dana  kepada pihak  yang  membutuhkan  dana (Dendawijaya, 2003).  Dalam  hal  ini,  pemberian  kredit merupakan  salah  satu  aktivitas  paling  penting bagi  dunia  perbankan,  disamping  aktivitas utama  lainnya  untuk  menghimpun  dana  dari masyarakat  yang  berupa  tabungan.  Dalam konteks  ini,  Heffernan  (2005)  menyebutkan bahwa ketersedian produk tabungan dan kredit menjadi  pembeda  usaha  perbankan  dari  jasa keuangan  lainnya.  Dalam  Undang-undang Negara  Republik  Indonesia  Nomor  10  Tahun 1998  dijelaskan  tentang  pengertian  kegiatan perbankan yaitu usaha perbankan yang meliputi tiga  kegiatan,  terdiri  dari  penghimpunan  dana, penyaluran  dana,  dan  pemberian  jasa  bank lainnya.  Penghimpunan  dan  penyaluran  dana merupakan  kegiatan  pokok  bank  dalam menjalankan  peran  utamanya  sebagai  lembaga intermediasi. Selain menjalankan fungsi utamanya, perbankan juga memiliki peran yang strategis  bagi  perkembangan  ekonomi  suatu negara (Aviliani et.al, 2015).
Dalam menjalankan peran utamanya, dunia perbankan  malakukan  dua  kegiatan  yaitu deposit (tabungan)  dan lending (kredit). Heffernan  (2005)  menjelaskan  bahwa  deposit merupakan  sebentuk  kewaijiban  ( liabilities ) bagi perbankan, sehingga perlu dikelola dengan baik jika perbankan
menginginkan maksimalisasi keuntungan. Pada sisi yang lain, Miskhin  (2004)  menjelaskan  bahwa  kredit merupakan core  business dan  merupakan
penghasil aset produktif dalam dunia perbankan.
Terdapat  tiga  pendekatan  secara  umum dalam  pemberian  kredit,  yaitu  pendekatan struktural, pendekatan statistik, dan pendekatan penilaian  ahli  atau  penilaian subjective . Pendekatan  ketiga  yang  dipandang  oleh Ibtissem dan Bouri (2013) sebagai pendekatan yang  lebih  baik  mensyaratkan  pemberi  kredit untuk  melakukan  penialaian  terhadap  calon penerima  kredit  yang  layak  berdasarkan pengalaman dari pemberi kredit sesuai dengan aturan  evaluasi  kredit  yang  tertuang  dalam prinsip 5C. Dikatakan sebagai pendekatan yang lebih  baik  dari  dua  pendekatan  lainnya  karena pendekatan subjective ini tidak hanya berdasar pada history data tetapi juga pada data internal lain  dari  calon  debitur  yang  tidak  terlalu  sulit untuk  mendapatkannya  (Ibtissem  dan  Bouri, 2013),  misal  kecukupan  modal,  nilai  asset, kinerja  usaha  yang  sedang  dijalankan,  dan informasi lain terkait dengan calon debitur. Namun, dalam keputusan pemberian kredit kedekatan  pelanggan  dengan  manajer  dan sejarah  kredit  yang  baik  juga  berpengaruh (Heffernan, 2005). Setelah memberi keputusan tersebut, pemberi keputusan harus bertanggungjawab  dan  menanggapi  tuntutan untuk  kredit  yang  timbul  dari  pelanggan  yang mendadak berubah karena adanya fleksibelitas yang muncul (Rose dan Hudgins, 2013). Untuk memberi keputusan bahwa seorang nasabah ini berhak memperoleh kredit digunakkan berbagai metode, salah satunya adalah prinsip 5C (Karsh, 2014).  Peavler  (2013)  dan  Sinkey  (2002) menjelaskan bahwa prinsip 5C merupakan cara evaluating credit worthiness dengan menggunakan  beberapa  macam  faktor  yang dikategorikan  secara  umum,  yaitu Capacity, Capital, Collateral, Conditions , dan Character .
Prinsip  ini  muncul  dikarenakan  banyaknya pengajuan  kredit  dari  nasabah.  Persyaratan kredit ini menurut Ross, Westerfield & Jordan (2008)  menentukan  jangka  waktu  kredit  dan suku bunga yang akan diberikan. Jangka waktu kredit mengacu pada periode waktu atas kredit yang  diberikan.  Panjang  periode  kredit dipengaruhi  oleh  nilai  jaminan,  risiko  kredit, dan  persaingan  pasar.  Moti,  et  al  (2012) menjelaskan  bahwa  dalam  pemberian  kredit mengetahui  nasabah  sesuai  prinsip  5C  dapat menghindari terjadinya NPL.
Mohamad et al.  (2015) menemukan bahwa manajemen risiko kredit memiliki peranan yang penting dikarenakan dalam pembuatan
keputusan  keuangan  memiliki  risiko  kecil. Dalam  hal  ini  juga  membantu  bank  memiliki sistem keamanan two-dimension atas manajemen  risiko  kredit.  Selama  membuat keputusan  pembiayaan,  dibutuhkan  informasi tentang pelanggan, dimana tiap bank  memiliki prioritas  yang  berbeda.  Dalam  penelitian Mohamad et al. (2015) ini terdapat 5 responden, 4 diantaranya menutamakan peniliaian berdasarkan character yang dimiliki peminjam dan 1 berdasarkan collateral .
Kerangka  konseptual  yang  dikembangkan oleh Richard et al. (2008) dalam setting industri perbankan komersial di Tanzania juga menunjukkan  pentingnya  sistem  manajemen risiko  kredit  untuk  mengurangi  risiko  gagal bayar pada industri perbankan. Dalam pandangan  Richard  et  al.  (2008),  prinsip  5C merupakan  faktor  penting  dalam  pengelolaan risiko  kredit  perbankan,  namun  demikian, dianggap belum mencukupi untuk mengurangi risiko  gagal  bayar  secara  optimal.  Dengan demikian,  faktor  lain  diperlukan  sebagai pelengkap terhadap prinsip 5C yang merupakan assessment dalam keputusan pemberian kredit. Dalam hal ini, proses manajemen risiko kredit harus mencakup tidak hanya aspek assessment - nya saja, tetapi harus mempertimbangkan pula aspek  monitoring  dan  supervisi,  serta  aspek kontrol  terhadap  kinerja  debitur.  Dengan demikian, maka proses manajemen risiko kredit dipandang  sebagai  variabel  yang  lebih  dapat dikontrol untuk menekan angka non- performing  loan pada  industri  perbankan dibandingkan  dengan  variabel  ekonomi  makro (Louzis et al., 2012; Dimitrios et al., 2016; Abid et al., 2013).
Hipotesis 1:  Kondisi
ekonomi makro berpengaruh  terhadap  proses manajemen risiko kredit.

## Kondisi Ekonomi Makro dan Tingkat NPL
Dalam  konteks  perekonomian  sebuah negara, institusi perbankan, yang dalam konteks penelitian  ini  adalah  bank-bank  komersial, memiliki  peran  yang  krusial  terutama  bagi pembangunan perekonomian di negara berkembang. Hal ini disebabkan karena banyak pelaku ekonomi kecil dan menengah di negara- negara  sedang  membangun  ini  tidak  memiliki akses terhadap pasar modal, sehingga keberadaan bank-bank komersial sangat diperlukan untuk memberikan dukungan pendanaan. Beberapa penelitian terdahulu yang telah dilakukan
menunjukkan bahwa
keberadaan bank-bank komersial yang berfungsi  dengan  baik  dapat  mempercepat pertumbuhan  ekonomi,  sementara  yang  tidak berfungsi  dengan  baik  akan  menghambat kemajuan  ekonomi  bahkan  memperburuk kemiskinan pada negara yang sedang membangun (Richard et al., 2008).
Louzis  et.al  (2012)  mengemukakan  satu diantara  beberapa  faktor  penentu  timbulnya NPL  adalah  faktor  Ekonomi  Makro.  Dalam beberapa  literatur  yang  membahas  mengenai kondisi  ekonomi  dan  dampaknya  terhadap kualitas  kredit  menjelaskan  terdapat  fase dimana  NPL  relatif  rendah  serta  relatif meningkat.  Secara  sederhana  dapat  dijelaskan bahwa  pada  saat  ekonomi  mengalami  reses maka terdapat indikasi peningkatan NPL begitu juga sebaliknya. Peningkatan NPL diakibatkan berkurangnya  seluruh  kegiatan  konsumsi ataupun  investasi  yang  berakibat  menurunnya kualitas peminjam.
Lawrence (1995) sebagaimana dikutip oleh Louzis  et.al  (2012)  menjelaskan  tentang  teori model life-cycle  consumption .  Model  ini menyatakan bahwa calon peminjam/ peminjam dengan  pendapatan  rendah  masuk  dalam kategori  yang  cukup  berisiko.  Teori  ini berpendapat  bahwa  kemungkinan  suatu  kredit mengalami  gagal  bayar  tergantung  pada pendapatan  dan  tingkat  pengangguran  dan disebabkan  pula  oleh  tingginya  ketidakpastian mengenai kondisi ekonomi di masa yang akan datang dan suku bunga kredit.
Banyak penelitian terdahulu yang menunjukkan  fakta  bahwa  kondisi  ekonomi makro  sebuah  negara  memiliki  peran  yang penting  sebagai  determinan  kinerja  institusi perbankan  yang  beroperasi  pada  sistem keuangan  negara  tersebut.  Hasil  penelitian Aviliani  et  al.  (2015)  menunjukkan  bahwa kondisi  ekonomi  makro  memiliki  pengaruh yang  cukup  kuat  dalam  menentukan  kinerja institusi perbankan di Indonesia. Hasil penelitian tersebut konsisten dengan teori-teori keuangan makro yang menyebutkan keterkaitan variabel ekonomi makro dengan kinerja sektor perbankan.  Indikator  ekonomi  makro  yang sering  digunakan  untuk  melihat  pengaruhnya terhadap kinerja perbankan diantaranya adalah suku Bunga domestik, nilai tukar, dan aktivitas- aktivitas di pasar modal (Aviliani et al., 2015). Hipotesis 2: Kondisi ekonomi makro berpengaruh positif terhadap NPL
Proses Manajemen Risiko Kredit sebagai

## Determinan NPL
Beberapa penelitian terdahulu menunjukkan  adanya  peran  penting  dari manajemen  risiko  kredit  yang  efektif  guna membantu
mengurangi kemungkinan kegagalan  dan  membatasi  ketidakpastian pencapaian  kinerja  keuangan  yang  diperlukan (e.g.  Llewellin,  2002;  Abid  et  al.,  2014). Sebagian besar penelitian mendukung  gagasan bahwa adanya hubungan positif antara manajemen  risiko  kredit  yang  efektif  dan profitabilitas  bank. Sebelum  mendiskusikan tentang  pengaruh  manajemen  kredit  terhadap keuntungan  bank,  batasan  tentang  definisi manajemen  kredit  perlu  untuk  diperjelas. Terdapat  beberapa  definisi  yang  diberikan tentang  manajemen  kredit  oleh  para  ahli ekonomi.  Mirach  (2010),  sebagai  contoh, menjelaskan bahwa manajemen kredit merupakan  pelaksanaan  dan maintance dari beberapa  kebijakan  dan  prosedur  untuk meminimalkan  modal  yang  terikat  dengan debitur dan untuk meminimalkan kredit macet. Dapat  dikatakan  bahwa  manajemen  kredit merupakan  pengelolaan  keuangan  dengan tujuan  agar  kredit  yang  disalurkan  menjadi modal dari kreditur dan fungsi dari manajemen kredit  juga  mendorong  efisien  dimana  kredit menjadi alat yang sangat baik untuk bisnis agar tetap stabil secara finansial.
Fungsi  manajemen  kredit  ini  tentu  perlu didukung  dengan  adanya  manajemen  risiko kredit yang efektif. Lapteva (2009) menjelaskan bahwa  manajemen  kredit  yang  efektif  tidak terlepaskan  dari  perkembangan  teknologi perbankan, dimana akan meningkatkan kecepatan  dalam  membuat  keputusan  dan mendorong  pengurangan  biaya  pengawasan risiko  kredit.  Risiko  kredit  merupakan  salah satu  risiko  yang  signifikan  dalam  kegiatan perbankan  yang  muncul  akibat  sifat  kegiatan yang  dilakukan  institusi  perbankan.  Berkaitan dengan  NPL  ini,  Gestel  &  Baesems  (2008) bahkan  secara  tegas  menyebut  bahwa  gagal bayar dari sedikit nasabah dapat mengakibatkan kerugian yang sangat besar bagi bank. Hakim dan Neaime (2001) mencoba untuk menguji pengaruh likuiditas, kredit, dan modal pada kinerja bank di bank Mesir dan Lebanon; mereka menemukan bahwa tindakan manajemen  risiko  merupakan  kegiatan  yang strategis sedemikian  mempengaruhi penerapan aturan-aturan  dan  hukum  perbankan.  Njanike (2009)  menemukan  bahwa  tidak  adanya
manajemen risiko kredit yang efektif menyebabkan  terjadinya  krisis  perbankan,  dan sistem  manajemen  risiko  yang  tidak  memadai yang  pada  akhirnya  menyebabkan  krisis keuangan.  Hasil  penelitian  Kithinji  (2010) bahkan menunjukkan bahwa bagian yang lebih besar  dari  keuntungan  bank  tidak  begitu dipengaruhi oleh variabel lain selain kredit dan kredit bermasalah. Selanjutnya Boahene, Dasah dan  Agyei  (2012)  menguji  hubungan  antara risiko  kredit  dan  profitabilitas  bank,  dan menemukan  hubungan  positif  antara  risiko kredit dan profitabilitas bank.
Beberapa penelitian lain juga menunjukkan tingkat  urgensi  manajemen  risiko  kredit  untuk menunjang kinerja bank melalui kemampuannya  untuk  menekan  NPL.  Gakure,
Ngugi, Ndwiga dan Waithaka (2012) menyelidiki efek dari teknik manajemen risiko kredit  pada  kinerja  bank  dari  pinjaman  tanpa anggunan. Mereka menyimpulkan bahwa risiko keuangan dalam organisasi perbankan mungkin mengakibatkan kendala kerugian pada kemampuan  bank  untuk  memenuhi  tujuan bisnisnya.  Poudel  (2012)  mengeksplorasi berbagai  indikator  manajemen  risiko  kredit yang  mempengaruhi  kinerja  keuangan  bank menemukan  bahwa  indikator  yang  paling terpengaruh dalam kinerja keuangan perbankan adalah  tingkat  gagal  bayarnya.  Nawaz  dan Munir  (2012)  menemukan  bahwa  manajemen risiko kredit berpengaruh terhadap profitabilitas bank,  dan  mereka  menyarankan  bahwa manajemen harus berhati-hati dalam menyiapkan  kebijakan  kredit  yang  mungkin tidak berpengaruh negatif terhadap profitabilitas.  Idowu  dan  Awoyemi  (2014) mengungkapkan  bahwa  manajemen  risiko kredit berpengaruh terhadap profitabilitas bank. Dari  berbagai  penelitian  tersebut  dapat  dilihat bahwa  manajemen  kredit  yang  benar  dapat menyelamatkan  bisnis  perbankan  tersebut  dan dibutuhkan  penilaian  nasabah  yang  saksama, sehingga  mengurangi  kredit  macet  yang  akan terjadi.
Hipotesis 3: Manajemen risiko kredit berpengaruh langsung terhadap NPL

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  berupaya  mengungkapkan dan  menjelaskan  hubungan  antara  kondisi ekonomi  makro,  proses  manajemen  risiko kredit  dan  tingkat  NPL,  sedemikian  penelitian ini  dapat  dikategorikan  sebagai  penelitian eksplanatori.  Penelitian  ini  menggunakan
metode  deskriptif  kuantitatif,  yakni  sebuah metode  penelitian  yang  digunakan  untuk memberikan  gambaran  mengenai  suatu  gejala atau  fenomena  secara  lebih  mendetail  dan mendalam  serta  lebih  menekankan  pada pengujian  teori-teori  melalui  pengukuran variabel-variabel  penelitian  dengan  angka  dan melakukan  analisis  data  dengan  prosedur statistik  (Indriantoro  dan  Supomo,  2002). Dengan demikian, tujuan utama dari penelitian ini adalah menjawab pertanyaan tentang kondisi saat ini dari obyek yang diteliti yakni persepsi analis  kredit  pada  Bank  X  terkait  dengan kondisi  makro  ekonomi,  proses  manajemen kredit,  dan  NPL  dalam  rentang  waktu  tahun 2015-2016.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini diambil secara langsung dari Bank X,  dengan  metode  pengumpulan  data  yang digunakan yaitu: (1) Kuesioner, yang memberikan tanggung jawab kepada responden untuk membaca dan menjawab pertanyaan, dan (2) Wawancara yang menggunakan pertanyaan secara lisan kepada responden. Dalam penelitian ini metode pengumpulan data utama yang  digunakan  adalah  kuesioner,  sedangkan untuk  metode  pengumpulan  data  yang  lainnya seperti  wawancara  hanya  ditujukan  sebagai penunjang dalam melengkapi data utama. Teknik pengambilan sampel dalam penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan metode pusposive sampling . Responden dalam penelitian ini adalah analis kredit pada Bank X dengan  beberapa  kriteria  tertentu.  Responden dengan  kategori  tertentu  ini  dipilih  sebagai sampel  karena  peneliti  menganggap  bahwa responden-responden tersebut memiliki informasi  yang  diperlukan  bagi  penelitian (Hasan, 2000). Terdapat dua jenis sampel dalam purposive  sampling yaitu judgement  Sampling dan quota  sampling .  Pada  jenis  yang  pertama sampel  dipilih  berdasarkan  penilaian  peneliti bahwa dia adalah pihak yang paling baik untuk dijadikan  sampel  penelitiannya.  Sedangkan jenis  kedua  adalah  bentuk  dari  sampel distratifikasikan  secara  proporsional,  namun tidak  dipilih  secara  acak  melainkan  secara kebetulan saja.
Dalam  penelitian  ini  jenis purposive sampling yang  digunakan  adalah Judgement Sampling .  Hal  ini  lebih  didasarkan  pada penilaian peneliti bahwa analis kredit merupakan  pihak  yang  paling  tepat  untuk dijadikan sampel penelitiannya, karena mereka mempunyai rich  information atas  persoalan kredit  pada  institusi  perbankan . Adapun  yang
dijadikan  oleh  peneliti  sebagai  kriteria  sampel dalam  penelitian  ini  adalah  karyawan  yang sedang bertugas atau pernah bertugas di bagian kredit  dalam  hal  ini  yaitu  analis  kredit. Penentuan  jumlah  sampel  dalam  penelitian  ini menggunakan  formula  slovin (dalam  Solimun, 2002)  yang  berdasarkan  hasil  perhitungan jumlah  sampel  ditentukan sebanyak  115,8  dan dibulatkan menjadi 116 responden. Selanjutnya responden  yang  dipilih  adalah  mereka  yang pada kurun waktu tahun 2015-2016 melakukan assessment pengajuan  kredit  dan monitoring atas kredit yang sedang berjalan.
Penelitian  ini  menggunakan  skala  Likert dengan  interval  penilaian  setiap  jawaban responden  dari  angka  1  (sangat  tidak  setuju) sampai  angka  5  (sangat  setuju).  Skala  Likert sering  digunakan  sebagai  perangkat  untuk mengukur  sikap,  pendapat,  dan  persepsi seseorang  atau  sekelompok  orang  tentang fenomena  sosial  (Indriantoro  dan  Supomo, 2002).  Variabel-variabel  yang  akan  diukur berdasarkan persepsi responden dalam penelitian  ini  dikemukakan  pada  tabel  1, selanjutnya  dijabarkan  menjadi  indikator- indikator  yang  dijadikan  titik  tolak  dalam penyusunan  butir-butir  instrumen  yang  berupa pernyataan dalam kuesioner.
Teknik  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah analisis jalur, yakni metode yang  digunakan  untuk  melihat  dampak langsung atau tidak langsung dari suatu variabel yang  dihipotesiskan  sebagai  peubah  terhadap variabel yang diposisikan
Tabel 1.

## Variabel, Indikator, dan pernyataan kuesioner
Variabel Indikator Item Kondisi Ekonomi Makro (X) (Abid et al., 2014; Louzis et al., 2012) Inflasi 2015-2016 1. Mendukung iklim usaha sektor riil.
2. Tidak berpotensi menimbulkan kredit macet.
3. Indeks Harga Konsumen relatif stabil Suku bunga 2015-2016 4. Mendukung iklim usaha sektor riil
5. Mendorong pertumbuhan usaha- usaha baru.
6. Mendorong penawaran kredit pada proyek
investasi dengan harapan keuntungan yang tinggi
Proses Manajemen Risiko Kredit (Y1) (Richard et al., 2008; Abid et al., 2014; Louzis
et al., 2012)
Assessment 1. Condition
2. Capital 3. Character Monitoring 4. Visitasi debitur 5. Monitoring terhadap akun debitur
6. Pembaruan file kredit debitur NPL (Y2) (Louzis, 2012) Risiko NPL Kredit sedang berjalan 2015-2016 1. Penyaluran kredit berisiko menimbulkan NPL
2. Rekomendasi lelang aset pada kredit bermasalah.
3. Tingkat penghapusan kredit
berisiko meningkat
sebagai  akibat.  Konstruk  dalam  analisis  jalur membedakan variabel yang diteliti menjadi dua jenis  variabel  yaitu  eksogen  yang  merupakan variabel  penyebab  dan  endogen  atau  variabel akibat.  Pola  hubungan  langsung  dan  tidak langsung  yang  dikembangkan  dalam  analisis jalur  harus  didasarkan  pada  pertimbangan teoritis  serta  pengetahuan  dari  peneliti  yang ditampilkan  dalam  bentuk  gambar  ( path diagram )  yang  berfungsi  membantu  dalam melakukan konseptualisasi masalah yang lebih kompleks serta mempermudah dalam mengidentifikasi  implikasi  empiris  maupun teoritis atas konstruk yang sedang diuji. Model model  analisis  jalur  ini  selanjutnya  memiliki persamaan sub-struktural sebagai berikut:
Y 1 = ρy1 . X + ε1 Y 2 = ρy2 . X + ρy2y1 Y 1 + ε2
Selanjutnya peranan variabel proses manajemen  risiko  kredit  sebagai  mediator hubungan  antara  variabel  kondisi  ekonomi makre  dengan  NPL  dikalkulasi  dengan  rumus sebagai berikut:
Indirect Effect (IE) = ρX × ρY 2 Y 1 Sedangkan  pengaruh total dalam  model  (Total Effect)  dikalkulasi  dengan  rumus  sebagai berikut:
Total Effect (TE) =  (ρY
1 X  x ρY 1 Y 2 ) + ρY 2 X

## HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Instrumen
Penelitian  ini  menggunakan  kuesioner sebagai  instrumen  untuk  mendapatkan  data penelitian berupa persepsi analis kredit terhadap
variabel-variabel yang diteliti. Untuk menjamin keabsahan  instrument  yang  digunakan,  maka dilakukan  uji  validitas  dan  reeliabilitas  atas instrument dengan cara diuji cobakan sebanyak 20  kuesioner  kepada  responden.  Idrus  (2009) menyebutkan  bahwa  sebuah  instrumen  dapat dinyatakan  valid  apabila  mampu  benar-benar mengukur  apa  yang  seharusnya  diukur,  serta dapat  mengungkapkan  data  dari  variabel  yang akan  diteliti  secara  tepat.  Dalam  penelitian kuantitatif dengan kuesioner sebagai instrument penelitian,  validitas  instrument  dapat  dinilai dengan menggunakan korelasi product moment dengan
rumus sebagai berikut:
(Arikunto, 2006:170)
Setelah nilai r tersebut diperoleh, maka langkah selanjutnya  yaitu  membandingkan  antara  hasil nilai  r  perhitungan  dengan  tabel  nilai  kritis  r pada taraf signifikansi (α=0,3). Apabila nilai r lebih  besar  dari  0,3  maka  dikatakan  valid, namun jika r lebih kecil dari 0,3 maka dikatakan tidak valid. Sejumlah 20 sampel kuesioner yang telah  diisi  oleh  responden  diajukan  untuk  uji validitas ini dengan hasil yang disajikan dalam tabel 2 sebagai berikut.
Tabel  2 Hasil Uji Validitas Variabel Variabel Item r hit Sig. Ket Kondisi Ekonomi Makro (X) X. 1 0.781 0.000 Valid X. 2 0.686 0.000 Valid X. 3 0.587 0.001 Valid X. 4 0.673 0.000 Valid X. 5 0.529 0.003 Valid X. 6 0.768 0.000 Valid Proses Manajemen Risiko Kredit (Y 1 ) Y 1.1 0.481 0.007 Valid Y 1.2 0.686 0.000 Valid Y1 .3 0.708 0.000 Valid Y 1.4 0.475 0.008 Valid Y 1.5 0.588 0.001 Valid Y 1.6 0.604 0.000 Valid Non Performing Loan (Y 2 ) Y 2.1 Y 2.2 Y 2.3 0.771 0.755 0.867 0.000 0.000 0.000 Valid Valid Valid
Hasil  uji  reliabilitas  dalam  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  kuesioner  yang  disusun reliabel  dalam  menghasilkan  data  yang diperlukan.  Menurut  Arikunto  (2006)  prinsip
reliabilitas  menunjuk  pada  pengertian  bahwa suatu  instrumen  cukup  dapat  dipercaya  untuk digunakan  sebagai  alat  pengumpul  data  jika instrumen  tersebut  sudah  baik.  Dalam  hal  ini instrumen  yang  reliabel  akan  menunjukkan konsistensi atas data yang diperolehnya. Secara stratistik,  cara  menguji  reliabilitas  untuk keseluruhan item bisa  dilakukan  dengan menggunakan  koefisien Alpha  Cronbach dengan rumus:
r 11 =
               2 2 1 1 tot i k k  
Suatu  instrumen  dikatakan  reliabel  apabila memiliki  koefisien  reliabilitas  sebesar  ≥  0,6 (Maholtra 2009). Hasil uji reliabilitas ditampilkan dalam tabel 3 sebagai berikut : Tabel 3 Hasil Uji Reliabilitas Variabel Cronbach's Alpha Keterangan Kondisi Ekonomi Makro (X) 0.757 Reliabel Proses Manajemen Risiko Kredit (Y 1 ) 0.617 Reliabel Non Performing Loan (Y 2 ) 0.716 Reliabel

## Diagram Hasil Analisis Jalur
Gambar  2  menampilkan  diagram  hasil analisis  jalur  secara  keseluruhan  dalam penelitian  ini,  yang  menunjukkan  pengaruh signifikan  dari  masing-masing  jalur  yang dilewati  ketiga  variabel.  Pengaruh  variabel kondisi  makro  ekonomi  terhadap  proses manajemen  risiko  kredit adalah sebesar  0,402, pengaruh  variabel  kondisi  makro  ekonomi terhadap non-performing  loan (NPL)  sebesar 0,228, dan pengaruh variabel proses manajemen risiko kredit terhadap NPL sebesar 0,311.

## Gambar 2 Diagram Hasil Analisis Jalur
Keterangan: KEM  : Kondisi Ekonomi Makro PMRK : Proses Manajemen Risiko Kredit NPL  : Non-Performing Loan PY 1 X  : Koefisien jalur variabel X 1 ke Y 1 PY 2 X   : Koefisien jalur variabel X 1 ke Y 2 PY 1 Y 2 : Koefisien jalur variabel Y 1 ke Y 2
Model analisis jalur memiliki kemampuan  untuk  memberikan  penjelasan hubungan langsung dan tidak langsung atas variabel yang sedang diteliti. Dalam hal ini, pengaruh  tidak  langsung  atau Indirect Effect  (IE) mengukur  besaran  pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen melalui  variabel  lain.  Untuk  mengetahui pengaruh  tidak  langsung  ( IE )  variabel kondisi  ekonomi  makro terhadap  variabel non-performing  loan melalui  variabel proses  manajemen  risiko  kredit  dapat dilakukan  dengan  cara  mengalikan  hasil pengaruh langsung pada jalur yang dilewati. Tabel  4  berikut  menjelaskan  perhitungan statistika  untuk  melihat  pengaruh  tidak langsung pada model yang diajukan.

## Tabel 4
Pengaruh Tidak Langsung Variabel Kondisi Makro Ekonomi terhadap Non-performing loan melalui Proses Manajemen Risiko Kredit Koefisie n t hitun g Signifikans i Keteranga n 0,126 2,663 0,009 Berpengaru h Signifikan
e 1 0,839 e 2 0,795 0,402* 0,311* 0,228* PY 1 X PY 2 X PY 1 Y 2 KEM (X) PMRK (Y 1 ) NPL (Y 2 )
Hasil  analisis  jalur  pengaruh  kondisi  makro ekonomi  (X)  terhadap non-performing  loan (Y 2 )  melalui  proses  manajemen  risiko  kredit (Y 1 ) dengan t hitung 2,663 dan lebih besar dari t  tabel  (1,960)  atau  tingkat  signifikansi  0,009 lebih  kecil  dari  alpha  5%  menyatakan  bahwa terdapat  pengaruh  yang  dari  kondisi  makro ekonomi  (X)  terhadap non-performing  loan (Y 2 )  melalui  proses  manajemen  risiko  kredit (Y 1 ).
Nilai  koefisien  0,126  dan  bertanda  positif signifikan menyatakan bahwa bentuk pengaruh kondisi  makro  ekonomi  (X)  terhadap non- performing loan (Y 2 ) melalui proses manajemen risiko kredit (Y 1 ) adalah berbanding lurus  dan  signifikan  yang  berarti  bahwa peningkatan  kondisi  makro  ekonomi  (X) tentu akan  meningkatkan non-performing  loan (Y 2 ) secara  signifikan  seiring  dengan  proses manajemen  risiko  kredit  (Y 1 )  yang  juga meningkat.
Disamping  pengaruh  langsung  dan  tidak langsung,  dapat  pula  diidentifikasi  pengaruh total  dari  model  yang  sedang  diuji.  Pengaruh total  menunjukkan  pengaruh  secara  menyeluh dari  berbagai  hubungan  antar  variabel  yang sedang diteliti, dengan kata lain pengaruh total atau Total  Effect (TE)  digunakan  untuk mengetahui seberapa besar pengaruh kaseluruhan  hubungan  antar  variabel  dalam sebuah  model.  Untuk  mengetahui  pengaruh total  (TE)  variabel kondisi  makro  ekonomi , proses  manajemen  risiko  kredit  dan non- performing loan dapat dilihat melalui formulasi berikut:
TE = (PY 1 X x PY 2 Y 1 ) + PY 2 X TE = 0,126 + 0,228 TE = 0,354 Perhitungan pengaruh total menunjukkan angka sebesar 0,354. Angka tersebut bermakna bahwa pengaruh total variabel kondisi makro ekonomi dan  proses  manajemen  risiko  kredit terhadap non-performing loan sebesar 0,354.

## Ketepatan Model
Ketepatan  model  hipotesis  dan  data penelitian  diukur  dari  hubungan  koefisien determinasi  (R 2 )  di  kedua  persamaan.  Hasil ketepatan model adalah:
R 2 model = 1 - (1 - R 2 1 ) (1 - R 2 2 ) = 1 - (1 - 0,161) (1 - 0,205) = 1 - (0,839) (0,795) = 1 - 0,667
= 0,333 atau 33,3%
Berdasarkan  atas  hasil  perhitungan  ketepatan model yang menunjukkan angka sebesar 33,3% ini,  dapat  diambil  kesimpulan  statistik  bahwa kontribusi model untuk menjelaskan hubungan struktural  dari  ketiga  variabel  yang  diteliti adalah  sebesar  33,3%  dan  sisanya  sebesar 66,7% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak diajukan dalam model penelitian ini.

## Pengaruh kondisi ekonomi makro terhadap proses manajemen risiko kredit
Hasil  analisis  jalur  menunjukkan  bahwa ketiga  variabel  yang  diuji  dalam  penelitian  ini saling  berpengaruh  secara  signifikan.  Variabel kondisi  ekonomi  makro  memiliki  pengaruh terhadap  variabel  proses  manajemen  risiko kredit  yang  ditunjukkan  oleh  nilai  koefisien jalur  (β)  sebesar  0,402  dan  signifikan  dengan probabilitas  sebesar  0,000  (p<0,05).  Koefisien determinasi menunjukkan angka sebesar 16,1%. Hasil uji ini menjelaskan bahwa terdapat pengaruh  signifikan  dari  variabel  kondisi ekonomi  makro  terhadap  variabel  proses manajemen  risiko  kredit  dengan  kontribusi sebesar 16,1%, dan pengaruh langsung sebesar 0,402.  Sedangkan  pengaruh  sebesar  83,9% disebabkan  oleh  variabel-variabel  lain  diluar penelitian ini. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa  variabel  kondisi  ekonomi  makro berpengaruh terhadap proses manajemen risiko kredit.
Memperhatikan  kompleksitas  indikator- indikator  ekonomi  makro  (mis.  Bucur  & Dragomirescu,  2014)  maka  penelitian  ini mengajukan dua indikator saja untuk mengukur kondisi  ekonomi  makro  dalam  konteks manajemen  risiko  kredit.  Hal  ini  dilakukan karena penelitian ini mencoba untuk mengukur persepsi  pihak  yang  berkepentingan  terhadap informasi-informasi  tentang  kondisi  ekonomi makro,  dalam  hal  ini  adalah  para  analis  kredit sehingga  digunakan  hanya  indikator-indikator yang paling sering digunakan oleh para analis. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bucur  dan Dragomirescu (2014) dilakukan dengan menelaah  data  sekunder time  series selama kurun  waktu  enam  tahun  dari  tahun  2008 sampai 2013. Dengan menggunakan menggunakan  data  sekunder  maka  Bucur  dan Dragomirescu (2014)
mampu untuk menganalisis  lebih  banyak  indikator  ekonomi makro.  Namun  demikian,  penggunaan  data sekunder pada umumnya bersifat lebih kaku dan tidak  mampu  merefleksikan  persepsi  dari
pengambil  keputusan  (Richard  etal.,  2008). Sementara  itu  dengan  cara  yang  berbeda, penelitian  ini  berupaya  untuk  mengungkap persepsi  dari  pengambil  keputusan  terkait dengan  rekomendasi  kredit  dengan  mengukur pandangan  mereka  terhadap  kondisi  ekonomi makro pada periode tertentu. Dengan demikian, untuk  membuat  ukuran  persepsi  responden lebih  akurat,  maka  penelitian  ini  hanya mencoba  untuk  mengukur  perspesi  responden dengan  menggunakan  dua  indikator  saja  yaitu tingkat  inflasi  dan  tingkat  suku  bunga. Pembatasan penggunaan indikator untuk mengukur variabel kondisi ekonomi  makro ini dapat  dilakukan,  sebagaimana  dikemukakan oleh  beberapa  penelitian  terdahulu  (Salas  & Fumas, 2002; Abid et al., 2014; Aviliani et al., 2015)  yang  menggunakan  sebagian  saja  dari berbagai  indikator  ekonomi  makro  yang  dapat digunakan untuk menjelaskan variabel ekonomi makro.
Hasil analisis dalam penelitian ini menunjukkan  bahwa,  meskipun  kontribusi kondisi  ekonomi  makro  terhadap  proses manajemen  kredit  adalah  signifikan,  namun para  analis  kredit  pada  rentang  waktu  2015- 2016 tidak terlalu
ketat dalam
mempertimbangkan  kondisi  ekonomi  makro pada  proses assessment dan  evaluasi  kredit.
Artinya,  ketika  para  analis  ini  hendak mengambil langkah pengetatan proses manajemen risiko kredit, terdapat pertimbangan-pertimbangan lain yang dianggap jauh  lebih  penting  misalnya  perubahan  situasi dan  stabilitas  politik,  keamanan,  dan  tuntutan untuk  meningkatkan  jumlah  penyaluran  kredit perbankan.    Disamping  asumsi-asumsi  yang telah  dikemukakan  sebelumnya,  para  analis juga  melihat  pada  kondisi  kesehatan  industri- industri tertentu yang sedang dinilai.
Hasil  penelitian  ini  mendukung  temuan dari penelitian yang dilakukan oleh Bekhet dan Eletter  (2014)  yang  meneliti  tentang  model penilaian risiko kredit pada bank-bank komersial di Jordania. Perbedaan penelitian ini dengan  penelitian  Bekhet  dan  Eletter  (2014) terletak  pada  indikator  yang  digunakan  untuk menjelaskan faktor penentu risiko kredit. Pada penelitian Beket dan Eletter (2014) inflasi tidak dijadikan  sebagai  indikator  untuk  mengukur risiko  kredit,  sedangkan  faktor  tingkat  suku bunga  sebagai  salah  satu  indikator  yang digunakan, didapatkan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap penilaian risiko kredit.
Meskipun hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kondisi ekonomi makro yang direfleksikan  melalui  inflasi  dan  suku  bunga memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap proses  manajemen  risiko  kredit,  penggunaan hanya dua indikator saja mungkin tidak cukup komprehensif  untuk  menjelaskan  keseluruhan kondisi  ekonomi  makro.  Dalam  hal  ini  masih terdapat  peluang  untuk  melakukan  studi lanjutan  baik  secara  parsial  maupun  secara simultan  yang  melibatkan  indikator-indikator lain seperti GDP, indeks sumberdaya manusia, belanja pemerintah, hutang publik, pengangguran  dan  indikator  lain  untuk menjelaskan kondisi ekonomi makro sebagaimana  telah  dilakukan  pada  penelitian terdahulu (mis. Salas & Fumas, 2002; Louziz et al., 2012; Abid et al., 2014; Aviliani et al., 2015) dengan  menggunakan  data time  series dalam analisisnya. Untuk penelitian dengan menggunakan data primer pengukuran persepsi para  pengambil  keputusan,  penelitian  secara parsial  dengan  indikator  ekonomi  makro  yang berbeda  dapat  dilakukan  terhadap  sekelompok responden  yang  sama,  untuk  selanjutnya  hasil dari masing-masing studi dapat disintesiskan.

## Pengaruh kondisi ekonomi makro terhadap
non-performing loan
Variabel kondisi makro ekonomi memiliki pengaruh  terhadap  variabel non-performing loan yang ditunjukkan oleh nilai koefisien jalur (β) sebesar 0,228, signifikan dengan probabilitas  sebesar  0,014  (p<0,05)  dan koefisien  determinasi  sebesar  20,5%.  Hasil uji ini  menjelaskan  bahwa  terdapat  pengaruh signifikan dari variabel kondisi makro ekonomi terhadap variabel non-performing loan dengan kontribusi  sebesar  20,5%,  dan  pengaruh langsung  sebesar  0,228.  Sedangkan  pengaruh sebesar  79,5%  disebabkan  oleh  variabel- variabel  lain  diluar  penelitian  ini.  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel kondisi  makro  ekonomi  berpengaruh  terhadap non-performing loan .
Dalam  penelitian  terdahulu  (mis.  Aviliani et  al,  2015;  Washington,  2014)  ditemukan bahwa  kondisi  makro  ekonomi  berpengaruh secara  negatif  terhadap  kinerja  kredit.  Dalam hal  ini  apabila  kondisi  ekonomi  makro membaik, maka terdapat kecenderungan bahwa non-performing  loan akan  menurun.  Penting untuk  dicatat  dalam  penelitian-penelitian terdahulu  ini  adalah  indikator  yang  digunakan tidak  hanya  inflasi  dan  tingkat  suku  bunga,
tetapi  juga  indikator  lain  seperti  GDP,  indeks sumberdaya  manusia,  belanja  pemerintah, hutang  publik,  pengangguran,  dan  beberapa indikator  lain.  Temuan  dalam  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  kondisi  ekonomi  makro yang diukur dengan indikator inflasi dan tingkat suku  buinga,  berdasarkan  persepsi  para  analis kredit  sebagai  responden,  memiliki  pengaruh yang positif signifikan terhadap non- performing loan (NPL). Artinya, ketika tingkat inflasi  dan  tingkat  suku  bunga  Pada  periode tertentu  mengalami  kenaikan,  maka  terdapat kemungkinan naiknya tingkat prosentase NPL. Hasil wawancara dengan responden memperkuat  hasil  temuan  dari  peneltian  ini bahwa  dengan  adanya  kenaikan  tingkat  suku bunga  khususnya  pada  Bank  X  akan  memacu peningkatan  NPL  terutama  di  dalam  sektor kredit produktif, karena sektor-sektor produktif merupakan  sektor  yang  paling  rawan  dalam menyumbang  NPL  dikarenakan  pada  usaha- usaha  sektor  produktif  memiliki  penghasilan yang  tidak  tetap.  Hasil  temuan  ini  berbeda dengan  temuan  dari  penelitian  terdahulu  yang dilakukan oleh Washington (2014) dan Mileris (2014)  yang  menyebutkan  bahwa  tingginya prosentase  NPL  lebih  disebabkan  karena diberlakukannya  rezim  floating  rate  pada  sisi regulasi  bank,  sementara  pada  sisi  lainnya banyak  kredit  konsumtif  yang  diambil  oleh debitur dengan jumlah penghasilan tetap ( fixed income ).  Dengan  demikian  ketika  terjadi kenaikan  suku  bunga,  maka  debitur  tidak memiliki  cadangan  dana  yang  cukup  untuk mengantisipasi  kenaikan  tingkat  suku  bunga tersebut.
Selanjutnya  perbedaan  hasil  penelitian  ini dengan penelitian Aviliani (2015) dan penelitian  Washington  (2014)  lebih  banyak terletak  pada  kombinasi  indikator-indikator yang  digunakan  uintuk  mengukur  variabel ekonomi  makro.  Pada  penelitian  Washington (2014)  yang  dilakukan  di  Kenya,  sebagai contoh, menunjukkan bahwa faktor pertumbuhan  GDP  memiliki  peran  yang  lebih dominan  dibandingkan  indikator  ekonomi makro yang lain, sedemikian dalam uji regresi dengan menggunakan perangkat OLS ditemukan  bahwa  secara  simultan  variabel ekonomi  makro  memiliki  pengaruh  negatif terhadap NPL . Sedangkan hasil dari penelitian ini mendukung hasil uji parsial yang dilakukan oleh  Washington  (2014)  yang  menyebutkan bahwa  tingkat  inflasi  dan  tingkat  suku  bunga
memiliki  pengaruh  yang  positif  signifikan terhadap NPL.

## Pengaruh  Proses  manajemen  risiko  kredit Terhadap Non-performing loan
Variabel  proses  manajemen  risiko  kredit memiliki  pengaruh  terhadap  variabel non- performing  loan yang  ditunjukkan  oleh  nilai koefisien  jalur  (β)  sebesar  0,311,  signifikan dengan probabilitas sebesar 0,001 (p<0,05) dan koefisien  determinasi  sebesar  20,5%.  Hasil uji ini  menjelaskan  bahwa  terdapat  pengaruh signifikan  dari  variabel  proses  manajemen risiko  kredit terhadap  variabel non-performing loan dengan  kontribusi  sebesar  20,5%,  dan pengaruh  langsung  sebesar  0,311.  Sedangkan pengaruh  sebesar  79,5%  disebabkan  oleh variabel-variabel lain diluar penelitian ini. Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel proses  manajemen  risiko  kredit  berpengaruh terhadap non-performing loan . Beberapa penelitian
terdahulu
menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang berlawanan  ( adverse  effect )  antara  manajemen risiko  kredit  dengan  non-performing  loan. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aduda  dan Gitonga  (2011)  pada  perbankan  di  Kenya menunjukkan  bahwa  semakin  meningkat penilaian ( assessment ) atas sebuah kredit, maka dapat  membantu  menurunkan  tingkat  NPL. Demikian  pula  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Kodithuwakku  (2015)  pada bank-bank komersial di Srilanka menunjukkan hasil yang menunjukkan hubungan berlawanan antara  manajemen  risiko  kredit  dengan  NPL. Kedua penelitian terdahulu ini (i.e. Aduda dan Gitonga,  2011  dan  Kodithuwakku,  2015) menggunakan  data  primer  dengan  menyebar kuesioner  terhadap  responden  kunci  yang berhubungan langsung dengan proses pemberian kredit perbankan.
Satu  hal  yang  menarik  untuk  dicatat  dari penelitian  yang  dilakukan  saat  ini  adalah temuan yang berbeda dari penelitian Aduda dan Gitonga  (2011)  dan  Kodithuwakku  (2015), dimana  dalam  penelitian  ini  ditemukan pengaruh yang positif antara proses manajemen risiko  kredit  dengan  NPL.  Hasil  analisis statistika  dalam  penelitian  ini  menunjukkan terdapat pengaruh langsung yang signifikan dari variabel  proses  manajemen  risiko  kredit (Y 1 ) terhadap non-performing  loan (Y 2 ).  Koefisein beta  pada  hubungan  proses  manajemen  risiko kredit terhadap non-performing loan menunjukkan angka sebesar 0,311 yang berarti
bahwa  peningkatan  dalam  suatu  proses manajemen risiko kredit akan juga berpengaruh terhadap peningkatan NPL.
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan responden  dalam  penelitian  ini,  pengetatan dalam setiap pengajuan kredit sepanjang tahun 2015-2016  tetap  terus  dilakukan.  Hal  ini mengacu  pada  regulasi  yang  dikeluarkan  baik oleh Bank Indonesia (BI) maupun Otoritas Jasa Keuangan  (OJK)  selaku  lembaga  pengawas industri  perbankan  nasional  yang  meminta bank-bank  komersial  terus  meningkatkan proses  manajemen  risiko  atas  kredit  yang disalurkan. Pada saat yang bersamaan, manajemen  Bank  X  menginginkan  rasio  NPL berada  pada  tingkat  serendah  mungkin, sedemikian pada kurun waktu tahun 2015-2016 banyak  analis  kredit  yang  sekaligus  juga berfungsi sebagai evaluator kredit merekomendasikan  untuk  melelang  aset-aset jaminan  kredit  yang  berpotensi  mengalami masalah  yang  lebih  besar  di  kemudian  hari. Keputusan  yang  diambil  ini  sejalan  dengan persepsi  para  analis  kredit  yang  meskipun menganggap kondisi ekonomi makro mendukung  untuk  ekspansi  kredit,  baik  pada kredit  produktif  maupun  kredit  konsumtif, namun  terhadap  kredit  yang  telah  berjalan, monitoring  secara  ketat  semakin  ditingkatkan dan masih mempersepsikan bahwa kredit-kredit yang telah disalurkan akan berpotensi meningkatkan NPL pada tahun 2015-2016.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Hasil analisis dengan menggunakan model jalur pada penelitian ini sudah dapat dikatakan cukup baik. Namun demikian terdapat beberapa keterbatasan yang mungkin dapat dipenuhi oleh penelitian-penelitian  dengan  tema  sejenis  di masa mendatang. Beberapa keterbatasan tersebut  antara  lain  adalah  (1)  Penelitian  ini dilakukan  dengan  mengambil  data  primer berdasarkan persepsi responden yang mengambil  keputusan  terkait  dengan  proses pemberian kredit perbankan melalui kuesioner. Penggunaan kuesioner sebagai alat pengumpul data  berdasarkan  persepsi  responden  ini memiliki  keterbatasan  dalam  hal  jumlah variabel beserta indikator yang akan digali dari responden.  Semakin  banyak  jumlah  variabel beserta indikator-indikator yang diajukan dalam kuesioner,  semakin  tinggi  pula  kemungkinan terjadinya  bias  ketika  responden  mengisi
kuesioner  tersebut.  Hal  ini  bisa  terjadi  karena beberapa  sebab  seperti  tingkat  kejenuhan, kompleksitas,  dan  kapasitas  dalam  memahami pernyataan  atau  pertanyaan  dalam  kuesioner. (2)  Penelitian  dilakukan  dalam  cakupan  yang sempit,  yaitu  persepsi  analis  kredit  pada  Bank X.  Meskipun  cakupan  sempit  ini  dapat mengurangi  heterogenitas  responden,  namun hasil  penelitian  ini  tidak  dapat  digeneralisasi secara  luas  terhadap  para  analis  kredit  di industri perbankan.
Hasil  penelitian  terhadap  persepsi  para analis  kredit  di  Bank  X  terhadap  variabel kondisi ekonomi makro dan proses manajemen kredit dalam kaitannya dengan NPL menunjukkan  hasil  sebagai  berikut.  Pertama, kondisi  ekonomi  makro didapatkan  memiliki pengaruh signifikan terhadap proses manajemen  risiko  kredit  dengan  kontribusi sebesar  16,1%,  koefisien  jalur  (β)  sebesar 0,402, serta probabilitas sebesar 0,000 (p<0,05). Kedua,  kondisi  ekonomi  makro terbukti memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap non- performing  loan (NPL).  Analisis  statistik inferensial  yang  telah  dilakukan  menunjukkan adanya  kontribusi  sebesar  20,5%,  koefisien jalur  (β)  sebesar  0,228,  serta  probabilitas sebesar  0,000  (p<0,05). Ketiga, proses manajemen  risiko  kredit  ditemukan  memiliki pengaruh  signifikan  terhadap non-performing loan (NPL)  dengan  kontribusi  sebesar  20,5%, koefisien  jalur  (β)  sebesar  0,311,  serta probabilitas sebesar 0,001 (p<0,05).

## Saran
Kondisi ekonomi makro memainkan peran yang  penting  bagi  para  pengambil  keputusan dalam kegiatan perekonomian. Hasil penelitian ini  menyimpulkan  bahwa  kondisi  ekonomi makro berpengaruh terhadap proses manajemen risiko  kredit.  Dengan  demikian  diharapkan Bank  X  dapat  memanfaatkan  informasi- informasi  yang  berkaitan  dengan  indikator- indikator  ekonomi  makro  dalam  penyaluran kredit guna menekan tingkat NPL.
Penelitian  yang  sejenis  dengan  studi  ini kedepannya  perlu  untuk  mengisi  keterbatasan- keterbatasan  yang  ditemui  oleh  penelitian  ini seperti  keterbatasan  penggunaan  indikator untuk  mengukur  kondisi  ekonomi  makro berdasarkan persepsi responden yang dalam hal ini adalah para analis kredit. Penelitian sejenis selanjutnya seyogyanya dapat dilakukan dalam jangkauan yang lebih luas, tidak hanya sebatas pada  analis  kredit  pada  satu  buah  bank  saja,
tetapi dari berbagai bank yang berbeda dengan menggunakan  metode  yang  tepat  sehingga mampu  mengurangi  bias  yang  disebabkan perbedaan  latar  belakang  budaya  organisasi, visi, dan kepemimpinan di tempat bekerja.

## DAFTAR PUSTAKA
Abid, L., Quertani, M. N., & Zouari-Ghorbel, S.
(2014).  Macroeconomic  and  Bank-Specific Determinants of Household’s Non- Performing  Loans  in  Tunisia:  a  Dynamic Panel  Data. Procedia  Economics  and Finance,13 ( 2014 ), 58-68.
Aduda,  J.  &  Gitonga,  J.  (2011).  The Relationship Between Credit Risk
Management  and  Profitability  Among  the Commercial  Banks  in  Kenya. Journal  of Modern Accounting and Auditing, 7 (9), 934- 946.
Agnello, L., Sousa, R. (2011). How do Banking Crises  Impact  on  Income  Inequality? NIPE Working Papers . University of Minho.
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.
Bucur, I. A., & Dragomirescu,S.E. (2014). The
Influence  of  Macroeconomic  Condition  on Credit Risk. Studies and Scientific Researches 19 , 94-95. Castro, V. (2013). Macroeconomic
Determinants  of  the  Credit  Risk  in  the Banking  System:  The  Case  of  the  GIPSI. Economic Modelling, 31 , 672-683.
Demirguc-Kunt,  A.  &  Detragiache,  E.  (1998). The  determinants  of  banking  crises  and developed  countries. IMF  Staff  Papers, 45 (1), 81-109.
Dendawijaya, L. (2003). Manajemen Perbankan . Jakarta: Ghalia Indonesia.
Dimitrios,  A.,  Helen,  L.,  &  Mike,  T.  (2016). Determinants  of  Non--performing  Loans: Evidence from Euro-area Countries. Finance  Research  Letters 18 (2016)  116- 119.
Heffernan,  S.  (2005). Modern  Banking .  New York: John Wiley and Sons.
Ibtissem,  B.,  &  Bouri,  A.  (2013).  Credit  Risk Management In Microfinance: The
Conceptual  Framework. ACRN  Journal  of Finance and Risk Perspectives, 2 (1), 9–24
Kodithuwakku, S. (2015). Impact of Credit Risk Management  on  the  Performance  of Commercial Banks in Sri Lanka. International Journal of Scientific Research and Innovative Technology, 2 (7), 24-29.
Llewellyn,  D.  (2002).  An  Analysis  of  the Causes of Recent Banking Crises. European Journal of Finance, 8 , 152–175.
Louzis, D. P., Vouldis, A. T., & Metaxas, V., L. (2012).  Macroeconomic  and  Bank  Specific Determinants  of  Non-performing  Loans  in Greece: A Comparative Study of Mortgage, Business  and  Consumer  Loan  Portfolios. Journal  of  Banking  &  Finance  36 (2012), 1012-1027.
Mankiew,  N.  G.  (2014). Principles  of Macroeconomics . Seventh Edition. Stamford: Cengage.
Mileris,  R.  (2014).  Macroeconomic  Factors  of Non-Performing  Loans  in  Commercial Banks. Ekonomika 93 (1), 22-39.
Mohamad, S. N. A., Basah, M. Y. A., Aziz, M. R A., Khairi, M. K F., Yusof, M. M., Laili, N. H. & Sabri, H. (2015). Credit Evaluation Perspective  of  Dual-banking  and  Full- Fledge  of  Islamic  Banking  Approach  in Malaysia:  Current  Practices  and  Issues  . International Journal of Business and Social Science, 6 (7), 169-185.
Richard,  E.,  Chijoriga,  M.,  Kaijage,  E., Peterson,  C.,  Bohman,  H.  (2008).  Credit Risk Management System of a Commercial Bank  in  Tanzania. International  Journal  of Emerging Markets, 3( 3), 323-332.
Rose,  P.  S.,  &  Hudgins,  S.  C.  (2013). Bank Management  &  Financial  Services. New York: McGraw-Hill.
Salas, S. & Fumas, V. S. (2002). Credit Risk in Two Institutional Regimes: Spanish
Commercial and Savings Banks. Journal of Financial Services Research, 22 (3), 179- 192.
Samuelson,  P.  A.  &  Nordhaus,  W.  D.  (2010). Macroeconomics.  19 th Ed.  New  York: McGraw-Hill.
Solimun. (2002). Structural Equation
Modeling:  Lisrel  dan  Amos .  Malang: Universitas Negeri Malang.
Washington,  G.  K.  (2014).  Effects  of Macroeconomic Variables on Credit Risk in the  Kenyan  Banking  System. International Journal of Business and Commerce, 3 (9), 1- 26.