Jurnal Keuangan dan Perbankan, Vol.18, No.1 Januari 2014, hlm. 120–129 Terakreditasi SK. No. 040/P/2014 http://jurkubank.wordpress.com
Korespodensi dengan Penulis: Rofikoh Rokhim : Telp. +62 21 727 2425; Fax. +62 21 786 3556 E-mail: rofikoh.rokhim@ui.ac.id

## RISIKO NPL KREDIT BANK PEMBANGUNAN DAERAH SEBAGAI REGIONAL CHAMPION

## Rofikoh Rokhim
Management Research Center Gedung Departemen Manajemen Lt.2. Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, Depok, 16424.

## Mal Isnaini Sri Mey Yanti
Bank Indonesia Jl. MH. Thamrin No.2 Jakarta, Indonesia, 10350.

## Abstract
The focus of this research was to identify the impact of BPD Regional Champion Program to each bank’s NPL. This research used a panel data analysis for the observation period of 2008 – 2011. The selected random effects model identified the determinant of NPL from bank specific variables and external factors. The Model was then simulated by the indicative targets of minimum loan growth of 20% and minimum portion of productive loan of 40%. This research revealed that the Program might cause higher estimated NPL for 12 banks while for the other 13 banks the estimated NPL would be lower than the real NPL.
Key words : credit risk, non performing loan, regional development bank
Program Bank Pembangunan Daerah (BPD) Re- gional Champion (BRC) bertujuan untuk semakin meningkatkan peran BPD dalam pembangunan ekonomi regional. BRC sebagai program multiyears 2010–2014 diharapkan mampu mentransforma- sikan BPD di seluruh Indonesia (BPDSI) dalam menghasilkan produk dan layanan kompetitif, ja- ringan luas, dan dikelola secara profesional. Indi- kator pencapaian program BRC yakni pertum- buhan kredit minimum 20% per tahun, pening-
katan porsi kredit produktif menjadi minimum 40% dari total portofolio kredit BPD, dan Net Interest Margin maksimum 5,5%.
Dengan ditanda-tangani program BRC oleh seluruh BPD pada tanggal 21 Desember 2010, maka BPDSI telah menyesuaikan rencana bisnis bank dengan target-target yang disepakati ber- sama yakni pertumbuhan kredit minimum 20% dan peningkatan porsi kredit produktif minimum 40% dari total portofolio kredit BPD.
Rofikoh Rokhim & Mal Isnaini Sri Mey Yanti
Mengingat fungsi bank yang utama adalah penghimpunan dan penyaluran dana, maka risiko utama yang dihadapi semua jenis bank termasuk BPD adalah risiko kredit. Risiko kredit dapat di- indikasikan dengan tingginya rasio kredit non lan- car atau non performing loan atau NPL (Guy & Lowe, 2011). Vries (2009) menyatakan bahwa NPL adalah indikator kualitas kredit dan berkorelasi dengan kualitas manajemen. Peningkatan NPL dapat disebabkan oleh faktor ekonomi makro dan mana- jemen internal bank (Georgiou, 2011).
Komitmen peningkatan porsi kredit pro- duktif minimal 40% diperkirakan dapat mening- katkan risiko kredit BPD. Tingginya risiko kredit produktif dibandingkan kredit konsumtif tercer- min dari bobot risiko dalam pendekatan standar pada kredit produktif lebih tinggi dibandingkan dengan kredit konsumtif sebagaimana direkomen- dasikan oleh Basel Committee on Banking Supervi- sion (BCBS).
Penelitian ini difokuskan untuk mengeva- luasi pengaruh kebijakan Program BRC terhadap peningkatan risiko kredit BPDSI atau tingkat NPL terutama ditinjau dari penetapan pertumbuhan kredit minimum 20% dan peningkatan porsi kredit produktif menjadi minimum 40% dari total por- tofolio kredit. Disamping itu, mengingat tingkat risiko kredit bank juga dapat dipengaruhi faktor eksternal maka penelitian ini juga akan mengeva- luasi pengaruh faktor ekonomi makro terhadap tingkat NPL BPDSI.

## Risiko Kredit
Risiko kredit merupakan risiko yang paling mengganggu diantara jenis-jenis risiko di per- bankan (Iyer, 1999). Risiko kredit merupakan risiko yang kritikal karena default pada sejumlah kecil counterparty penting yang dapat mengakibatkan kerugian besar dan akhirnya menimbulkan insol- vency (Bessis, 1999). Laurent (2008) menyatakan bahwa peristiwa risiko kredit dapat berupa kega- galan memenuhi kewajiban pada saat jatuh tempo,
kebangkrutan ataupun penundaan pembayaran, penyangkalan atas kewajiban, dan percepatan pembayaran kewajiban atau gagal bayar.
Konsep risiko kredit yang diterapkan di per- bankan Indonesia mengacu pada ketentuan Bank Indonesia yaitu Peraturan Bank Indonesia (PBI) No.5/8/PBI/2003 tanggal 19 Mei 2003 tentang Penerapan Manajemen Risiko bagi Bank Umum dan peraturan-peraturan pelaksanaannya dalam bentuk Surat Edaran Bank Indonesia (SE BI). Sejak tahun 2007 Bank Indonesia telah meminta per- bankan untuk menerapkan pendekatan yang di- keluarkan BCBS yaitu International Convergence of Capital Measurement and Capital Standard ( Revised Framework, June 2006) atau dikenal dengan “Basel II”. Berdasarkan SE BI No. 13/6/DPNP tanggal 18 Februari 2011 yang dimaksud dengan risiko kredit adalah risiko kerugian akibat kegagalan pihak lawan memenuhi kewajibannya. Berda- sarkan SE BI dimaksud, risiko kredit mencakup risiko kredit akibat kegagalan pihak lawan ( counterparty credit risk ) dan risiko kredit akibat kegagalan setelmen ( settlement risk ).

## Sumber-Sumber Risiko Kredit
Risiko kredit dalam portofolio timbul dari dua sumber utama yaitu systematic risk dan idio- syncratic risk (Gordy, 2007). S ystematic risk mewakili efek dari perubahan faktor makro ekonomi dan kondisi pasar keuangan yang tidak diharapkan terhadap kinerja debitur. Meskipun sensitivitas setiap debitur terhadap systematic risk berbeda- beda, namun beberapa perusahaan sangat tergan- tung pada kondisi perekonomian dimana mereka beroperasi. Oleh karenanya systematic risk bersifat pasti dan tidak dapat dihindarkan dan hanya se- bagian yang dapat didiversifikasi. Sementara itu, idiosyncratic risk mewakili efek risiko yang khusus terhadap debitur secara individual. Semakin ter- diversifikasi suatu portofolio maka idiosyncratic risk semakin tersebar.

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.1, Januari 2014: 120–129
Pertumbuhan kredit yang cepat dan tinggi dalam kondisi ekonomi sedang booming diyakini sebagai sumber dari peningkatan risiko kredit di Asia dan negara-negara lainnya (Avdjiev et al ., 2012). Hasil penelitian Jimenez & Saurina (2003) menyimpulkan kredit yang memiliki collateral atau agunan memiliki probability of default yang lebih tinggi. Bank yang dikendalikan secara dominan oleh pemegang saham cenderung mengambil risiko yang lebih besar dibandingkan bank yang dikelola oleh manajer yang konservatif.

## Manajemen Risiko Kredit
Manajemen risiko merupakan suatu proses yang dilakukan bank untuk mengendalikan eks- posur keuangan yang terdiri dari langkah-langkah fundamental yaitu identifikasi risiko, analisis dan penilaian risiko, monitoring risiko, dan pengen- dalian risiko (Bikker & Metzemakers, 2005). Tujuan manajemen risiko kredit adalah memaksimalkan risk-adjusted rate of return dengan memelihara eks- posur risiko kredit dalam batas-batas yang dapat diterima dan oleh karenanya manajemen risiko kredit yang efisien merupakan elemen vital bagi sistem manajemen risiko, krusial bagi profit bank, dan bahkan sistem perbankan secara keseluruhan (Ho & Yusoff, 2009).
Bessis (1999) menyatakan bahwa tujuan uta- ma manajemen risiko adalah untuk mengukur risiko dalam rangka memantau dan mengendali- kan risiko tersebut. Manajemen risiko kredit meli- puti proses pengambilan keputusan, proses sebe- lum keputusan diambil dan seluruh proses moni- toring dan pelaporan sehingga manajemen risiko adalah proses bersifat top-down sekaligus bottom-up.

## Pengukuran Risiko Kredit
Pengukuran risiko pada portofolio kredit yang saat ini berkembang luas di dunia keuangan menggunakan tiga komponen dasar yaitu probabil- ity of default (PD), Exposure at Default (EAD), dan
Loss Given Default (LGD) (Vandendorpe et al., 2007). Vandendorpe et al. (2007) mengasumsikan bahwa EAD dan LGD merupakan faktor yang dapat diten- tukan mengikuti distribution function (df) karena kerugian dari suatu portofolio kredit dapat dihi- tung karena semua joint probabilities dapat dike- tahui.
Pengukuran risiko kredit lainnya yang juga banyak dikenal dan digunakan secara luas adalah CreditMetrics dari JP Morgan, KMV dari KMV Cor- poration , CreditRisk + dari Credit Suisse (Crouchy, 2000) dan Credit Portfolio View dari McKinsey . Crouchy (2000) dalam analisis perbandingan terhadap model-model tersebut dengan menggu- nakan beberapa macam jenis aset menyatakan bahwa keempat model tersebut dapat digunakan sebagai model internal untuk menghitung regula- tory capital terkait dengan risiko kredit terutama untuk portofolio obligasi dan kredit yang tidak mengandung fitur option atau dengan kata lain model tersebut tidak memadai untuk mengukur risiko kredit untuk swaps dan produk derivatif lainnya.
Sesuai dengan penerapan Basel II, metode pengukuran risiko kredit yang diterapkan terdiri dari dua pendekatan yaitu metode standar ( Stan- dardized Approach/ SA) dan metode Internal Rating Based Approach (IRBA) sebagaimana tercakup dalam International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards-A Revised Framework Comprehensive Version ( Basel Committee on Bank Supervision , 2006). Pendekatan ini telah diadopsi oleh Bank Indone- sia dengan beberapa penyesuaian terhadap karakteristik perbankan nasional ( national discre- tion ) dan telah dituangkan dalam Surat Edaran Bank Indonesia No.13/6/DPNP tanggal 18 Februari 2011 tentang Pedoman Perhitungan Aset Tertimbang Menurut Risiko (ATMR) Risiko Kredit dengan Menggunakan Pendekatan Standar. Dalam Surat Edaran tersebut Bank diwajibkan menghi- tung ATMR risiko kredit dengan metode Standar dan IRBA yang pada tahap awal (mulai 2 Januari 2012) bank diwajibkan menggunakan metode standar.
Rofikoh Rokhim & Mal Isnaini Sri Mey Yanti
Non Performing Loan Sebagai Indikator Risiko Kredit
Rasio NPL atau kredit non lancar adalah per- sentase kredit yang tidak dapat ditagih sesuai de- ngan syarat-syarat dalam perjanjian kredit kedua belah pihak. NPL merupakan indikator utama penilaian kualitas, tingkat risiko, dan tingkat solvabilitas suatu bank (Herrerias, 2011). Variabel NPL mengindikasikan tingkat pemburukan portofolio kredit baik pada individual bank mau- pun keseluruhan sistem perbankan. Sementara itu Greenidge & Grosvenor (2010) mendefinisikan NPL sebagai kredit yang tidak dibayar dalam waktu 90 hari atau lebih.
Guy & Lowe (2011) meneliti tingkat risiko kredit dalam sistem keuangan di Barbados mengata- kan portofolio kredit dapat dikelompokkan menjadi lima kategori yaitu lancar (tunggakan maksimal satu bulan), dalam perhatian khusus (tunggakan satu sampai tiga bulan), kurang lancar (tunggakan minimal tiga bulan), diragukan (bagian kredit yang tidak dijamin yang menunggak mini- mal enam bulan), dan macet (bagian kredit yang tidak dijamin yang menunggak minimal 12 bulan). Kriteria yang dikemukakan Guy & Lowe (2011) tersebut hampir serupa dengan yang berlaku di Indonesia namun berbeda dari aspek lamanya hari tunggakan disamping adanya faktor lain yang digunakan dalam menilai kualitas kredit yaitu prospek usaha dan kinerja keuangan debitur. Menurut PBI No. 7/2/PBI/2005 tanggal 20 Januari 2005 tentang Kualitas Aktiva pasal 12(3), kualitas kredit yang dinilai atas dasar pilar kemampuan membayar tunggakan digolongkan menjadi lima kriteria.
Kelompok kualitas kredit yang terkategori NPL menurut PBI No. 7/2/PBI/2005 tanggal 20 Januari 2005 adalah kredit dengan kualitas kurang lancar, diragukan dan macet. Meskipun demikian, untuk kepentingan analisis pengawasan bank, Bank Indonesia juga menggunakan parameter kredit bermasalah, yaitu dengan menambahkan
kredit dalam perhatian khusus dan kredit restrukturisasi yang digolongkan lancar untuk memperkirakan potensi permasalahan yang muncul dari kredit-kredit tersebut (Buku Pedoman Penilaian Risiko Kredit Bank Indonesia, 2011).
Bank Indonesia juga mengenal istilah risiko kredit inheren, yaitu risiko kredit yang melekat pada suatu produk atau aset bank baik yang dapat dikuantifikasikan maupun yang tidak, yang berpo- tensi mempengaruhi posisi keuangan bank. Risiko inheren yang dihadapi bank antara lain akan di- pengaruhi oleh tingkat risiko yang akan diambil ( risk appetite ), karakteristik produk dan jasa yang ditawarkan, dan perubahan kondisi ekonomi (PBI No. 13/1/PBI/2011 tentang Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum).

## Faktor Determinan NPL
Penelitian mengenai faktor penyebab NPL baik dari variabel makro ekonomi dan internal bank sudah cukup banyak dilakukan (Adebola et al ., 2011 serta Weissbach et al ., 2008). Khemraj & Pasha (2009) meneliti mengenai faktor-faktor bank specific seperti skala institusi, profit margin , efisiensi, struktur kredit (jumlah, jangka waktu dan tingkat suku bunga), serta profil risiko bank yang diukur menggunakan beberapa proxy seperti rasio total modal terhadap total aset dan rasio total kredit terhadap total aset. Jimenez & Saurina (2005) meng- identifikasikan bahwa pemberian kredit yang agresif seringkali merupakan faktor determinan penting terhadap peningkatan NPL.
Penelitian yang lebih up-to-date sebagaimana dilakukan oleh Chase et al. (2005) yang menyusun model NPL menggunakan treasury bill rate , consumer price index , real GDP, dan satu variabel bank specific yaitu pertumbuhan kredit untuk memproyeksikan rasio NPL di Barbados. Teknik yang digunakan sama dengan Graham & Humphrey (1978) yaitu Ordinary Least Squares (OLS). Hasil penelitian tersebut semua variabel explanatory dalam model bernilai signifikan.

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.1, Januari 2014: 120–129
Penelitian ini menggunakan variabel depen- dent berupa NPL sebagai proxy dari tingkat risiko kredit. Berdasarkan referensi dan beberapa lang- kah pengujian maka variabel independen yang di- masukkan ke dalam model terdiri dari faktor bank specific yaitu tingkat pertumbuhan kredit ( growth ), porsi kredit produktif bank, fungsi intermediasi
yang dicerminkan rasio total kredit terhadap to- tal dana pihak ketiga ( Loan to Deposit Ratio / LDR), dan kualitas manajemen. Selain itu, penelitian ini juga akan memasukkan variabel ekonomi makro yaitu laju pertumbuhan GDP secara regional dan tingkat inflasi regional pada masing-masing wilayah tempat kantor pusat BPDSI beroperasi.
No. Variabel Independen Penjelasan 1 GLoan i,t
Tingkat  pertumbuhan  kredit  bank i pada  triwulan  ke- t ,  yang  diperoleh  dengan formula:
(Total  Kredit  Bank i pada  triwulan  ke -t dikurangi  Total  Kredit  Bank i pada triwulan t-1 )/Total Kredit Bank i pada triwulan ke -t .
Untuk  mencari  NPL  simulasi  maka  besaran  pertumbuhan  kredit  bank i ditetapkan  minimum  20%  pertahun  untuk  bank-bank  yang  masih  memiliki tingkat  pertumbuhan  kurang  dari  20%,  sementara  untuk  bank  yang  telah memiliki tingkat pertumbuhan lebih dari atau sama dengan 20% maka data yang digunakan untuk simulasi adalah data aktual.
2 GLoan i,t-1 Tingkat  pertumbuhan  kredit  bank i pada  triwulan  ke- t-1. Cara  perhitungan sebagaimana perhitungan GLoan i,t namun data yang diambil adalah data t-1 . 3 PorsiPro i,t Porsi  kredit  produktif  dalam  portofolio  kredit  bank i pada  triwulan  ke- t .  Yang dimaksud  dengan  kredit  produktif  adalah  kredit  modal  kerja  dan  kredit investasi.
Mengingat penelitian ini adalah untuk menguji dampak kebijakan Program BRC yaitu  peningkatan  porsi  kredit  produktif  menjadi  minimal  40%  dari  total portofolio  kredit  BPDSI,  maka  dalam  model  NPL  simulasi variabel  ini  akan diterapkan  untuk  bank  yang  memiliki  porsi  kredit  produktif  kurang  dari  40%, sementara untuk bank yang telah memiliki porsi kredit produktif lebih dari atau sama dengan 40% maka digunakan data aktual.
4 LDR i,t
Loan  to  Deposit  Ratio adalah  rasio  total  kredit  terhadap  total  dana  pihak  ketiga. Disamping  sebagai  indikator  intermediasi,  rasio  ini  mencerminkan  pula  tingkat agresivitas bank dalam memberikan kredit.
Formula LDR adalah: Total Kredit Bank i triwulan ke -t / Total Dana Pihak Ketiga Bank i triwulan ke -t . 5 Mgt i,t
Kualitas  Manajemen.  Merupakan  salah  satu  komponen  penilaian  tingkat kesehatan  bank  yang  disebut  CAMELS  ( Capital,  Asset  Quality,  Management, Earnings,  Liquidity,  Sensitivity  to  Market  Risk ).  Komponen  Manajemen  dinilai dengan  lima  kriteria  yaitu  Peringkat  1  =  Sangat  Sehat;  Peringkat  2  =  Sehat; Peringkat  3  =  Cukup  Sehat;  Peringkat  4  =  Kurang  Sehat;  Peringkat  5  =  Tidak Sehat.
6 GDPReg i,t-1 Produk  Domestik  Bruto  ( Gross  Domestic  Product )  regional  triwulan  ke -t-1 .  Data GDP  yang  digunakan adalah  GDP  Regional yang  dihitung  pada  masing-masing provinsi tempat wilayah kerja kantor pusat masing-masing BPD
7 INFReg i,t Tingkat  inflasi  bulan  ke- t. Data  inflasi  yang  digunakan  adalah  inflasi  yang dihitung  pada  daerah  tingkat  I  pada  masing-masing  kantor  pusat  BPD  yang diteliti.
Tabel 1. Penjelasan Variabel Independen Penelitian
Rofikoh Rokhim & Mal Isnaini Sri Mey Yanti

## HIPOTESIS
Berdasarkan kajian konsep dan empiris di atas, maka ditarik hipotesis sebagai berikut:
H 1 : GLoan i,t berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat NPL BPD.
H 2 : GLoan i,t(-1) berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat NPL BPD.
H 3 : PorsiPro i,t berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat NPL.
H 4 : LDR ,t berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat NPL.
H 5 : MGT i,t berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat NPL.
H 6 : GDPReg i,t-1 berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat NPL.
H 7 : INFReg i,t berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat NPL.

## METODE
Penelitian ini akan menguji pengaruh faktor- faktor internal dan eksternal bank terhadap tingkat risiko kredit yang diwakili variabel NPL. Variabel independen dalam penelitian ini terdiri dari faktor internal dan eksternal. Faktor internal ( bank spe- cific variables ) yang dipilih adalah tingkat per- tumbuhan kredit produktif baik pada posisi tri- wulan yang bersangkutan maupun triwulan sebe- lumnya ( lag1 ), porsi kredit produktif terhadap to- tal kredit BPD, fungsi intermediasi yang dicer- minkan rasio kredit terhadap dana pihak ketiga ( Loan to Deposit Ratio atau LDR), dan kualitas mana- jemen. Variabel eksternal yang akan dimasukkan di dalam model penelitian adalah variabel ekonomi makro yaitu tingkat pertumbuhan Gross Domestic Product (GDP) Regional pada posisi lag 1 (t-1) dan tingkat inflasi per wilayah kerja kantor pusat masing-masing BPD. Penjelasan masing-masing variabel independen sebagaimana dijabarkan pada Tabel 1.
Data akan dianalisis dengan metode analisis data panel yang cross section 26 unit BPD dan 16 time series triwulanan. Dalam proses pengolahan data apabila terdapat data bank yang bersifat out- lier maka dilakukan penyesuaian jumlah cross sec- tion .
Model penelitian ini akan mengaplikasikan beberapa variabel penelitian mengenai faktor determinan NPL yang pernah dilakukan oleh Barr et al . (1995), Chase et al. (1995), Barr & Siems (1996), Berger & Young (1997), Greenidge & Grosvenor (2009), serta Panggabean (2012) Model yang akan diuji sebagaimana dituliskan dalam persamaan di bawah ini:
NPLi,t = f(GLoan i,t , GLoan i,t(-1) , PorsiPro i,t , LDR i,t, MGT i,t , GDPReg i,t(-1) , INFReg i,t ) Dimana:
NPL i,t = Non Performing Loan bank i pada tri- wulan ke -t dan merupakan variabel dependent dalam penelitian ini.
GLoan i,t = tingkat pertumbuhan kredit bank i pada triwulan ke -t yang dihitung secara year on year GLoan i,t(-1)
= GLoan i,t pada lag-1
PorsiPro i,t = porsi kredit produktif dalam por- tofolio kredit bank i pada triwulan ke -t LDR i ,t = rasio total kredit bank terhadap total dana pihak ketiga pada triwulan t . Mgt i,t = kualitas manajemen bank i pada triwulan ke -t
GDPReg i,t(-1) = Produk Domestik Bruto ( Gross Do- mestic Product ) regional yang dihi- tung pada provinsi tempat kantor pusat masing-masing BPD berope- rasi pada triwulan ke- t-1 .
INFReg i,t = tingkat inflasi regional yang dihitung pada provisinsi tempat kantor pusat masing-masing BPD beroperasi pada triwulan ke -t

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.1, Januari 2014: 120–129

## HASIL
Model Pooled Least Square (PLS)
Hasil olahan model PLS menunjukkan selu- ruh tanda koefisien variabel independen searah dengan hipotesa penelitian kecuali untuk koefisen variabel GDPReg it-1 yang tidak searah dengan hipotesa penelitian. Nilai probabilitas t -statistic menun- jukkan bahwa hampir seluruh variabel independen signifikan menjelaskan variabel NPL pada α =10%, kecuali dua variabel yaitu GLoan i,t dan GLoan i,t(-1) tidak signifikan menjelaskan variabel NPL.
Hasil estimasi menunjukkan probabilitas dari F -statistic model (0.00%) < probabilitas α =10% artinya seluruh variabel independen secara bersama-sama signifikan menjelaskan variabel dependen. Nilai Adjusted R 2 sebesar 7,4% memang relatif kecil.
Fixed Effects Model atau LSDV Model
Hasil olahan fixed effects model menunjukkan bahwa seluruh tanda koefisien variabel penelitian mendukung hipotesa penelitian. Nilai probabilitas t -statistic menunjukkan bahwa variabel GLoan i,t(-1), dan LDR i,t tidak signifikan menjelaskan variabel NPL
Variabel Koefisien Tanda Koefisien terhadap Hipotesa Prob t-Statistic Signifikansi C - 0,819897 GLoan i,t -0,008805  Hipotesa Diterima 0,423600 Tidak Signifikan GLoan i,t(- 1) 0,006723  Hipotesa Diterima 0,521800 Tidak Signifikan PorsiPro i,t 0,007737  Hipotesa Diterima 0,066400 Signifikan LDR i,t 0,007813  Hipotesa Diterima 0,074500 Signifikan MGT i,t 0,785571  Hipotesa Diterima 0,000000 Signifikan GDPReg i,t(-1) -0,071979  Hipotesa Ditolak 0,032600 Signifikan INFReg i,t 0,090973  Hipotesa Diterima 0,045800 Signifikan Adjusted R 2 0,074805 Sum squared resid 734,147200 F-statistic 5,319867 Prob (F-statistic) 0,000008
Tabel 2. Hasil Estimasi Model Pooled Least Square
Variabel
Koefisien Tanda Koefisien terhadap Hipotesa Prob t-Statistic Signifikansi C - 0,272970 GLoan i,t -0,014307 Hipotesa Diterima 0,011900 Signifikan GLoan i,t(- 1) 0,004921 Hipotesa Diterima 0,370500 Tidak Signifikan PorsiPro i,t 0,011272 Hipotesa Diterima 0,090300 Signifikan LDR i,t 0,001490 Hipotesa Diterima 0,628700 Tidak Signifikan MGT i,t 0,305894 Hipotesa Diterima 0,000500 Signifikan GDPReg i,t(-1) 0,213398 Hipotesa Diterima 0,000000 Signifikan INFReg i,t 0,067806 Hipotesa Diterima 0,003600 Signifikan Adjusted R 2 0,767450 Sum squared resid 172,462400 F-statistic 40,814700 Prob (F-statistic) 0,000000
Tabel 3. Hasil Estimasi Fixed Effects Model
Risiko NPL Kredit Bank Pembangunan Daerah sebagai Regional Champion Rofikoh Rokhim & Mal Isnaini Sri Mey Yanti
pada α = 10%. Hasil estimasi menunjukkan pro- babilitas dari F -statistic model (0.00%) < probabilitas α = 10% artinya seluruh variabel independen sig- nifikan menjelaskan variabel dependen. Nilai Ad- justed R 2 sebesar 0,7694 artinya keakuratan fixed effects model dijelaskan seluruh variabel independen 76,94% sedangkan sisanya 23,06% dijelaskan variabel lain di luar model.

## Random Effect Model
Hasil olahan random effects model menunjuk- kan seluruh tanda koefisen variabel bebas searah dengan hipotesa penelitian (hipotesa diterima). Namun demikian nilai probabilitas t -statistic menun- jukkan bahwa variabel GLoan i,t(-1) dan LDR i,t tidak signifikan menjelaskan variabel NPL sementara variabel bebas lainnya signifikan pada α = 10%. Hasil estimasi menunjukkan probabilitas dari F -sta- tistic model (0.00%) < probabilitas α = 10% artinya seluruh variabel independen signifikan menjelas- kan variabel dependen. Hasil lengkap random ef- fects model dapat dilihat pada Tabel 4.

## PEMBAHASAN
Persamaan agregat dari model terpilih yakni Model Random Effect sebagai berikut:
Variabel Koefisien Tanda Koefisien terhadap Hipotesa Prob t-Statistic Signifikansi C -0, 152684 GLoan i,t -0,014177 Hipotesa Diterima 0,012600 Signifikan GLoan i,t(- 1) 0,004997 Hipotesa Diterima 0,362500 Tidak Signifikan PorsiPro i,t 0,011177 Hipotesa Diterima 0,066300 Signifikan LDR i,t 0,001203 Hipotesa Diterima 0,692500 Tidak Signifikan MGT i,t 0,320792 Hipotesa Diterima 0,000300 Signifikan GDPReg i,t(-1) -0,185402 Hipotesa Diterima 0,003400 Signifikan INFReg i,t 0,068060 Hipotesa Diterima 0,012600 Signifikan Adjusted R 2 0,074805 Adjusted R-squared Sum squared resid 0,148915 186,539100 F-statistic 10,348440 Prob (F-statistic) 0,000000
Tabel 4. Hasil Estimasi Random Effects Model
NPL it = -0,152684 – 0,014177GLoan i,t + 0,004997GLoan i,t(-1) + 0,011177PorsiPro i,t + 0,001203LDR i,t + 0,320792MGT i,t + 0,185402GDPReg i,t(-1) + 0,068060INFReg i,t
Berdasarkan model tersebut dapat diketahui bahwa variabel bank specific yang digunakan dalam penelitian seluruhnya sesuai dengan hipotesa yaitu variabel yang berpengaruh positif dan signifikan pada tingkat kepercayaan 10% adalah variabel GLoan i,t , PorsiPro i,t , dan Management (MGT). Variabel- variabel tersebut menjelaskan bahwa terdapat hu- bungan positif antara variabel bank specific dengan tingkat NPL bank dalam artian jika terdapat peningkatan pada variabel penjelas maka tingkat NPL akan meningkat sebesar koefisien masing- masing variabel penjelas tersebut. Kesimpulan ini sejalan dengan hasil penelitian Barr et al . (1995) yang meneliti mengenai pengaruh management yang diwakili oleh peringkat “M” dalam tingkat kesehatan bank terhadap kegagalan bank.
Variabel ekonomi makro berupa GDPReg periode t-1 dan tingkat inflasi pada masing-masing wilayah kerja kantor pusat BPD menunjukkan tanda koefisien yang searah dengan hipotesis dan berpengaruh signifikan. Variabel GDPReg i,t-1 mem-

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.1, Januari 2014: 120–129
pengaruhi NPL secara positif dalam artian pertumbuhan ekonomi pada periode sebelumnya akan meningkatkan NPL pada masa sekarang. Hal ini disebabkan pada saat pertumbuhan ekonomi membaik, bank-bank cenderung untuk memberi- kan kredit sehingga secara perhitungan matematis tingkat NPL akan menurun, tetapi sejalan dengan waktu kredit yang diberikan pada waktu situasi ekonomi sedang booming umumnya diberikan tidak dengan standar yang ketat sehingga pada masa datang tingkat NPL diperkirakan meningkat. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Khemraj & Pasha (2009) serta Greenidge & Grosvenor (2010).

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Dari model yang dapat dilakukan simulasi terhadap masing-masing BPD dengan target per- tumbuhan kredit minimum 20% dan porsi kredit produktif dinaikkan menjadi 40%. Hasilnya menunjukkan bahwa 12 BPD terkena dampak ke- naikan NPL dan 13 BPD diestimasikan bahwa NPL-nya akan lebih rendah dibandingkan dengan NPL rilnya. Kondisi manajemen ini menyebabkan perbedaan tingkat kesehatan bank (Barr et al ., 1995) dan kondisi perekonomian (Khemraj & Pa- sha, 2009 dan Greenidge & Grosvenor, 2010).

## Saran
Penelitian lanjutan yang bersifat qualitative response juga dapat dikembangkan mengingat faktor manajemen terbukti menjadi faktor yang berpengaruh signifikan terhadap peningkatan NPL BPD. Oleh karena itu pengukuran pencapaian tar- get indikatif keberhasilan program BRC agar dila- kukan dengan memperhatikan karakteristik unik masing-masing BPD yang dipengaruhi oleh ling- kungan pada wilayah kerja, tingkat persaingan, dan kesiapan infrastruktur masing-masing BPD.
Di samping itu, mengingat BPDSI merupa- kan bagian dari sistem perbankan Indonesia secara
keseluruhan, maka otoritas pengawasan perlu mengevaluasi kembali filosofi, tujuan, dan target yang ingin dicapai dengan program BRC. Pengem- bangan BPDSI sebaiknya menjadi bagian dari grand design sistem perbankan Indonesia terutama perbankan daerah, sehingga dibutuhkan kebijakan yang bersifat suportif termasuk harmonisasi kebijakan yang memiliki dampak terhadap per- kembangan BPDSI, misalnya kebijakan terkait per- ijinan operasional bank dan kebijakan penguatan manajemen dan SDM perbankan di daerah.

## DAFTAR PUSTAKA
Adebola, S.S., Yusoff, W.S.W., & Dahalan, J. 2011. An ARDL Approach to the Determinants of Non Per- forming Loans in Islamic Banking System in Ma- laysia. Kuwait Chapter of Arabian Journal of Business and Management Review, 1(2): 23-28.
Avdjiev, S., McCauley, R., & McGuire, P. 2012. Rapid Credit Growth and International Credit: Chal- lenges for Asia. BIS Working Papers, 377: 7-18.
Badan Pusat Statistik Indonesia. www.bps.go.id. Diakses:
20 April 2012.
Bank for International Settlement. 2006. International Convergence of Capital Measurement and Capi- tal Standards: A Revised Framework, Comprehen- sive Version. Basel Committee on Banking Supervi- sion. http://www.bis.org. Diakses: 23 April 2012.
Bank Indonesia. 2003. Peraturan Bank Indonesia No.5/8/ PBI/2003 tanggal 19 Mei 2003 tentang Penerapan Manajemen Risiko bagi Bank Umum .
Bank Indonesia. 2004. Peraturan Bank Indonesia No.6/10/ PBI/2004 tanggal 12 April 2004 tentang Tingkat Kesehatan Bank Umum .
Bank Indonesia. 2005. Peraturan Bank Indonesia No.7/2/ PBI/2005 tanggal 20 Januari 2005 tentang KualitasAktiva .
Bank Indonesia. 2010. Peraturan Bank Indonesia No.12/19/ PBI/2010 tentang Giro Wajib Minimum Bank Rupiah dan Valas .
Bank Indonesia. 2011. Booklet Perbankan Indonesia , 8(3).
Rofikoh Rokhim & Mal Isnaini Sri Mey Yanti
Bank Indonesia. 2011. Peraturan Bank Indonesia No.13/3/ PBI/2011 tanggal 17 Januari 2011 tentang Tindak Lanjut dan Status Pengawasan Bank .
Bank Indonesia. 2011. Pedoman Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Berdasarkan Risiko .
Bank Indonesia. 2011. Kajian Stabilitas Keuangan, Publikasi Bank Indonesia .
Barr, R.S. & Siems, T.F. 1996. Bank Failure Prediction Using DEA to Measure Management Quality . Financial Industry Studies University Dallas .
Barr, R.S., Seiford, L.M., & Siems, T.F. 1995. Forecasting bank failure: a non-parametric frontier estimation ap- proach. Financial Industry Studies University Dallas .
Bessis, J. 1999. Risk Management in Banking. Chichester:
John Wiley & Sons, Ltd Baffins Lane.
Berger, A.N. & DeYoung, R. 1997. Problem Loans and Cost Efficiency in Commercial Banks. Journal of Banking and Finance , 21(6): 849-870.
Bikker, J.A. & Metzemakers, P.A.J. 2005. Bank Provision- ing Behaviour and Procyclicality. Journal of Finan- cial Markets, Institutions and Money , 15(2): 141-157.
Chase, K., Greenidge, K., Moore, W., & Worrell, D. 2005. Quantitative Assessment of a Financial System– Barbados. IMF Working Paper , 5(76): 10-18.
Crouchy, M., Galai, D., & Mark, R. 2000. A Comparative Analysis of Current Credit Risk Models. Journal of Banking and Finance, 24(20): 59-117.
Georgiou, M.N. 2011. Credit Expansion and NPLs: A Panel Data Analysis for Western Europe and The United States. Social Science Research Network , 12(11): 20-33.
Gordy, M.B. & Lütkebohmert, E. 2007. Granularity Ad- justment for Basel II. Discussion Paper Series 2: Bank- ing and Financial Studies , 7(1): 10-22.
Graham, D.R. & Humphrey, D.B. 1978. Bank Examina- tion Data as Predictors of Bank Net Loan Losses. Journal of Money, Credit, and Banking , 10(4): 491- 504.
Greenidge, K. & Grosvenor, T. 2010. Forecasting Non Performing Loans in Barbados. Journal of Business, Finance, and Economics in Emerging Economies , 5(2):
80-107.
Guy, K. & Lowe, S. 2011. Non Performing Loans and Bank Stability in Barbados. Economic Review, 37(3): 10-28.
Herrerias, R. & Moreno, J.O. 2011. Spillovers and Long Rung Diffusion of Non Performing Loans Risk. 11(1): 10-16.
Ho, C.S.F. & Yusoff, N.I. 2009. A Preliminary Study on Credit Risk Management Strategy of Selected Fi- nancial Institutions in Malaysia. Jurnal Pengurusan, 28(9): 45-65.
Iyer, T.N.A. 1999. Bank Supervision and the Manage- ment of Non-Performing Advances . The Journal of the Indian Institute of Bankers .
Jimenez, G. & Saurina, J. 2003. Collateral, type of lender and relationship banking as determinants of credit risk. Journal of Banking and Finance , 28(9): 2191- 2212.
Khemraj, T. & Pasha, S. 2009. The Determinants of Non- Performing Loans: An Econometric Case Study of Guyana. Journal of University Guyana , 2(4): 30-39.
Laurent, J.P. 2008. Credit Risk Models. ISFA Actuarial School Université Lyon .
Panggabean, R. 2012. Analisis Pengaruh Faktor Eksternal Bank terhadap Non Performing Loan Perbankan Indonesia: Studi Empiris Periode 2004-2008. Tesis . Pascasarjana Fakultas Ekonomi Universitas In- donesia.
Statistik Perbankan Indonesia. 2010-2011. www.bi.go.id. Diakses: 15 April 2012.
Vandendorpe, A., Ho, H.N., Vanduffel, S., & Dooren, P.V. 2007. On the Parameterization of the Creditrisk + Model for Estimating Credit Portfolio Risk. Insur- ance: Mathematics and Economics , 42(2): 101-123.
Weissbach, R. & Wilkau, C.V.L. 2008. Capital for Non- Performing Loan. Working Paper Social Science Re- search Network , 6(3): 317-334.