## ANALISIS KINERJA NON PERFORMING LOAN (NPL) PERBANKAN DI INDONESIA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NPL

## Deasy Dwihandayani
Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya no. 100, Depok 16424, Jawa Barat deasy_dwi@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Industri  perbankan  nasional  telah  mengalami  pasang  surut  sejak  beberapa  dekade beberapa  tahun  ini.  Menurunnya  kegiatan  ekonomi,  inflasi  dan  perubahan  suku  bunga menyebabkan  bank  selektif  untuk  mengantisipasi  lonjakan  non  performing  loan  (NPL). NPL yang tinggi adalah indikator gagalnya bank dalam mengelola bisnis. Pada penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja NPL  perbankan di Indonesia serta faktor-faktor yang  mempengaruhinya  (LDR,  LAR,  Inflasi,  BI  rate,  Kredit  yang  diberikan).  Pada penelitian  ini,  NPL  sebagai  variabel  terikat  dan  LDR,  LAR,  inflasi,  BI_rate,  dan  kredit yang  diberikan  sebagai  variabel  bebas.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  asumsi- asumsi  klasik  yaitu  heterokedastisitas,  multikolinearitas,  dan  autokorelasi  untuk mengetahui  keterkaitan  antara  variabel.  Hasil  penelitian  menyimpulkan  bahwa  kinerja NPL perbankan di Indonesia tahun 2012 sampai 2016 rata-rata masih baik yaitu dibawah 5%.  Namun  pada  tahun  2016,  kinerja  NPL  Bank  Permata  buruk  yaitu  sebesar  6.56%. Secara  keseluruhan,  tahun  2016  NPL  bank hampir mengalami  peningkatan  kecuali  Bank BRI. Besarnya pengaruh variabel bebas terhadap NPL secara terurut  adalah kredit yang diberikan, inflasi, LDR, LAR dan BI rate. Hasil uji klasik juga menyimpulkan bahwa NPL dengan  LDR,  LAR,  inflasi,  BI  rate,  dan  kredit  yang  diberikan  mempunyai  korelasi  cukup kuat.
Kata Kunci: BI Rate, Inflasi, Kredit yang diberikan, LAR, LDR, NPL.

## Abstract
The  national  banking  industry  has  experienced  ups  and  downs  for  decades.  Declining economic activity, inflation and interest rate changes cause banks to selectively shift non- performing loan surge (NPL). High NPL is an indicator of failure of the bank in managing the business. In this study aims to analyze the performance of banking NPLs in Indonesia as well as influencing factors (LDR, LAR, Inflation, BI  rate, Credits given). In this study, NPL  as  dependent  variable  and  LDR,  LAR,  inflation,  BI_rate,  and  credit  are  given  as independent  variables.  In  this  study,  the  classical  assumptions  are  tested heterokedastisitas,  multikolinearitas,  and  autocorrelation  to  determine  the  relationship between  variables.  The  results  concluded  that  the  performance  of  banking  NPLs  in Indonesia in 2012 to 2016 is still well below 5%. But in the year 2016, the performance of NPL  Bank  Permata  bad  that  is  equal  to  6.56%.  Overall,  in  2016  NPLs  of  banks  almost increased  except  Bank  BRI.  The  effect  of  the bebas variables  on  the  NPL  is  sequentially given credit, inflation, LDR, LAR and BI rate. The classical test results also concluded that NPLs with LDR, LAR, inflation, BI rate, and credit provided have a strong correlation.
Keywords: BI Rate, Credit provided, Inflation, LAR, LDR, NPL.

## PENDAHULUAN
Industri  perbankan  nasional  telah mengalami  pasang  surut  sejak  beberapa dekade  beberapa  tahun  ini.    Menurunnya kegiatan  ekonomi,  inflasi  dan  perubahan suku  bunga  menyebabkan  bank  selektif untuk mengantisipasi lonjakan non performing  loan (NPL).  Di  tengah  krisis energi  dan  pangan  global  sekarang  ini, kondisi ekonomi Indonesia saat ini relatif masih lebih baik daripada banyak negara. Namun  dibalik  situasi  ekonomi  ini, tersimpan  ancaman  kredit  bermasalah ( non performing loan / NPL) dan lonjakan inflasi. Jika ancaman itu gagal diantisipasi  pemerintah,  perekonomian akan  memburuk,  bahkan  mengarah  pada resesi.
Non  performing  loan (NPL)  adalah salah  satu  indikator  kunci  untuk  menilai kinerja  fungsi  bank,  karena  NPL  yang tinggi  adalah  indikator  gagalnya  bank dalam mengelola bisnis antara lain timbul masalah likuiditas (ketidakmampuan membayar  pihak  ketiga),  rentabilitas (hutang  tidak  dapat  ditagih),  dan solva- bilitas (modal  berkurang).  Laba  yang merosot  adalah  salah  satu  imbasnya karena  praktis  bank  kehilangan  sumber pendapatan disamping harus menyisihkan pencadangan  sesuai  kolektibilitas  kredit. NPL  mencerminkan  juga  risiko  kredit, semakin  tinggi  tingkat  NPL  maka semakin  besar  pula  risiko  kredit  yang ditanggung oleh  pihak  bank  (Diyanti  dan Widyarti,  2012).  Besarnya  NPL  menjadi salah  satu  penyebab  sulitnya  perbankan dalam  menyalurkan  kredit.  Semakin rendah  rasio  NPL  maka  semakin  rendah tingkat  kredit  bermasalah  yang  terjadi, yang  berarti  semakin  baik  kondisi  dari bank  tersebut.  Menurut  Riyadi  (2006), rasio  NPL  merupakan  perbandingan antara  jumlah  kredit  yang  diberikan dengan tingkat kolektibilitas yang merupakan  kredit  bermasalah  diban- dingkan dengan total kredit yang diberikan oleh bank.
NPL  dapat  dipengaruhi  oleh  faktor internal  bank,  faktor  internal  debitur  dan faktor  eksternal  non  bank  dan  debitur. Dalam  penelitian  ini  faktor-faktor  yang diduga  mempengaruhi Non  Performing Loan (NPL)  adalah Loan  to  Asset  Ratio (LAR), Loan to Deposit Ratio (LDR), BI rate , inflasi, dan kredit yang diberikan.
LAR  mengukur  tingkat  likuiditas bank  yang  menunjukkan  kemampuan bank  untuk  memenuhi  permintaan  kredit dengan  menggunakan  total  asset  yang dimiliki  bank.  LAR  merupakan  perban- dingan  antara  besarnya  kredit  yang diberikan  bank  dengan  besarnya  total asset yang dimiliki bank (Martono, 2004).
LDR mengukur perbandingan jumlah  kredit  yang  diberikan  bank dengan  dana  yang  diterima  oleh  bank, yang  menggambarkan  kemampuan  bank dalam membayar kembali penarikan dana oleh  deposan  dengan  mengandalkan kredit  yang  diberikan  sebagai  sumber likuiditasnya.  Penelitian  yang  dilakukan Adisaputra  (2012)  menyimpulkan  bahwa LDR  berpengaruh  secara  positif  dan signifikan  terhadap  NPL  dan  hasil penelitian  ini  sejalan  tetapi  bertolak belakang  dengan  yang  telah  dilakukan Mahmudah  (2013)  yang  menyimpulkan bahwa  LDR  berpengaruh  secara  negatif dan signifikan terhadap NPL.
BI rate merupakan indikator kebijakan  moneter  di  Indonesia.  Selain itu,  BI rate merupakan  salah  satu instrumen  kebijakan  operasi  pasar  yang mempengaruhi  peredaran  uang.  BI rate yang  naik  dapat  mengakibatkan  per- bankan akan menaikkan pula suku bunga depositonya. Dengan naiknya suku bunga deposito  maka  biaya  yang  dikeluarkan perbankan untuk menghimpun dana pihak ketiga  tersebut  juga  meningkat,  sehingga biaya  dana  perbankan  akan  meningkat. Jika  ini  terjadi  maka  suku  bunga  pin- jaman  perbankan  juga  akan  meningkat sehingga  kemungkinan  terjadinya  kredit bermasalah  semakin  besar.  Penelitian yang  dilakukan  Indrawan  (2013)  me-
nyimpulkan  bahwa  BI rate berpengaruh signifikan terhadap NPL.
Menurut  Diyanti  dan  Widyarti (2012),  inflasi  mempengaruhi  kegiatan ekonomi  baik  secara  makro  maupun mikro termasuk kegiatan investasi. Inflasi juga  menyebabkan  penurunan  daya  beli masyarakat  yang  berakibat  pada  penu- runan  penjualan.  Penurunan  penjualan yang  terjadi  dapat  menurunkan return perusahaan.  Penurunan return yang terjadi  akan  mempengaruhi  kemampuan perusahaan  dalam  membayar  angsuran kredit. Pembayaran angsuran yang semakin tidak tepat menimbulkan kualitas kredit  semakin  buruk  bahkan  terjadi kredit  macet  sehingga  meningkatkan angka  Non-  Performing  Loan.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  Inflasi memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap NPL.  Hasil  penelitian  ini  mendukung penelitian  yang  dilakukan  Mahmudah (2013) yang menyimpulkan bahwa Inflasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap  NPL  dan  penelitian  yang  dila- kukan  Indrawan  (2013)  yang  menyim- pulkan bahwa Inflasi berpengaruh terhadap NPL.
Faktor  kredit  seperti  yang  diteliti oleh  Dewi  (2009)  menunjukkan  faktor- faktor yang mempengaruhi strategi pemberian kredit dan dampaknya terhadap  NPL  pada  BPR  Propinsi  Jawa Tengah.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  strategi  pemberian  kredit  sangat berpengaruh  signifikan  terhadap  NPL. Semakin  baik  strategi  yang  digunakan maka semakin rendah rasio NPL.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas maka  tujuan  dari  penelitian  adalah mengetahui  bagaimana  kinerja  NPL perbankan  di  Indonesia  dari  waktu  ke waktu,  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhi kinerja NPL bank, mengetahui  apakah  ada  hubungan  antara NPL  dengan  LDR,  LAR,  inflasi,  suku bunga dan kredit yang disalurkan.

## METODE PENELITIAN
Objek  dari  penelitian  ini  adalah bank  umum  nasional  periode  2012 sampai  2016  yang  tercatat  di  Bank Indonesia  dan  Bursa  Efek  Indonesia dengan  jumlah  keseluruhan  8  bank  yaitu bank  pemerintah  sebanyak    4  bank  dan bank  swasta  sebanyak  6  bank.  Bank pemerintah  antara  lain  Bank  Mandiri, Bank  Nasional  Indonesia,  Bank  Rakyat Indonesia,  dan  Bank  Tabungan  Negara. Bank  swasta  antara  lain  Bank  Central Asia,  Bank  CIMB  Niaga,  Bank  Permata, Bank  Danamon,  Bank  OCBC  NISP,  dan Bank Mega.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa laporan  keuangan  neraca  dan  laba  rugi periode  2012  sampai  2016.  Teknik pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini adalah  dengan  mencari  informasi  pada jaringan  internet  yaitu  website  Bank Indonesia  dan  website  Bursa  Efek Indonesia  (BEI)  untuk  mendapatkan  data laporan  keuangan  dari  bank-bank  yang bersangkutan.
Variabel  bebas  terdiri  dari  5 variabel yaitu 2 rasio keuangan (LDR dan LAR),  inflasi,  BI rate ,  kredit  yang diberikan. Variabel terikat dalam penelitian ini yaitu kinerja  NPL.  Analisis awal  yang  dilakukan  adalah  uji  kol- mogrov smirnov dengan tingkat signifikansi  yang  digunakan  α  =  5% (Santosa, 2005). Pengujian hipotesis yang kedua  menggunakan  uji  klasik  hete- oskedatisitas.  Jika  diagram  pencar  yang ada  membentuk  pola-pola  tertentu  yang teratur maka regresi mengalami gangguan heteroskedatisitas.  Jika  diagram  pencar membentuk  pola  atau  acak  maka  regresi tidak mengalami gangguan heterogenitas. Yang  ketiga  menggunakan  uji  multi- kolinearitas.  Uji  ini  untuk  keadaan dimana  variabel-variabel  bebas  dalam persamaan  regresi  mempunyai  korelasi (hubungan) yang erat satu sama lain. Jika VIF  value  benilai  sekitar  1  maka  regresi
tidak  mengalami  gangguan  multikoline- aritas. Yang  keempat  uji  Otokorelasi. Pendekatan  yang  seringdigunakan  untuk menguji apakah terjadi otokorelasi adalah uji Durbin-Watson. Jika nilai DW > batas atas (dU) maka tidak ada otokorelasi, dan jika  nilai  DW  <  batas  bawah  (dL)  maka terjadi otokorelasi (Sulaiman, 2004).
Untuk  memudahkan  melakukan interprestasi  mengenai  kekuatan  hu- bungan  antara  dua  variabel  penulis memberikan  kriteria  sebagai  berikut (Sarwono, 2006): 0 = tidak ada korelasi antara dua variabel 0 – 0.25 = korelasi sangat lemah 0.25 – 0.5 = korelasi cukup 0.5 – 0.75 = korelasi kuat 0.75 – 0.99  = korelasi sangat kuat 1 = korelasi sempurna
Variabel  terikatyaitu  kinerja  NPL, sedangkan  variabel  bebas  adalah  LDR, LAR,  Inflasi,  BI rate ,  kredit  yang diberikan.  Model  penelitian  ini  seperti ditunjukkan pada Persamaan 1.
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + b 5 X 5 (1)
Y merupakan kinerja NPL, X 1 adalah rasio LDR, X 2 adalah  rasio  LAR, X 3 adalah inflasi, X 4 adalah BI rate , X 5 adalah
kredit yang diberikan, a adalah konstanta, b 1 – b 5 adalah koefisien regresi.
Hipotesis  dalam  penelitian  ini sebagai berikut:
H o :  Tidak  ada  hubungan  antara  kinerja NPL  dengan  LDR,  LAR,  inflasi, suku bunga, kredit yang disalurkan.
H a :  Ada  hubungan  antara  kinerja  NPL dengan  LDR,  LAR,  inflasi,  suku bunga, kredit yang disalurkan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel  1  menunjukkan  daftar  bank periode 2012 sampai 2016 yang digunakan sebagai sampel pada penelitian ini. Tabel 2 menunjukkan rata-rata rasio
NPL untuk tahun 2012 sampai 2016.
Berdasarkan Tabel 2, rata-rata rasio NPL  untuk  tahun  2012  sebesar  2.03%, tahun  2013  sebesar  1.78%,  tahun  2014 sebesar  2.04%,  tahun  2015  sebesar 2.17%,  tahun  2016  sebesar  2.98%.  Jika NPL  lebih  dari  5  %  maka  NPL  dapat dikatakan  buruk  dan  jika  NPL  kurang atau  sama  dengan  5%  maka  NPL  dapat dikatakan  baik,  sehingga  dapat  dilihat kinerja  NPL  dari  10  bank  rata-rata  baik. Namun  pada  tahun  2016,  kinerja  NPL Bank Permata buruk yaitu sebesar 6.56%.
Tabel 1. Daftar Bank Periode 2012 – 2016 sebagai Sampel Penelitian
No. Nama Bank 1 PT. Bank Mandiri 2 PT. Bank Nasional Indonesia (BNI) 3 PT. Bank Rakyat Indonesia (BRI) 4 PT. Bank Tabungan Negara (BTN) 5 PT. Bank Central Asia (BCA) 6 PT. Bank CIMB  Niaga 7 PT. Bank Permata 8 PT. Bank Danamon 9 PT. Bank OCBC NISP
10 PT. Bank Mega
Sumber: Bursa Efek Indonesia (2017)
Tabel 2. Rata-Rata Rasio NPL Periode 2012 – 2016 Nama Bank NPL Rata- Rata Kinerja NPL 2012  2013  2014  2015 2016 PT. Bank Mandiri 0.47 0.59 0.82 0.94 1.61 0.89 Baik PT. Bank Nasional Indonesia (BNI) 2.81 2.16 1.96 2.67 2.96 2.51 Baik PT. Bank Rakyat Indonesia (BRI) 3.68 2.27 1.41 1.92 1.61 2.18 Baik PT. Bank Tabungan Negara (BTN) 3.66 3.93 3.74 1.11 2.61 3.01 Baik PT. Bank Central Asia (BCA) 0.23 0.45 0.61 0.74 1.35 0.68 Baik PT. Bank CIMB  Niaga 2.37 2.36 4.17 4.02 4.09 3.40 Baik PT. Bank Permata 1.37 1.04 1.7 2.74 6.56 2.68 Baik PT. Bank Danamon 2.67 2.06 2.51 3.4 3.59 2.85 Baik PT. Bank OCBC NISP 0.91 0.73 1.37 1.33 1.94 1.26 Baik PT. Bank Mega 2.1 2.17 2.09 2.81 3.43 2.52 Baik Rata-Rata 2.03   1.78   2.04   2.17 2.98 Sumber: Bursa Efek Indonesia (2017)
Tabel 3. Rata-Rata Rasio LDR dan LAR Periode 2012 – 2016
Nama Bank Rata-Rata LDR Rata-Rata LAR PT. Bank Mandiri 87.44 60.05 PT. Bank Nasional Indonesia (BNI) 89.16 64.21 PT. Bank Rakyat Indonesia (BRI) 86.01 68.96 PT. Bank Tabungan Negara (BTN) 106.04 77.46 PT. Bank Central Asia (BCA) 75.42 60.74 PT. Bank CIMB  Niaga 91.41 68.69 PT. Bank Permata 85.26 67.90 PT. Bank Danamon 92.49 54.94 PT. Bank OCBC NISP 90.93 66.52 PT. Bank Mega 59.60 45.00 Rata-Rata 86.38 63.45 Sumber: Bursa Efek Indonesia (2017)
Bank  Indonesia  menetapkan  rasio LDR  ( loan  to  dept  ratio )  sebesar  110%, jika melebihi 110% maka artinya likuiditas  bank  tersebut  dinilai  tidak sehat. Berdasarkan Tabel 3, rata-rata rasio LDR  sepuluh  bank  dibawah  110% sehingga kinerja LDR dapat dinilai sehat. LDR  tertinggi  pada  periode  2012  –  2016 adalah  bank  BTN  sebesar  106,04%, hampir mendekati 110%.
Rasio  LAR  ( loan  to  asset  ratio ) merupakan  perbandingan antara besarnya kredit  yang  diberikan  bank  dengan besarnya  total  asset  yang  dimiliki  bank. Semakin  tinggi  rasio  ini  menunjukkan semakin kecil tingkat likuiditasnya karena jumlah  asset  yang  diperlukan  untuk membiayai  kreditnya  menjadi  semakin besar.  Berdasarkan  Tabel  3,  rata-rata rasio  LAR  terbesar  periode  2012  –  2016 adalah bank BTN sebesar 77,46%. Tabel 4. Rata-Rata Inflasi dan Suku Bunga Periode 2012 – 2016 Rata- rata Tahun 2012 2013 2014 2015 2016 Inflasi 4.3 8.38 8.36 3.35 3.02 BI Rate 5.77 6.48 7.54 7.52 6.17 Sumber: Bank Indonesia (2017)
Sumber: Bursa Efek Indonesia (2017)
Berdasarkan  Tabel  4,  rata-rata inflasi  untuk  tahun  2012  sebesar  4.3%, tahun  2013  sebesar  8.38%,  tahun  2014 sebesar  8.36%,  tahun  2015  sebesar 3.35%,  dan  tahun  2016  sebesar  3.02%. Rata-rata  suku  bunga  tahun  2012  sebesar 5.77%,  tahun  2013  sebesar  6.48%,  tahun 2014  sebesar  7.54,  tahun  2015  sebesar 7.52%, dan tahun 2016 sebesar 6.17%.
Berdasarkan  Tabel  5,  rata-rata kredit  yang  disalurkan  (dalam  jutaan rupiah)  untuk  tahun  2012  sebesar  Rp. 382.610.595,  tahun  2013  sebesar  Rp. 515.921.659,  tahun  2014  sebesar  Rp.
633.486.739,  tahun  2015  sebesar  Rp. 787.629.414, dan tahun 2016 sebesar Rp. 998.879.548.
Hasil  uji  Kolmogorov  Smirnov ditunjukkan  pada  Tabel  6.  Berdasarkan Tabel  6,  nilai  signifikansi  sebesar  0.2 lebih  besar  dari  0,05  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  data  yang  diuji berdistribusi  normal.  Selanjutnya  dilaku- kan  pengujian  korelasi  antara  variabel terikat yaitu NPL dan variabel bebas yaitu LDR,  LAR,  inflasi,  BI rate ,  dan  kredit yang  disalurkan.  Hasil  uji  korelasi ditunjukkan pada Tabel 7.

## Tabel 6. Hasil Uji Kolmogorov Smirnov
Unstandardized Residual N 50 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation 1.21077074 Most Extreme Differences Absolute .092 Positive .092 Negative -.069 Test Statistic .092 Asymp. Sig. (2-tailed) .200 c,d Sumber: Hasil Olah Data Sekunder dengan SPSS Nama Bank Kredit yang disalurkan (dalam jutaan rupiah) Rata - rata 2012 2013 2014 2015 2016 PT. Bank Mandiri 370,570,356 450,634,798 505,394,870 564,393,595 616,706,193 501,539,962 PT. Bank Nasional Indonesia (BNI) 200,742,305 250,637,843 277,622,281 326,105,149 393,275,392 289,676,594 PT. Bank Rakyat Indonesia (BRI) 2,519,265,377 3,589,219,037 4,593,675,964 5,912,690,475 7,939,828,899 4,910,935,950 PT. Bank Tabungan Negara (BTN) 81,410,763 100,467,391 115,915,801 138,955,804 164,446,381 120,239,228 PT. Bank Central Asia (BCA) 252,760,457 306,679,132 339,859,068 378,616,292 403,391,222 336,261,234 PT. Bank CIMB Niaga 137,104,439 145,808,989 163,623,334 163,682,732 165,923,435 155,228,586 PT. Bank Permata 93,705,893 118,368,843 131,388,463 125,867,973 94,787,664 112,823,767 PT. Bank Danamon 90,828,149 103,468,254 106,774,211 99,483,055 91,888,516 98,488,437 PT. Bank OCBC NISP 52,732,012 63,759,436 66,933,612 84,040,768 90,247,652 71,542,696 PT. Bank Mega 26,986,195 30,172,864 33,679,790 32,458,301 28,300,130 30,319,456 Rata - rata 382,610,595 515,921,659 633,486,739 782,629,414 998,879,548
Tabel 7. Hasil Uji Korelasi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .290 a .184 -.020 1.27771 Sumber: Hasil Olah Data Sekunder dengan SPSS
Tabel 8. Hasil Uji F
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 6.607 5 1.321 .809 .049 b Residual 71.832 44 1.633 Total 78.439 49 Sumber: Hasil Olah Data Sekunder dengan SPSS
Berdasarkan  Tabel  7,  nilai  R (koefisien  korelasi)  sebesar  0.290,  yang berarti  bahwa  variabel  terikat  dan variabel bebas dapat dikategorikan memiliki korelasi yang cukup. Pada Tabel 7,  nilai  R 2 =  0.184  berarti  variabel  NPL dapat  dijelaskan  18.4%  oleh  variabel LDR,  LAR,  Inflasi,  BI rate ,  kredit  yang diberikan,  sedangkan  sisanya  81.6% dijelaskan oleh variabel lain.
Selanjutnya  dilakukan  uji  F  untuk mengetahui  pengaruh  secara  simultan variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat. Hasil uji F ditunjukkan pada Tabel 8.
Pada  Tabel  8,  sig  <  ά  atau  0.049  < 0.05  maka  dapat  disimpulkan  bahwa LDR,  LAR,  inflasi,  BI rate dan  kredit yang diberikan berpengaruh secara simultan atau dengan kata lain H 0 ditolak, yang  artinya  ada  hubungan  antara  LDR, LAR,  inflasi,  BI rate dan  kredit  yang diberikan.  Uji  t  dilakukan  untuk  menge- tahui  pengaruh  secara  parsial  variabel
bebas terhadap variabel terikat. Hasil uji t ditunjukkan pada Tabel 9.
Pada  Tabel  9,  sig  =  0.314  >  0.05 yang  berarti  bahwa  H 0 diterima,  atau LDR  tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  NPL.  Sig  =  0.466  >  0.05  yang berarti  bahwa  H 0 diterima,  atau  LAR tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  NPL.  Sig  =  0.149  >  0.05  yang berarti  bahwa  H 0 diterima,  atau  inflasi tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  NPL.  Sig  =  0.927  >  0.05  yang berarti  bahwa  H 0 diterima,  atau  BI rate tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  NPL.  Sig  =  0.052  >  0.05  yang berarti  bahwa  H 0 diterima,  atau  Kredit yang diberikan  tidak berpengaruh secara signifikan  terhadap  NPL.  Walaupun  ke lima  variabel  tidak  berpengaruh  secara signifikan, tetapi dapat dilihat pada Tabel 9  bahwa  variabel  bebas  yang  paling berpengaruh adalah kredit yang diberikan sebesar 0.052.

## Tabel 9. Hasil Uji t
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Model B Std. Error Beta 1 (Constant) 2.447 2.022 1.210 .233 ldr .027 .026 .261 1.019 .314 lar -.024 .037 -.194 -.736 .466 inflasi .116 .079 .223 - 1.469 .149 bi_ rate -.025 .266 .014 -.093 .927 kredit -.521 .000 -.071 -.454 .052 Sumber: Hasil Olah Data Sekunder dengan SPSS
Berdasarkan  Tabel  9,  LAR,  kredit, dan  BI rate yang  disalurkan  berpengaruh negatif  yaitu  LAR  sebesar  –0.024,  kredit yang  disalurkan  sebesar  –0.521  dan  BI rate sebesar  –0.025.  LDR  dan  inflasi berpengaruh  positif  yaitu  LDR  sebesar 0.027  dan  inflasi  sebesar  0.116.  Oleh karena  itu,  model  penelitian  ditunjukkan pada Persamaan 2.
NPL    =  2,447  +  0.027 X 1 –  0.024 X 2 + 0.116 X 3 – 0,025 X 4 – 0,521 X 5 (2)
(2)
Apabila  LDR  naik  atau  turun sebesar  1%  maka  NPL  diharapkan  naik atau turun sebesar 0.027, apabila variabel bebas  lainnya  tetap.  Apabila  LAR  naik atau  turun  sebesar  1%  maka  NPL diharapkan naik atau turun sebesar 0,024 , apabila  variabel  bebas  lainnya  tetap.
Apabila  inflasi  naik  atau  turun  sebesar 1% maka NPL diharapkan naik atau turun sebesar  0,116, apabila  variabel  bebas lainnya  tetap.  Apabila  BI rate naik  atau turun  sebesar  1%  maka  NPL  diharapkan naik  atau  turun  sebesar  0,025, apabila variabel  bebas  lainnya  tetap.  Apabila kredit  yang  diberikan  naik  atau  turun sebesar  1%  maka  NPL  diharapkan  naik atau turun sebesar 0,521, apabila variabel bebas lainnya tetap.
Pada  Gambar  1  terlihat  bahwa penyebaran  residual  adalah  tidak  teratur. Hal  tersebut  dapat  dilihat  pada  plot  yang tidak  terpencar  dan  membentuk  pola tertentu.  Dengan  hasil  demikian,  kesim- pulan  yang  bisa  diambil  adalah  bahwa tidak  terjadi  gejala  homokedastisitas  atau persamaan  regresi  memenuhi  asumsi heterokedastisitas.
‘
Gambar 1. Plot Residual Sumber: Hasil Olah Data Sekunder dengan SPSS Tabel 10. Koefisien VIF Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics Model B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constan t) 2.447 2.022 1.210 .233 ldr .027 .026 .261 1.019 .314 .317 3.156 lar -.027 .037 -.194 -.736 .466 .300 3.334 inflasi -.116 .079 -.223 - 1.469 .149 .906 1.103 bi_ rate -.025 .266 -.014 -.093 .927 .899 1.113 kredit -5.743E-11 .000 -.071 -.454 .652 .858 1.166 Sumber: Hasil Olah Data Sekunder dengan SPSS
Tabel 11. Hasil Uji Durbin Watson Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .290 a .184 -.020 1.27771 2.005 Sumber: Hasil Olah Data Sekunder dengan SPSS
Pada  Tabel  10,  kelima  variabel bebas  yaitu  inflasi,  BI rate ,  dan  kredit yang diberikan, yang bernilai sekitar satu yaitu  inflasi  sebesar  1.103,  BI rate sebesar  1.113,  kredit  yang  diberikan sebesar  sebesar  1.166  yang  berarti  tidak terjadi  multikolinearitas  sedangkan  VIF dari LDR dan LAR menunjukkan adanya gejala multikolinearitas.
Berdasarkan  Tabel  10,  Durbin Watson (DW) = 2.005, du = 1.77, dan dl =  1.34  sehingga  DW  >  du  atau  2.005  > 1.77 yang berarti tidak ada autokorelasi.

## SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis,  kinerja NPL perbankan di Indonesia dalam kurun waktu  2012  sampai  2016  secara  umum masih  baik  dan  rata-rata  mengalami kenaikan  nilai  NPL  di  tahun  2016.  Akan tetapi,  kinerja  NPL  bank  Permata  tahun 2016  lebih  dari  5%  yaitu  sebesar  6.56% yang berarti kinerja NPL tahun 2016 bank Permata buruk.
Hasil pengujian asumsi-asumsi klasik  menunjukkan  bahwa  persamaan regresi  memenuhi  asumsi  heterokedas- tisitas,  inflasi,  BI rate, dan  kredit  yang diberikan  tidak  terjadi  multikolinearitas sedangkan  VIF  dari  LDR  dan  LAR menunjukkan  adanya  gejala  multikoli- nearitas, dan tidak ada autokorelasi. Berdasarkan  hasil  uji  korelasi, LDR,  LAR,  Inflasi,  BI rate dan  kredit yang  diberikan  mempunyai  korelasi cukup kuat terhadap variabel NPL. Secara simultan  lima  variabel  LDR,  LAR,
Inflasi, BI rate dan kredit yang disalurkan berpengaruh  terhadap  NPL  tetapi  secara parsial  tidak  berpengaruh  terhadap  NPL. Walaupun secara parsial ke lima variabel
tidak  berpengaruh  secara  signifikan, tetapi berdasarkan koefisien lima variabel dapat  diketahui  bahwa  secara  berurutan variabel  bebas  yang  berpengaruh  adalah kredit yang diberikan, inflasi, LDR, LAR, dan  yang  kelima  adlah  BI rate .  Rasio LDR mempunyai pengaruh tidak signifikan terhadap kinerja NPL bank dan pengaruhnya positif. Semakin tinggi LDR maka  NPL  bank  akan  tinggi. Rasio  LAR mempunyai  pengaruh  tidak  signifikan terhadap  kinerja  NPL  bank  dan  pe- ngaruhnya  negatif. Semakin  rendah  rasio LAR maka NPL bank akan tinggi. Inflasi mempunyai  pengaruh  tidak  signifikan terhadap  kinerja  bank  dan  pengaruhnya positif. Semakin  tinggi inflasi  maka  NPL bank  akan  tinggi.  BI rate mempunyai pengaruh  tidak  signifikan  terhadap  ki- nerja  bank  dan  pengaruhnya  negatif. Semakin  tinggi  BI rate maka  NPL  bank akan  tinggi.  Kredit  yang  disalurkan mempunyai  pengaruh  tidak  signifikan terhadap  kinerja  bank  dan  pengaruhnya negatif  semakin  rendah  kredit  yang disalurkan  kinerja  NPL  bank  semakin buruk.
Hasil  pengujian  pada  penelitian  ini dapat  digunakan  untuk  menganalisis kinerja  NPL  perbankan  di  Indonesia. Faktor-faktor yaitu LDR, LAR, Inflasi, BI rate dan  kredit  yang  diberikan,  melalui uji  F  berpengaruh  secara  signifikan terhadap kinerja NPL, yang berarti bahwa LDR,  LAR,  inflasi,  BI rate ,  dan  kredit yang  disalurkan  mempunyai  peran  yang cukup  untuk  menentukan  kinerja  NPL bank periode 2012 – 2016.
Pada  penelitian  lebih  lanjut  dapat menambahkan  variabel  lain  sebagai variabel  bebas  yang  mempengaruhi  NPL sehingga  dapat  diperolah  model  pene-
litian  yang  lebih  menjelaskan  variabel NPL.

## DAFTAR PUSTAKA
Adisaputra,  I.  (2012).  Analisis  Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi Non Performing Loan pada PT.Bank Mandiri  (PERSERO)  Tbk. Skripsi . Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Hasanuddin. Bank Indonesia. (2017). Laporan Keuangan  Publikasi  Bank.  Retrieved from http//www.bi.go.id. Bank Mandiri. (2017). Laporan Keuangan Publikasi Bank. Retrieved from http//www.bankmandiri.co.id.
Bursa  Efek  Indonesia.  (2017).  Laporan Keuangan  Publikasi  Bank.  Retrieved from http//www.idx.co.id.
Dewi,  C.  (2009).  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Strategi  Pemberian Kredit Dan Dampaknya Terhadap Non Perfoming  Loan (  Studi  Kasus  Pada Bank  Perkreditan  Rakyat  Di  Propinsi Jawa  Tengah  ). Tesis .  Program  Studi Magister  Manajemen  Program  Pasca Sarjana Universitas Diponegoro. Diyanti,  A  dan  Widyarti,  E.  T.  (2012).
Analisis  Pengaruh  Faktor  Internal  dan Eksternal  terhadap  terjadinya Non-
Performing  Loan (Studi  Kasus  pada
Bank  Umum  Konvensional  yang Menyediakan Layanan Kredit Pemilikan Rumah Periode 2008-2011). Diponegoro  Journal  of  Management ,
1(4), 290 – 299.
Indrawan, R. (2013). Analisis Pengaruh LDR, SBI, Bank Size dan Inflasi terhadap Non Performing Loan Kredit
Kepemilikan Rumah. Skripsi . Fakultas
Ekonomi dan Bisnis Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah. Mahmudah,  R.  (2013).  Analisis  Faktor- faktor yang Mempengaruhi Non
Performing  Loan di  Sulawesi  Selatan. Skripsi .  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis
Universitas Hasanuddin.
Martono.  (2004).  Bank  dan  Lembaga
Keuangan lain. Yogyakarta: Ekonisia.
Riyadi, S. (2006). Banking Assets and
Liability Management (Ed. 3). Jakarta:
Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Santosa,  P.  B.  (2005).  Analisis  Statistik dengan  Microsoft  Excel  &  SPSS.
Yogyakarta: Andi.
Sarwono,  J.  (2006).  Metode  Penelitian Kuantitatif  &  Kualitatif.  Yogyakarta:
Graha Ilmu.
Sulaiman,  W.  (2004).  Analisis  Regresi Menggunakan SPSS. Yogyakarta: Andi.