Jurnal Keuangan dan Perbankan, Vol.18, No.1 Januari 2014, hlm. 105–119 Terakreditasi  SK.  No.  64a/DIKTI/Kep/2010 http://jurkubank.wordpress.com
Korespondensi dengan Penulis:
Pamuji Gesang Raharjo: Telp. +62 251 831 3813; Fax. +62 251 831 8515 E-mail: pamujiraharjo@yahoo.com

## FAKTOR DETERMINAN MARJIN BUNGA BERSIH BANK PEMBANGUNAN DAERAH DI INDONESIA: SUATU STUDI DATA PANEL

## Pamuji Gesang Raharjo
Program Pascasarjana Manajemen dan Bisnis Institut Pertanian Bogor Jl. Raya Pajajaran, Bogor 16151 Jawa Barat

## Abstract
This paper analyzed the determinants of net interest margins of the regional development banks (BPD) in Indonesia. The empirical specification was focused on the reported net interest rate margin that was assumed to be a function of two sets variables namely bank internal variable and macro economic factor as the external variable. The sample used in this study consisted of eight regional developments banks during the first three months of 2008 until the fourth three months of 2012. The results of panel data analysis with fixed effect model showed that bank internal factors such as Return on Asset (ROA) and asset growth (LNSIZE) had a contribu- tion to the hight of net interest margin of the regional development banks (BPD) in Indonesia. Furthermore, the market interest rate as a macroeconomic variable had a positive relationship with the net interest margin of the regional development banks.
Key words: commercial banks, net interest margin, panel data
Sebagaimana dinyatakan dalam Undang-Undang Nomor 13 tahun 1962 tentang ketentuan-ketentuan pokok Bank Pembangunan Daerah (BPD), sejatinya pendirian Bank Pembangunan Daerah di Indone- sia dimaksudkan untuk menyediakan pembiayaan bagi  pelaksanaan  usaha-usaha  pembangunan daerah, yaitu dengan memberikan pinjaman untuk keperluan  investasi,  perluasan,  dan  pembaruan proyek-proyek  pembangunan  daerah,  baik  yang diselenggarakan oleh pemerintah daerah maupun yang diselenggarakan oleh perusahaan-perusahaan
campuran antara pemerintah daerah dan swasta. Untuk itu, sudah seharusnya Bank Pembangunan Daerah  dapat  menjadi  salah  satu  ujung  tombak dalam pembangunan ekonomi daerah.
Seiring  dengan  perubahan  kondisi  pereko- nomian, lingkungan usaha yang melingkupi, dan regulasi yang berlaku, saat ini Bank Pembangunan Daerah merupakan bank umum komersial seperti halnya bank umum komersial lainnya, seperti Bank Persero, Bank Umum Swasta Nasional, Bank Cam- puran,  maupun  Bank  Asing.  Dengan  demikian,

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.1, Januari 2014: 105–119
Bank Pembangunan Daerah dalam melaksanakan perannya  sebagai  agent  of  development  maupun fungsi  intermediasi  dalam  perekonomian,  harus dilakukan secara  efisien sehingga  dapat berkom- petisi dengan bank-bank umum komersial lainnya dengan tetap mampu memberikan imbal hasil yang maksimal kepada pemegang saham dan pemangku kepentingan lainnya.
Salah satu indikator yang dapat digunakan dalam  mengukur  efisiensi  bank  adalah  marjin bunga  bersih  (net  interest  margin  atau  disingkat NIM).  NIM  yang  tinggi  sering  dikaitkan  dengan terdapatnya  inefisiensi  dalam  sistem  perbankan, terutama  di  negara-negara  berkembang  karena biaya  yang  timbul  sebagai  akibat  inefisiensi tersebut,  bank  mengalihkannya  kepada  nasabah dengan  membebankan  suku  bunga  kredit  yang lebih tinggi (Fry, 1995; Randall, 1998; dan Barajas et al ., 1999). Sebaliknya dengan NIM yang rendah, maka  biaya  sosial  (expected  social  cost)  yang  di- tanggung oleh masyarakat terhadap kegiatan inter- mediasi  yang  dilaksanakan perbankan  juga  akan rendah.  Biaya  intermediasi  yang  efisien  diindi- kasikan dengan suku bunga bank yang rendah dan merefleksikan efektivitas dari suatu kebijakan mo- neter,  stabilitas  keuangan  yang  terpelihara  baik, dan sistem perbankan yang kompetitif. Sebaliknya, biaya  intermediasi  yang  tinggi  akan  mengurangi insentif bagi pelaku-pelaku ekonomi (Hadad et al., 2003).
Interpretasi mengenai tingginya NIM dapat dilihat  dari  dua  sisi.  Pertama,  NIM  yang  tinggi mencerminkan  tingkat  efisiensi  perbankan  yang rendah  dan  kondisi  pasar  perbankan  yang  tidak kompetitif.  Kedua,  NIM yang  tinggi  mencermin- kan regulasi di bidang perbankan yang belum me- madai dan tingginya asymmetry information (Claeys & Vennet, 2007). Pada kondisi tertentu, NIM yang tinggi  diindikasikan  dengan  premi  risiko  yang tinggi,  sedangkan  pada  kondisi  kompetisi  yang semakin meningkat akan mendorong perilaku spe-
kulatif  dari perbankan  yang dapat  menimbulkan ketidakstabilan sistem keuangan (Hellmann et al., 2000).
NIM merupakan selisih antara pendapatan bunga  yang  diterima  dari  kredit  yang  diberikan bank  pada  periode  waktu  tertentu  dan  aset  pro- duktif  lainnya  dikurangi  dengan  jumlah  bunga yang dibayarkan kepada penyimpan dana dan pe- megang  surat  utang  bank  dibagi  dengan  jumlah rata-rata aset produktif pada periode waktu yang sama.  Sesuai  dengan  Peraturan  Bank  Indonesia nomor 14/15/PBI/2012 tentang Penilaian Kualitas Aset  Bank  Umum,  yang  dimaksud  dengan  aset produktif  adalah  penyediaan  dana  bank  untuk memperoleh  penghasilan  dalam  bentuk  kredit, surat  berharga,  penempatan  dana  antar  bank, tagihan akseptasi, tagihan atas surat berharga yang dibeli dengan janji dijual kembali (reverse repurchase agreement ), tagihan derivatif, penyertaan, transaksi rekening  administratif,  serta  bentuk  penyediaan dana lainnya yang dapat dipersamakan dengan itu.
NIM bersama-sama return on asset (ROA) dan return on equity (ROE) dapat menjadi indikator ke- uangan yang digunakan dalam mengukur tingkat profitabilitas  bank  (Murthy  &  Sree,  2003  dan Caruntu & Laurentiu 2008). Dengan demikian, se- makin tinggi NIM merefleksikan tingkat keuntung- an bank yang semakin tinggi dan stabililtas bank yang  semakin  terjaga.  Pada  sisi  lain,  NIM  yang tinggi juga dapat merefleksikan terdapatnya prak- tik  pemberian  kredit  dengan  risiko  kredit  yang tinggi sehingga bank harus membentuk cadangan kerugian  kredit  yang  cukup  besar  (Khrawish, 2011).
Pada akhir semester kedua tahun 2012 pangsa pasar aset, dana pihak ketiga (DPK), dan kredit dari BPD adalah masing-masing sebesar 8,60%, 8,64%, dan  8,04%  dari  total  aset,  DPK,  dan  kredit  per- bankan di Indonesia (Statistik Perbankan Indonesia, Bank  Indonesia,  Desember  2012),  seperti  yang tampak pada Gambar 1.
366,685 1,705,408 217,713 301,966 135,472 1,535,343 155,430 132,454 104,346 1,353,149 278,535 1,201,284 177,468 153,299 90,341 1,123,364 219,207 961,994 - 200,000 400,000 600,000 800,000 1,000,000 1,200,000 1,400,000 1,600,000 1,800,000 Persero BPD BUSN D BUSN ND Campuran Asing (Rp. milyar) Aset DPK Kredit
Gambar 1. Pangsa Pasar Aset, DPK, dan Kredit Perbankan di Indonesia Posisi Desember 2012
Persero (5,95%) BUSN-D (5,17%) BUSN ND (9,34%) BPD (6,7%) Campuran (3,63%) B Asing (3,47%) B Umum (5,49%) 0 2 4 6 8 10 12 2001 2002 2003 2004
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

## Gambar 2. Perkembangan NIM Perbankan Indonesia Periode 2001–2012
NIM kelompok BPD pada akhir tahun 2012 adalah  sebesar  6,7%  atau  mengalami  penurunan sebesar  1,4%  apabila  dibandingkan  NIM  tahun 2011  sebesar  8,1%.  Namun  demikian,  NIM  rata- rata BPD selama periode tahun 2001 sampai dengan
tahun 2012 adalah sebesar 8,44% atau merupakan NIM rata-rata tertinggi apabila dibandingkan de- ngan NIM rata-rata kelompok bank umum komer- sial lainnya di Indonesia.

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.1, Januari 2014: 105–119
Perkembangan NIM masing-masing kelom- pok bank umum komersial yang beroperasi di Indo- nesia  selama  periode  tahun  2001  sampai  dengan tahun  2012  secara  lengkap  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Bank  Indonesia  selaku  otoritas  perbankan di Indonesia telah terus berupaya mendorong per- bankan  di  Indonesia  untuk  menurunkan  suku bunga kredit dan NIM ke tingkat yang wajar. Salah satu upaya yang dilakukan Bank Indonesia adalah dengan  menerbitkan  paket  kebijakan  pada  awal tahun  2011  guna  meningkatkan  efisiensi  serta menurunkan  tingkat  suku  bunga  kredit  ke  batas yang wajar, diantaranya dengan mewajibkan bank mempublikasikan suku bunga dasar kredit (prime lending rate ) kepada nasabahnya.
Penelitian  ini  secara  khusus  menganalisis perilaku  dan  faktor-faktor  determinan  yang mempengaruhi tingkat NIM bank umum komersial di  Indonesia,  khususnya  Bank  Pembangunan Daerah  (BPD)  dengan  menggunakan  variabel- variabel yang telah diteliti oleh peneliti-peneliti ter- dahulu. Berdasarkan permasalahan yang telah di- rumuskan tersebut di atas, maka penelitian ini ber- tujuan menganalisis faktor-faktor determinan NIM bank pembangunan daerah di Indonesia.

## Net Interest Margin
Analisis  NIM  merupakan  salah  satu  cara dalam  mengukur  biaya  intermediasi  keuangan, yaitu selisih antara biaya bunga yang dibayar pe- minjam kepada bank dan pendapatan bunga yang diterima  deposan  (Brock  &  Suarez,  2000). Determinan NIM dapat diketahui dengan menggu- nakan  dua  pendekatan  model,  yaitu  pendekatan tradisional  dan  pendekatan  modern.  Pendekatan tradisional dilihat dari variabel yang mempenga- ruhi  NIM  yang  dilakukan  dengan  menganalisis neraca  bank,  sedangkan  pendekatan  modern  de- ngan memperhatikan permintaan dan penawaran tingkat  bunga  berdasarkan struktur  mikro  bank.
NIM  merupakan  rasio  pendapatan  bunga bersih terhadap rata-rata jumlah aktiva produktif bank. Pendapatan bunga bersih adalah selisih pen- dapatan bunga dengan beban bunga yang dibayar- kan,  sedangkan  aktiva  produktif  yang  diperhi- tungkan adalah aktiva produktif yang menghasil- kan  bunga  (interest  bearing  assets),  sehingga Manurung & Dezmercoledi (2013) membuat per- samaan sebagai berikut:
ni = r * L – i * D (1)
Dimana:
ni = pendapatan bunga bersih
L = jumlah pinjaman yang diberikan
D = jumlah simpanan
r = tingkat  bunga  pinjaman  yang  diberikan kepada nasabah
i = bunga yang dibayarkan kepada pemilik dana
Selanjutnya,  L  =  D  +  E,  dan  secara  umum jumlah L merupakan persentase dari (D+E) karena bank  harus  menyediakan  cadangan  pada  Bank Sentral, maka persamaan (1) dapat ditulis kembali menjadi sebagai berikut:
ni = r * [(1 –  ) * (D + E)] – i * D (2)
ni = r * (1 –  ) * E + [(1 –  ) * r – i] * D (3)
Dimana E adalah jumlah ekuitas yang dimi- liki bank dan  merupakan persentase giro wajib minimum yang merupakan cadangan bank  pada Bank Sentral. Jika persamaan (3) diturunkan pada turunan  pertama  terhadap  D,  maka  diperoleh sebagai  berikut:
i r D ni      * ) 1 (  (4)
Bila turunan pertama sama dengan nol, maka nilai r akan menjadi sebagai berikut:
) 1 (    i r (5)

## Faktor Determinan Marjin Bunga Bersih Bank Pembangunan Daerah di Indonesia: Suatu Studi Data Panel
Melalui persamaan (5) dapat diartikan bahwa bank  dapat  mengumpulkan  dana  pihak  ketiga sebanyak-banyaknya  apabila  tingkat  bunga  yang dikenakan  pada  pinjaman  merupakan  hasil  dari pembagian  bunga  yang  diberikan  kepada  dana pihak ketiga dengan rasio dana yang dapat dipin- jamkan (Manurung & Dezmercoledi, 2013).
Studi yang dilakukan Ho & Saunder (1981) merupakan pionir dalam menganalisa NIM dengan membuat model perbankan sebagai lembaga inter- mediasi antara penerima dana dan penyalur dana, model  ini  disebut  dengan  model  dealer  (Dealer’s model ). Dalam model tersebut, bank berfungsi se- bagai  perantara  yang  bersikap  risk  averse  antara pasar kredit dengan pasar dana pihak ketiga. Ber- dasarkan analisa tersebut, besaran dan penetapan NIM ditentukan oleh dua faktor utama yaitu de- rajat  persaingan  antar  bank  dalam  menghimpun dan menempatkan dana serta faktor eksposure ter- hadap  suku  bunga  pasar  uang  dimana  bank  ter- sebut  berada.
Model Ho & Saunders disebut dengan pen- dekatan  bid-ask  spread,  dimana  modelnya  adalah sebagai  berikut:
Q R b a s 2 1 2 1   
     (6)
Dimana:
s = spread  (selisih  antar  bunga  pinjaman  dan bunga simpanan)
  = mengukur kekuatan pasar (market power)
R = koefisien  bank  dalam  menghindari  risiko (bank risk aversion)
2 1  = varians  dari  tingkat  bunga  simpanan  dan pinjaman
Q = ukuran besarnya (size) transaksi bank
Model  Ho  &  Saunders  ini  menjadi  dasar penelitian bagi akademisi dalam membuat model net  interest  margin .  Model  Ho  &  Saunders  selan- jutnya  dikembangkan  oleh  Angbazo  (1997)  dan
Allen (1988). Model ini juga digunakan oleh Brock & Suarez  (2000), Saunders  & Schumacher  (2000), dan  Drakos  (2002).  Selanjutnya  konsep  formula model Ho & Saunders dilakukan penyesuaian oleh Maudos  &  Guevera  (2004)  menjadi  persamaan sebagai  berikut:
) ( ' ) ( " 4 1 ) ( ) ( 2 1 2 1 W U W U D D C L L C b a s L L D D                            LM M L L M D L L L    ) ( 2 ) ( 2 0 2 2 0      (7)
Berdasarkan persamaan (7), marjin bunga (s) merupakan fungsi penjumlahan dari dua param- eter yaitu a dan b yang merupakan marjin pasar dana (simpanan) dan pasar  kredit sebagai kompensasi terhadap risiko suku bunga pasar dana dan risiko kredit. Dengan demikian marjin bunga ditentukan oleh elastisitas pasar kredit dan pasar dana (alpha dan beta) serta biaya pengelolaan portofolio kredit dan struktur pendanaan bank. Selain itu terdapat faktor risiko dimana bank diasumsikan menganut risk  averse serta  faktor  volatilitas  pasar  uang  dan pasar  modal beserta  kovariannya.
Bukti  empiris  dari  penerapan  model  Ho  & Saunders menyimpulkan bahwa konsentrasi dari struktur pasar perbankan secara signifikan mem- pengaruhi  NIM  di  Argentina,  Chili,  Kolombia, Mexico, dan Peru (Martinez et al., 2004). Pada sisi lain,  bank-bank  asing  memiliki  biaya  yang  lebih efisien sehingga memiliki NIM yang lebih rendah dibandingkan dengan bank-bank domestik. Gelos (2006)  mendapatkan  bahwa  terdapat  perbedaan yang signifikan antara NIM perbankan di negara- negara Amerika Latin dibandingkan dengan NIM perbankan di negara-negara berkembang. Studi ini menyimpulkan bahwa tingginya NIM perbankan di negara-negara Amerika Latin karena rendahnya tingkat  kompetisi,  sehingga  menyebabkan  bank kurang efisien dan suku bunga relatif tinggi.
Model NIM lainnya adalah model yang di- kembangkan  oleh  Klein  (1971)  dan  Monti  (1972)

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
yang  mengembangkan  model  teori  perusahaan (firm theoretic  model).  Model  ini menguji  bank  se- bagai model statis antara penawaran simpanan dan permintaan  kredit.  Model ini  selanjutnya  dikem- bangkan  oleh  Wong  (1997),  Salazar  et  al.  (1999), dan Carbo & Rodriguez (2007).

## METODE
Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa laporan keuangan publikasi triwulanan dari masing-masing BPD. Laporan  keuangan tersebut mencakup laporan posisi keuangan (neraca), lapor- an laba rugi, laporan kewajiban penyediaan modal minimum,  kualitas  aset  produktif,  perhitungan rasio keuangan, dan informasi lainnya. Penelitian ini  juga  didukung  dengan  data-data  lain  yang diperlukan, seperti Statistik Perbankan Indonesia (SPI) dan Kajian Stabilitas Keuangan (KSK) yang diterbitkan oleh Bank Indonesia, suku bunga pen- jaminan simpanan yang diterbitkan oleh Lembaga Penjamin Simpanan (LPS), dan tingkat inflasi di- umumkan  oleh  Bank  Indonesia  serta  hasil  pene- litian  lainnya  yang  relevan  dengan  faktor-faktor diskriminan NIM bank umum.
Data  yang  berhasil  dihimpun  kemudian disusun dalam suatu data panel yang merupakan data dua dimensi, yakni perpaduan antara dimensi waktu (time series) dan dimensi data bank-bank BPD (cross  section)  sehingga  dapat  memberikan  infor- masi  yang  lebih  banyak  yang  diperlukan  dalam penelitian ini. Data panel juga memiliki keunggulan karena  bersifat  robust  terhadap  beberapa  tipe  pe- langgaran asumsi Gauss Markov, yaitu heteroske- dasitas dan  normalitas (Wooldridge,  2010).
Data panel yang digunakan dalam penelitian ini  bersifat  longitudinal  data,  yaitu  dengan  mene- tapkan sejumlah sampel cross section dan kemudian mengikuti  variabel  yang  diamati  dari  waktu  ke waktu  selama  periode  pengamatan.  Data  panel yang  digunakan  juga  memiliki  jumlah  observasi time series yang sama (balanced panel data), yaitu sejak
triwulan  pertama  tahun  2008  sampai  dengan triwulan keempat tahun 2012.
Populasi yang digunakan penelitian ini adalah seluruh  Bank  BPD  di  Indonesia  yang  masih beroperasi pada akhir tahun 2012. Sampel dalam penelitian ini adalah BPD yang dapat menyajikan laporan  keuangan  publikasi  secara  lengkap  dan runtut sejak triwulan pertama tahun 2008 sampai dengan  triwulan  keempat  tahun  2012.  Dengan kriteria tersebut, maka diperoleh 8 (delapan) BPD dengan  total  aset  sebesar  Rp  170,39  triliun  atau 46,47%  dari  total  aset  seluruh  BPD  pada  posisi Desember  2012.
Variabel  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini merupakan skala pengukuran rasio yang  terdiri  dari  faktor  internal  (bank  specific  fac- tors )  dan  faktor  eksternal.  Faktor  internal  terdiri dari  variabel-variabel  yang  berasal  dari  kinerja bank yang tercermin dari neraca, laporan laba rugi, dan laporan keuangan lainnya yang wajib disusun dan  dipublikasikan  oleh  bank  sesuai  dengan ketentuan yang berlaku, sedangkan faktor ekster- nal merupakan variabel-variabel yang tidak berhu- bungan  dengan  manajemen  bank  tetapi  mencer- minkan  kondisi  ekonomi  yang  mempengaruhi operasional dan kinerja bank (Athanasoglou et al., 2005).
Penelitian  ini  menggunakan  tujuh  variabel internal dan dua variabel eksternal. Variabel-vari- abel  tersebut  merupakan  variabel-variabel  yang telah digunakan dalam penelitian-penelitian sebe- lumnya.  Jenis  dan  definisi  dari  masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 1.
Untuk  dapat  menjawab  tujuan  penelitian yang  terkait  dengan  faktor  determinan  NIM perbankan di  Indonesia, maka  model persamaan data panel yang digunakan adalah sebagai berikut: NIM it =  it +  1 LNSIZE it +  2 CAR it +  3 NPL it +  4 ROA it +  5 BOPO it +  6 LDR it +  7 GWM it +  8 MPR it +  9 LPS it +  it
Faktor Determinan Marjin Bunga Bersih Bank Pembangunan Daerah di Indonesia: Suatu Studi Data Panel
Tabel 1. Variabel Penelitian
Lognormal Pertumbuhan  Asset  (LNSIZE). Ukuran  bank  merupakan  suatu  variabel  yang digunakan untuk mengukur skala ekonomi. Pada sebagian  besar  studi  mengenai  perbankan,  total aset bank digunakan sebagai proxy. Ukuran bank memiliki  hubungan  yang  positif  dengan  pen- dapatan bank sampai batas tertentu, dan akan me-
miliki dampak yang negatif apabila ukuran bank sangat besar, karena adanya birokrasi atau alasan lainnya. Penelitian ini menggunakan logaritma to- tal aset (LNSIZE) sebagai proxy terhadap ukuran bank sebagaimana yang digunakan oleh Athanasoglou et al. (2005).
Aspek Variabel Independen Indikator Tanda Referensi Faktor Internal ( Bank Specific Factors) Pertumbuhan Pertumbuhan Aset (LnSIZE) Logaritma dari pertumbuhan aset (Ln(Aset t+1 – Aset t0 / Aset t0 )) +/– Maudos & Guevara (2004); Liebeg & Schwaiger (2006); Sidabalok & Viverita (2011); dan Manurung & Dezmercoledi (2013) Permodalan Capital Adequacy Ratio (CAR) ((Modal Tier1 + Modal Tier2 + Modal Tier3) – Faktor Pengurang Modal) / ATMR + McShane & Sharpe (1985) dan Brock & Suarez (2000) Risiko Non Performing Loan (NPL) Jumlah Kredit Bermasalah/Total Kredit + Angbazo (1997) dan Sidabalok & Viverita (2011) Profitabilitas Return on Asset Laba sebelum pajak disetahunkan /rata- rata aset bank + Khrawish (2011) dan Ongora & Kussa (2013) Efisiensi BOPO Biaya Operasional / Pendapatan Operasional + Brock & Suarez (2000); Lieberg & Schwaiger (2006); dan Sidabalok & Viverita (2011). Likuiditas Giro Wajib Minimum (GWM) Rata-rata saldo rekening giro pada BI/Jumlah DPK masa laporan dua bulan sebelumnya + Brock & Suarez (2000) dan Sidabalok & Viverita (2011) Loan to Deposit Ratio (LDR) Total Kredit/Jumlah DPK + Manurung & Dezmercoledi (2013) Faktor Eksternal ( External Factors) Kekuatan Pasar Pangsa Pasar Kredit (MPR) Pangsa pasar kredit bank terhadap total kredit perbankan + Ho & Saunders (1981), McShane & Sharpe (1985); Wong (1997); dan Saunders & Schumacher (2000) Suku Bunga Suku Bunga Penjaminan Simpanan Suku bunga penjaminan simpanan yang ditetapkan oleh Lembaga Penjamin Simpanan (LPS) + Saunders & Schumacher (2000) dan Brock & Suarez (2000)

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.1, Januari 2014: 105–119
Demirguc-Kunt  &  Huizinga  (1999)  meng- indikasikan bahwa besarnya ukuran bank memiliki suatu  dampak  positif  yang  signifikan  terhadap marjin  bunga.  Pada  sisi  yang  lain,  ukuran  bank memiliki  hubungan  yang  negatif  dengan  marjin bunga  seperti  yang  dikemukakan  oleh  Tin  et  al. (2011), semakin besar suatu bank cenderung akan memperoleh marjin yang terlalu rendah dan bank yang memiliki  aset yang terlalu  besar cenderung menjadi  tidak  efisien  sehingga  menyebabkan memperoleh  marjin  bunga  yang  rendah.  Ben  & Goaeid  (2001)  mencatat  hubungan  yang  negatif antara ukuran bank dengan marjin bunga. Dengan demikian,  ukuran  bank  dapat  berdampak  positif atau negatif terhadap marjin bunga bank.
Rasio permodalan (CAR) merupakan suatu rasio  keuangan  yang  dapat  digunakan  dalam mengukur  kecukupan  modal  yang  dimiliki  bank untuk menutup seluruh potensi risiko yang melekat pada  aset  produktif  bank,  yang  sebagian  besar merupakan kredit yang diberikan bank. CAR dida- sarkan  prinsip  bahwa  setiap  aset  produktif  yang dimiliki bank mengandung risiko sehingga harus disediakan  jumlah  modal sebesar  prosentase  ter- hadap jumlah aset produktifnya. Menurut Saunders &  Schumacher  (2000),  modal  bank  digunakan untuk menyerap potensi kerugian bank, baik risiko yang telah diantisipasi (expected risks) maupun risiko ketidakpastian (unexpected risks) sehingga mendo- rong bank untuk memperoleh marjin yang tinggi. Pada  umumnya  bank  memelihara  modal  di  atas persyaratan  rasio  permodalan  minimum  untuk mengantisipasi peningkatan ekposur risiko kredit, dan untuk menutup biaya rasio permodalan yang tinggi,  bank  memperlebar  spread  antara  suku bunga kredit dengan suku bunga simpanan.
Industri  perbankan  disebut  juga  dengan industri yang banyak mengandung risiko (risk in- dustry ),  karena  setiap  aktivitas  bisnis  bank  tidak terlepas dari  risiko. Dengan  fungsi utamanya  se- bagai lembaga intermediasi,  maka risiko terbesar yang  dihadapi  bank  adalah  risiko  kredit.  Rasio
keuangan yang digunakan sebagai proksi terhadap besarnya  risiko  kredit  adalah  rasio  NPL.  NPL merupakan  besarnya  jumlah  kredit  bermasalah pada  suatu  bank  dibanding  dengan  total  keselu- ruhan  kreditnya.
Return on Asset (ROA) merupakan rasio ke- uangan yang  sering digunakan  untuk mengukur keuntungan  bersih  yang  diperoleh  bank  dari penggunaan  aset  bank.  ROA  merupakan kemampuan  bank  dalam  menghasilkan  laba berdasarkan total  aset yang  dimiliki.
Rasio  biaya  operasional  terhadap  penda- patan operasional (BOPO) sering disebut rasio efi- siensi yang digunakan untuk mengukur kemam- puan manajemen bank dalam mengendalikan biaya operasional  terhadap  pendapatan  operasional. Rasio  BOPO  yang  semakin  meningkat  mencer- minkan kurangnya kemampuan bank dalam mene- kan biaya  operasional dan  meningkatkan penda- patan  operasionalnya  yang  dapat  menimbulkan kerugian  karena  bank  kurang  efisien  dalam mengelola usahanya.
LDR adalah rasio kredit yang diberikan ke- pada pihak ketiga dalam rupiah dan valuta asing, tidak termasuk kredit kepada bank lain, terhadap dana pihak ketiga yang mencakup giro, tabungan, dan deposito. LDR mencerminkan seberapa besar kemampuan  bank  dalam  membayar  kembali penarikan dana yang dilakukan deposan dengan mengandalkan  kredit  yang  diberikan  sebagai sumber likuiditasnya.
Rasio  ini  merupakan  indikator  kerawanan dan kemampuan suatu bank. Semakin tinggi rasio tersebut  berarti  semakin  rendahnya  kemampuan likuiditas  bank  yang  bersangkutan.  Hal  ini  dise- babkan karena jumlah dana yang diperlukan untuk membiayai kredit menjadi semakin besar.
Giro Wajib Minimum (GWM). Sesuai dengan Peraturan Bank Indonesia nomor 12/19/PBI/2010, Bank  Indonesia  mendefinisikan  GWM  adalah jumlah dana minimum yang wajib dipelihara oleh bank  yang  besarnya  ditetapkan  oleh  Bank  Indo-

## Faktor Determinan Marjin Bunga Bersih Bank Pembangunan Daerah di Indonesia: Suatu Studi Data Panel
nesia.  Terdapat  tiga  jenis  GWM  dalam  konteks perbankan di Indonesia. Pertama, apa yang disebut dengan GWM Primer, yaitu simpanan minimum yang  wajib  dipelihara  oleh  bank  dalam  bentuk saldo rekening giro pada Bank Indonesia. Kedua, GWM  Sekunder  yaitu  cadangan  minimum  yang wajib dipelihara dalam bentuk Sertifikat Bank In- donesia  (SBI), Surat  Utang  Negara (SUN),  SBSN, dan/atau excess reserve. Dan  ketiga adalah  GWM LDR, yaitu simpanan minimum yang wajib dipeli- hara bank dalam bentuk saldo rekening giro pada Bank Indonesia sebesar persentase dari dana pihak ketiga  yang  dihitung  berdasarkan  selisih  antara LDR yang dimiliki bank dengan LDR target.
Kekuatan pasar (market power) yang diguna- kan dalam penelitian ini merupakan pangsa pasar kredit bank terhadap total kredit perbankan seba- gaimana yang diperkenalkan oleh Ho & Saunders (1981) dan digunakan oleh Wong (1997). Pada sisi lain,  Naceur  (2003)  berpandangan  bahwa  bank yang memiliki konsentrasi pasar yang tinggi mem- bebankan suku bunga kredit yang lebih tinggi dan membayar  bunga  simpanan  yang  lebih  rendah, sehingga semakin memperlebar marjin suku bunga.
Marjin bunga bersih merupakan rasio penda- patan  bunga bersih  bank  dengan rata-rata  aktiva produktif  bank.  Pendapatan  bunga  bersih  bank merupakan pendapatan bunga bank dikurangi de- ngan biaya bunga. Dengan demikian margin bunga bersih  sangat  tergantung  dari  suku  bunga  kredit dan suku bunga simpanan yang ditawarkan oleh bank. Suku bunga simpanan dan suku bunga kredit dipengaruhi oleh suku bunga pasar acuan.
Pada umumnya, bank-bank umum komersial di Indonesia menggunakan suku bunga penjamin- an yang ditetapkan oleh Lembaga Penjamin Sim- panan (LPS) sebagai acuan dalam menetapkan suku bunga simpanan yang pada gilirannya akan mem- pengaruhi besarnya suku bunga kredit yang dibe- bankan  bank  kepada  debiturnya.  Secara  harfiah pengertian suku bunga penjaminan adalah tingkat suku bunga simpanan tertinggi yang dapat dijamin
oleh LPS. Pengertian dijamin adalah apabila suatu bank  mengalami  masalah  dan  harus  dilikuidasi, maka simpanan nasabah yang ada di bank tersebut tidak akan hilang.
Analisis faktor determinan NIM bank-bank pembangunan  daerah  dalam  penelitian  ini  dila- kukan  dengan  menggunakan  regresi  data  panel. Selanjutnya regresi data panel tersebut dilakukan pengujian  untuk  menentukan  model  panel  yang akan  digunakan,  apakah  fixed  effect  model  (FEM) atau random effect model (REM).
Pengujian model panel data yang dipilih dila- kukan dengan menggunakan uji chow, uji lagrange multiplier (LM-test), dan uji hausman. Uji chow dila- kukan dengan membandingkan pooled least squares (PLS)  dengan  FEM.  Uji  chow  mengasumsikan bahwa error  terms  pada regresi  akan  terdistribusi secara normal sama dengan variance (s 2 ). Jika nilai chow statistic (F stat) yang dihasilkan dari pengujian lebih besar dari F table, maka hipotesa nol ditolak sehingga model yang dipilih untuk digunakan ada- lah  FEM,  dan  sebaliknya.  LM-test  dilakukan  de- ngan membandingkan PLS dengan REM, sedang- kan Hausman-test dilakukan dengan membanding- kan REM dengan FEM.

## HASIL

## Analisis  Korelasi
Sebelum melakukan analisis deskriptif, lang- kah  pertama  yang  dilakukan  adalah  melakukan analisa korelasi antar seluruh dimensi dari variabel karakteristik  BPD  yang  digunakan  dalm  pene- litian, yang terdiri dari variabel internal dan eks- ternal.  Hasi  analisis  korelasi  disajikan  secara lengkap pada Tabel 2.
Dari Tabel 2 dapat diketahui bahwa LNSIZE, CAR,  ROA,  LDR,  GWM,  dan  LPS  merupakan variabel-variabel  yang  memiliki  hubungan  yang positif  dengan  NIM,  sedangkan  tiga  variabel lainnya,  yaitu  NPL,  BOPO,  dan  MPR  memiliki
Vol. 18, No.1, Januari 2014: 105–119
Variabel NIM LNSIZE CAR
NPL ROA BOPO
LDR GWM MPR LPS NIM 1,0000 LNSIZE 0,0663 1,0000 CAR 0,0651 0,1436 1,0000 NPL -0,2034 0,0139 -0,2603 1,0000 ROA 0,6747 -0,0073 -0,0547 -0,1041 1,0000 BOPO -0,2735 0,1001 -0,1567 0,4802 -0,4609 1,0000 LDR 0,4566 -0,1874 -0,4004 -0,0446 0,4469 -0,0324 1,0000 GWM 0,0645 0,1915 0,1977 -0,1080 -0,1164 -0,1207 -0,3163 1,0000 MPR -0,4666 0,0403 0,0253 0,0582 -0,2844 0,3174 -0,1108 -0,1859 1,0000 LPS 0,0993 -0,0185 0,0521 -0,0518 0,1129 -0,0638 0,0437 -0,2114 -0,0343 1,0000
Tabel 2. Analisa Korelasi
Variabel Mean Max.
Min. Std. Dev. Skewness Kurtosis Jarque- Bera Prob. NIM 0,0875 0,2122 0,0506 0,0271 1,4975 6,2538 130,3816 0,0000 LNSIZE 0,0387 0,7103 -0,4628 0,1449 0,8307 10,1343 357,7218 0,0000 CAR 0,1757 0,3564 0,0957 0,0461 1,1658 5,0572 64,4557 0,0000 NPL 0,0207 0,0745 0,0032 0,0145 1,0022 3,8152 31,2133 0,0000 ROA 0,0380 0,1034 0,0098 0,0151 1,3340 6,2834 119,3245 0,0000 BOPO 0,7096 0,8971 0,4854 0,0859 -0,3322 2,7601 3,3256 0,1896 LDR 0,7048 1,2848 0,3054 0,1802 0,4125 3,3111 5,1818 0,0750 GWM 0,0785 0,1920 0,0500 0,0251 1,0881 5,3016 66,8900 0,0000 MPR 0,0042 0,0164 0,0007 0,0038 1,5823 4,6095 84,0358 0,0000 LPS 0,0724 0,1000 0,0550 0,0115 0,4766 3,0659 6,0865 0,0477
Tabel 3. Statistik Deskriptif Variabel Penelitian
hubungan yang negatif dengan NIM. ROA memiliki hubungan positif yang paling besar terhadap NIM bank-bank BPD. Dengan kata lain, setiap pening- katan ROA sebesar 1 (satu) unit akan meningkat- kan marjin bunga bersih BPD sebesar 0,6747.
Pada  sisi  lain,  variabel  CAR,  NPL,  BOPO, GWM, dan MPR memiliki hubungan yang positif terhadap  pertumbuhan  aset  BPD.  Hal  ini  meng- indikasikan  bahwa  pertumbuhan  aset  sangat  di- pengaruhi oleh kecukupan permodalan bank, rasio kredit bermasalah, tingkat efisiensi bank, pertum- buhan aset  likuid dalam bentuk giro  wajib mini- mum dan kemampuan melakukan ekspansi kredit (MPR).

## Deskriptif  Statistik
Ringkasan  statistik  deskriptif  dari  masing- masing variabel untuk seluruh periode dan sampel bank  BPD  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dapat  dilihat pada  Tabel  3.  Dari Tabel  3  tersebut dapat diketahui bahwa bank-bank BPD yang men- jadi sampel dalam penelitian ini memiliki NIM rata- rata adalah sebesar 8,75%, dengan NIM terendah sebesar  5,06%  dan  tertinggi  sebesar  21,22%  serta memiliki standar deviasi sebesar 2,71%. Pada sisi pertumbuhan  aset,  selama  periode  triwulan pertama  tahun 2009  sampai  dengan triwulan  ke- empat tahun 2012, aset bank-bank BPD yang men- jadi  sampel  penelitian  mengalami  pertumbuhan rata-rata sebesar 3,87% per triwulan dengan stan-

## Faktor Determinan Marjin Bunga Bersih Bank Pembangunan Daerah di Indonesia: Suatu Studi Data Panel
dar deviasi 14,77%. Pertumbuhan aset tertinggi per triwulan  adalah  sebesar  71,03%  dan  terendah sebesar  -46,28%.  Hal  tersebut  disebabkan  bahwa BPD masih menjalankan fungsi kas daerah sehingga aktivitas usahanya masih tergantung pada peneri- maan dan penggunaan APBD setempat.
Pada rasio permodalan, CAR rata-rata bank BPD  sebesar  17,03%  dengan  rasio  permodalan tertinggi  sebesar  35,64%  dan  terendah  sebesar 9,57%  atau  di  atas  rasio  kecukupan  modal  mini- mum  yang  dipersyaratkan  oleh  Bank  Indonesia sebesar 8%. Demikian pula dengan tingkat kredit bermasalah, NPL rata-rata BPD sebesar 2,07% yang mencerminkan  BPD  selama  periode  pengamatan telah  mengelola  portofolio  kreditnya  secara  baik karena  rasio  kredit  bermasalah  masih  berada  di bawah 5%.
Pada  rasio  efisiensi  yang  diwakili  dengan rasio BOPO  juga dinilai  masih cukup  efisien, di- mana  BOPO  rata-rata  bank  BPD  sebesar  72,30% dengan  BOPO  tertinggi  sebesar  88,46%.  Sedang- kan, pada aspek likuiditas yang di-proxy dengan GWM juga memperlihatkan tingkat likuiditas BPD juga tetap terjaga dengan baik, hal ini terlihat dari GWM rata-rata bank BPD  sebesar 7,62%, dengan GWM tertinggi sebesar 16,56% dan GWM terendah sebesar  5%  sesuai  dengan  ketentuan  giro  wajib minimum yang ditetapkan oleh Bank Indonesia.

## Model Panel Data
Dari hasil uji chow yang dilakukan menun- jukkan bahwa model panel data yang terpilih ada- lah  model  efek  tetap  (FEM),  sedangkan  dari  uji LM  terpilih  model  efek  random  (REM).  Selan- jutnya hasil uji hausman menunjukkan bahwa model data  panel  terpilih  adalah  FEM.  Hasil  olah  data dan model panel yang digunakan dalam penentuan faktor determinan NIM bank-bank pembangunan daerah  di  Indonesia  dengan  menggunakan  FEM secara lengkap dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Faktor Determinan NIM Bank-Bank Pembangunan
Daerah di  Indonesia
Variabel Coef. C -0,0020 LNSIZE 0,0107 *) 1,7872 CAR -0,0259 -1,0130 NPL 0,1874 ***) 2,6305 ROA 0,7919***) 6,7440 BOPO 0,0350**) 2,2537 LDR 0,0218***) 3,1285 GWM 0,0081 0,2837 MPR 1,1878 1,0187 LPS 0,1894 ***) 3,6673 R-squared 0,8444 Adjusted R-squared 0,8270 Durbin-Watson stat 1,0874 F-statistic 48,4904 Prob(F-statistic) 0,0000 Keterangan:
*)  Signifikan pada  taraf nyata  10% **)  Signifikan pada  taraf nyata  5%
***)  Signifikan pada  taraf nyata  1%
Untuk mengetahui  faktor determinan  NIM BPD, maka berdasarkan Tabel 3 dapat dibuat per- samaan  regeresi  sebagai  berikut:
NIM = -0,0020 + 0,0107 LNSIZE – 0,0259 CAR + 0,1874 NPL + 0,7919 ROA + 0,0350 BOPO + 0,0218 LDR + 0,0081 GWM + 1,1878 MPR + 0,1894 LPS +  it
Dari model regresi data panel tersebut dike- tahui bahwa koefisien determinasi (R square) adalah sebesar 0,8444 atau dengan kata lain dengan model

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.1, Januari 2014: 105–119
FEM,  variabel-variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dapat  menjelaskan  sebesar  84,44% variasi  peubah  NIM  BPD,  sedangkan  15,56% dijelaskan  oleh  variabel-variabel  lain  yang  tidak dicakup dalam penelitian ini. NIM Bank-Bank Pem- bangunan  Daerah  secara  signifikan  dipengaruhi oleh lima variabel internal dan satu variabel eks- ternal.
Variabel  internal  yang  memiliki  pengaruh positif  paling  besar  dan  sangat  signifikan  pada taraf nyata 1% terhadap marjin bunga bersih BPD adalah ROA. Tingkat NPL, LDR, dan LPS juga me- miliki pengaruh secara signifikan pada taraf nyata sebesar 1%, sedangkan BOPO berpengaruh secara signifikan pada taraf nyata 5% dan pertubuhan aset berpengaruh  secara  signifikan  pada  taraf  nyata 10%.

## PEMBAHASAN
Dari  persamaan  regresi  data  panel  di  atas mencerminkan  bahwa  peningkatan  NIM  bank- bank  pembangunan  daerah  di  Indonesia dipengaruhi oleh LNSIZE. Peningkatan aset bank, pada umumnya  dalam bentuk  kredit atau  aktiva produktif lainnya yang secara langsung akan me- ningkatkan tingkat risiko kredit bank. Peningkatan risiko  kredit  sebagai  dampak  peningkatan  aset tersebut dikompensasi dengan cara memperlebar spread suku bunga pinjaman dan suku bunga sim- panan  yang  pada  akhirnya  akan  meningkatkan marjin bunga bersih bank. Hasil penelitian ini kon- sisten dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Maudos  &  Guevara  (2004),  Liebeg  &  Schwaiger (2006), Sidabalok & Viverita (2011), dan Manurung &  Dezmercoledi  (2013)  yang  menyatakan  bahwa pertumbuhan  aset  bank  berdampak  positif  ter- hadap marjin bunga bank.
Hasil regresi data panel tersebut juga men- cerminkan  bahwa  NIM  BPD  sangat  dipengaruhi oleh  besarnya  ROA,  dimana  ROA  merefleksikan tingkat profitabilitas yang dicapai suatu bank da-
lam suatu periode waktu tertentu. Dengan demi- kian, peningkatan target ROA  yang akan dicapai dalam suatu periode waktu tertentu akan berdam- pak pada peningkatan NIM BPD sebagai upaya dan strategi yang dilakukan oleh manajemen bank.
NIM  BPD  dipengaruhi  secara  positif  oleh peningkatan LDR. Kenaikan LDR mencerminkan kenaikan pinjaman yang lebih besar dibandingkan kenaikan simpanan yang berhasil dihimpun oleh bank.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  kenaikan pendapatan bunga bank lebih besar apabila diban- dingkan dengan kenaikan biaya bunga yang harus dibayar bank, sehingga akan meningkatkan marjin bunga  bersih  bank.  Hasil  ini  konsisten  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Manurung  & Dezmercoledi  (2013).
Pada sisi lain, NIM BPD juga sangat dipenga- ruhi oleh tingkat suku bunga acuan, yang dalam penelitian ini menggunakan suku bunga penjamin- an  simpanan  yang  ditetapkan  oleh  LPS.  Hal  ini mengingat kenaikan suku bunga pasar akan men- dorong kenaikan biaya bunga bagi bank, dimana untuk  menutup  kenaikan  biaya  bunga  tersebut, bank akan menaikkan suku bunga yang dibeban- kan kepada peminjamnya. Kenaikan suku bunga pinjaman tersebut akan berpotensi meningkatkan risiko kredit sehingga bank harus mengkompensasi dengan memperbesar  marjin bunga  bersih. Hasil penelitian  ini  konsisten  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Brock  &  Suarez  (2000)  dan  pene- litian yang dilakukan oleh Saunders & Schumacher (2000), dimana suku bunga memiliki dampak yang positif terhadap NIM perbankan.
Kenaikan  CAR  secara  tidak  signifikan  ber- dampak negatif terhadap NIM BPD. Hal ini dapat diindikasikan  bahwa  kenaikan  rasio  permodalan BPD  bukan  disebabkan  karena  adanya  penam- bahan atau suntikan modal baru, tetapi pada umum- nya karena  disebabkan adanya  penurunan risiko kredit sebagai dampak dari pelunasan kredit yang dilakukan peminjam, penghapusan kredit berma- salah dan atau penjualan aktiva produktif lainnya,

## Faktor Determinan Marjin Bunga Bersih Bank Pembangunan Daerah di Indonesia: Suatu Studi Data Panel
sehingga pendapatan bunga menjadi menurun yang pada gilirannya akan menurunkan NIM BPD.
Demikian pula dengan GWM dan MPR, se- cara tidak  signifikan berdampak  positif terhadap NIM bank-bank pembangunan daerah di Indonesia. Tingginya rasio rasio likuiditas bank dalam bentuk GWM pada bank sentral, pada satu sisi mencermin- kan  bank  memiliki  memiliki  kelebihan  likuiditas ( excess  liquidity ),  pada  sisi  yang  lain  mengurangi kemampuan bank dalam memperoleh pendapatan bunga apabila dana likuiditas tersebut ditempatkan dalam bentuk kredit atau aktiva produktif lainnya. Kondisi  tersebut  cenderung  akan  mendorong bank-bank pembangunan daerah untuk tetap mem- pertahankan dan menaikkan NIM yang tinggi.

## KESIMPULAN DAN  SARAN

## Kesimpulan
Marjin  bunga  bersih  BPD  di  Indonesia  di- pengaruhi  oleh  variabel  peubah  internal  dan variabel peubah eksternal pada tingkat signifikansi yang berbeda-beda. Variabel peubah internal yang berpengaruh  positif  secara  signifikan  terhadap marjin bunga  bersih adalah LNSIZE,  NPL, ROA, BOPO,  dan  LDR,  sedangkan  variabel  eksternal yang  berpengaruh  secara  signifikan  adalah  suku bunga.
ROA  merupakan  variabel  peubah  internal yang  sangat  besar  memiliki  pengaruh  terhadap marjin  bunga  bersih  pada  tingkat  signifikansi sebesar  1%.  Hal  tersebut  mencerminkan  bahwa besarnya  marjin  bunga  bersih  saat  ini  sangat dipengaruhi oleh penetapan besarnya target ROA dalam  rencana  kerja  bank  sebelumnya,  sehingga terdapat perilaku bank-bank pembangunan daerah di Indonesia yang secara umum senantiasa ingin mempertahankan  tingkat  marjin  bunga  bersih yang stabil dalam jangka waktu panjang yang ber- tujuan untuk memelihara pencapaian target tingkat profitabilitas  tertentu  sebagaimana  yang  ditetap- kan oleh pemegang saham pengendali bank.
NIM yang tinggi bukan merefleksikan ting- kat efisiensi  perbankan yang  rendah, tetapi  lebih mengindikasikan tingkat profitabilitas yang tinggi yang dapat meningkatkan rasio permodalan bank untuk menutup kerugian yang timbul, baik dalam kondisi yang normal (expected risks) maupun dalam kondisi yang ekstrim. Analisis NIM memberikan gambaran  faktor-faktor  determinan  yang  mem- pengaruhi profitabilitas bank dan bagaimana stra- tegi  manajemen  bank  dalam  mempertahankan tingkat  profitabilitas  tersebut.

## Saran
Agar  BPD  dapat  lebih  siap  berkompetisi dengan kelompok bank umum komersial lainnya di  Indonesia,  termasuk  dalam  mengantipasi peningkatan kompetisi industri perbankan nasional setelah terbentuknya Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA)  untuk  industri  jasa  keuangan  dan  per- bankan yang  dimulai pada tahun 2020,  maka di- harapkan BPD dapat lebih efisien dan lebih inovatif dalam  pengembangan  produk  dan  jasa  yang  di- tawarkan,  baik pada  sisi aset  maupun sisi  kewa- jiban (liabilities products), sehingga tidak tergantung pada pasar dan golongan peminjam tertentu.
Bank  DKI,  Bank  Jabar &  Banten,  dan  Bank Jatim  merupakan  beberapa  Bank  Pembangunan Daerah  yang  telah  mencatatkan  sahamnya  pada Bursa Efek Indonesia, maka perlu dilakukan pene- litian lebih lanjut untuk mengkaji apakah terdapat perbedaan perilaku yang signifikan dari variabel- variabel  determinan  marjin  bunga  bersih,  baik sebelum dan sesudah Bank Pembangunan Daerah dimaksud menjadi perusahaan terbuka.
Perlu  dikaji  lebih  lanjut  dampak  kebijakan yang ditetapkan oleh Bank Indonesia terkait kewa- jiban bank untuk menyediakan rasio modal tam- bahan di luar rasio modal minimum yang ditetap- kan  berdasarkan  profil  risiko  bank,  yang  terdiri dari capital conversation buffer, countercyclical buffer, dan  capital  surcharge  terhadap  rasio  permodalan

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 18, No.1, Januari 2014: 105–119
bank-bank  umum  komersial  di  Indonesia,  khu- susnya Bank Pembangunan Daerah.

## DAFTAR  PUSTAKA
Allen, L.  1988. The Determinants  of Bank  Interest  Mar- gins:  A Note. Journal  of  Financial and Quantitative Analysis , 23 (2): 231–235.
Angbazo,  L.  1997. Commercial  Bank  Net  Interest  Mar- gin, Default Risk, Interest Rate Risk, and Off-Bal- ance Sheet Banking. Journal of Banking and Finance, 21(6):  55-87.
Athanasoglou, P.P.,  Brissimis, S.N., & Delis, M.D. 2005. Bank-Specific,  Industry-Specific,  and  Macroeco- nomic Determinants of Bank Profitability. Journal of  International  Financial  Markets,  Institutions  and Money , 18(2):  121-136.
Bank Indonesia. Statistik Perbankan Indonesia. Desember 2012.
Barajas, A., Steiner, R., & Salazar, N. 1999. Interest Spreads in  Banking  in Colombia.  IMF  Staff  Papers,  46(2): 196-224.
Ben, N.S. & Goaied, M. 2001. The Determinant of the Tu- nisian  Deposit  Bank’s  Performance.  Applied  Fi- nancial Economics , 11(3):  317-319.
Brock,  P.L. &  Suarez  L.R.  2000.  Understanding  the  Be- havior of Bank Spreads in Latin America. Journal of Development  Economics ,  63(1): 113-134.
Carbó,  V.S. &  Rodríguez  F.  2007. The  Determinants of Bank  Margins  in  European  Banking.  Journal  of Banking  and  Finance, 31(7):  2043–2063.
Caruntu, G.A. & Laurentiu, R.M. 2008. The Assessment of  Banking  Performances-Indicators  of  Perfor- mance in Bank Area. MPRA Paper No. 11600.
Claeys,  S.  &  Vennet,  R.V. 2007.  Determinants  of  Bank Interest Margins in Central and Eastern Europe: A Comparison with the West. Research Department, Sveriges  Riksbank , 32(2):  197-216.
Demirgüc-Kunt,  A. & Huizinga,  H. 1999.  Determinants of Commercial Bank Interest Margins and Profit- ability: Some International  Evidence. World Bank Economic Review, 13(2): 379-408.
Drakos, K. 2002. The Dealership Model for Interest Mar- gins: The Case of the Greek Banking Industry. Jour- nal of Emerging Finance, 1(1): 75-98.
Fry,  M.J. 1995.  Money, Interest,  and Banking  in  Economic Development . Second Edition. Baltimore and Lon- don: Johns  Hopkins University  Press.
Gelos, R.G. 2006. Banking Spreads in Latin America. IMF
Working  Paper, WP/06/44.
Hadad,  M.D., Santoso,  W.,  &  Dwityapoetra,  S.B.  2003. Intermediation Cost Study of Some Banks in Indo- nesia:  Is  Interest  Credit  Banks overpriced?  Bank Indonesia Working  Paper .
Hellmann, T.F., Murdock, K.C., & Stiglitz, J.E. 2000. Liber- alization, Moral Hazard in Banking, and Pruden- tial  Regulation:  Are  Capital  Requirements Enough?  American  Economic  Review,  90(1):  147– 165.
Ho, T.S. & Saunders, A. 1981. The Determinants of Banks Interest Margins: Theory and Empirical Evidence. Journal of Financial and Quantitative Analysis , 16(4): 581–600.
Khrawish,  H.A.  2011.  Determinants  of  Commercial Banks Performance: Evidence from Jordan. Inter- national Research Journal of  Finance and Economics , 5(5): 19-45.
Klein, M.A. 1971. A Theory of  Banking Firm. Journal of Money, Credit, and Banking , 3(2): 205 – 218.
Liebeg, D. & Schwaiger, M.S. 2006. Determinants of the Interest Rate Margins of Austrian Banks. Financial Stability Report , 116(2): 166-169.
Manurung, A.H. & Dezmercoledi, A.  2013. Net Interest Margin: Bank Publik di Indonesia. Journal of Busi- ness and Enterpreneurship , 1(1): 64-79.
Martinez, P., Soledad, M., & Mody, A. 2004. How Foreign Participation  and  Market  Concentration  Impact Bank Spreads: Evidence from Latin America. Jour- nal of Money, Credit, and Banking , 36(3): 511-537.
Maudos, V.J. & Juan, F.G.R. 2004. Factors Explaining the Interest  in the  Banking  Sectors  of the  European Union. Journal of Banking and Finance, 28(9): 2259- 2281.
Monti, M. 1972. Deposit, Credit, and Interest Rate Deter- mination  Under  Alternative  Bank  Objectives.  In Mathematical Methods in Investment and Finance , 431- 454.
Murthy, Y. & Sree, R. 2003. A Study on Financial Ratios of Major Commercial Banks. Research Studies, Col- lege of Banking & Financial Studies, Sultanate of Oman .

## Faktor Determinan Marjin Bunga Bersih Bank Pembangunan Daerah di Indonesia: Suatu Studi Data Panel
Pamuji Gesang Raharjo
Peraturan Bank Indonesia nomor 12/19/PBI/2010 tentang Giro Wajib Minimum Bank Umum.
Peraturan Bank Indonesia nomor 14/15/PBI/2012 tentang Penilaian Kualitas Aset Bank Umum.
Randall, R. 1998. Interest Rate Spread in the Eastern Car- ibbean. IMF Working Paper, 98(59).
Saunders, A. & Schumacher, L. 2000. The Determinants of Bank Interest Rate Margins: An International Study. Journal of International Money and Finance, 19(6): 813–832.
Sidabalok, L.R. & Viverita. 2011. The Determinants of Net Interest Margin in the Indonesian Banking Sector. Research Paper , 13(2).
Tin, L.M., Ahmad, R., & Shaharudin, S.S. 2011. Determi- nants of Bank Profits and Net Interest Margins in East Asia and Latin America. Diakses melalui: www.ssrn.com/abstract=1912319.
Wong, K.P. 1997. The Determinants of Bank Interest Mar- gin Under Credit and Interest Rate Risks. Journal of Banking and Finance , 21(2): 251-271.
Wooldridge, J.M. 2010. Econometric Analysis of Cross Sec- tion and Panel Data . 2 nd Edition. Cambridge: MIT Press.