Jurnal Keuangan dan Perbankan, Vol.20, No.3 September 2016, hlm. 496–506 Terakreditasi SK. No. 040/P/2014 http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jkdp
Korespondensi dengan Penulis: Rizal Yaya HP +6289636751005 e-mail:  yaya@umy.ac.id

## ANALISIS PENGARUH FAKTOR INTERNAL BANK TERHADAP NON PERFORMING LOAN BERDASARKAN GENERALIZED METHOD OF MOMENT

## Muhammad Samsul  Maryandi
Magister Manajemen Universitas Muhammadiyah Yogyakarta Jl. Lingkar Selatan, Tamantirto, Kasihan,
Bantul, Yogyakarta 55183

## Rizal Yaya  dan Edi  Supriyono
Fakultas Ekonomi Universitas Muhammadiyah Yogyakarta Jl. Lingkar Selatan, Tamantirto, Kasihan,
Bantul, Yogyakarta 55183

## Abstract
This research aims at finding out the effect of bank internal factors towards Non-Performing Loan (NPL). The internal factors of bank used in this study are credit expansion level, operational efficiency level, credit interest level, and the percentage of credit with problems in the previous period as dynamic effect. The research is very importantdue to thecondition that the ratio of NPL owned by the bank group tend to increase.Compared to previous studies (especially thosewhich took the case in Indonesia), this study had some strengths in terms of bigger sample size(using quarterly data of 97 banks during 2013 until  2015)and the use of Generalized Method of Moment(GMM) modelto analyze the effect of bank internal factor towards NPL.Based on theGMM model analysis, it can be concluded that the level of credit expansion, operational efficiency, credit interest and the percentage of credit with problems in aquarterly period ahead would give positive effect towards NPL in the following quarterly period. Meanwhile, the percentage of credit with problems in two quarterly periodsahead would give negative effect towards NPL in the followingquarterly period.
Keywords: NPL, bank internal factor, generalized method of moment

## PENDAHULUAN
Sebagai lembaga intermediasi, bank sering dihadapkan dengan masalah risiko kredit. Risko
ini diakibatkan oleh tidak mampunya debitur melu- nasi  sebagian  atau  seluruh  cicilan  pinjaman  yang diberikan  bankataudisebutdenganterjadinya  Non-
Muhammad Samsul Maryandi & Rizal Yaya dan Edi Supriyono
Performing Loan (NPL). Bholat, et al. (2016) men- definisikan  NPL  terjadiketikajumlah  yang  diha- rapkan dibayar kembali lebih rendah dari nilai kon- trak  yang  dinyatakan  dalam  neraca  bank.  Ber- dasarkan  data  Statistik  Perbankan  Indonesia  per Juni  2008-2015,  perkembangan  rasio  NPL  Bank Umum  Konvensional  di  Indonesia  mengalami peningkatan, terutama pada beberapa periode ter- akhir.
kredit  bermasalah  (Beck,  et  al.  2013;  Abid,  et  al. 2014;  Viswanadham  & Nahid,  2015).Oleh  karena itu  perlu  dilakukan  pengontrolan  kredit,  baik secara  preventif  maupun  repressive.  Pengendalian kualitas  kredit  sangat  penting  dilakukan  untuk mengurangi  terjadinya  kredit  dengan  kualitas rendah.
Berdasarkan fakta diatas, perlu adanya bukti empiris  terhadap  faktor  penyebab  kredit  berma- salah terutama dari sisi internal bank seperti tingkat ekspansi kredit, effisiensi sebagai indikator kualitas manajemen,  suku  bunga  kredit,  dan  efek  dinamik rasio  NPLperiode  sebelumnya. 1
Untuk mentukan besarnya tingkat ekspansi kredit  digunakan  data  Loan  to  Deposit  Ratio, dengan  asumsi  jika  rasio  LDR  meningkat  meng- indikasikan bank sangat agresif dalam melakukan ekspansi kredit. Semakin besar ekspansi yang dila- kukan, maka besar kemungkinan tingkat Non Per- forming Loan yang dimiliki  akan meningkat dike- mudian hari, akibat tidak selektif dalam memilih calon debitur dan kurangnya pengontrolan kredit (Louzis, et al. 2011).
Kemudian untuk mengukur tingkat effisiensi operasional, penelitian ini menggunakan data rasio BOPO (Beban  Operasional  atas  Pendapatan Operasional). Dimana jika rasio BOPO meningkat maka tingkat  effisiensi operasional  yang dimiliki akan semakin rendah atau mengindikasikan kuali- tas  manajemennya  rendah.  Rendahnya  kualitas manajemen  akan  berdampak  positif  terhadap besarnya  tingkat  Non  Performing  Loan  (Louzis,  et al. 2011).
Sementara itu, untuk mengukur suku bunga kredit, penulis menggunakan tingkat suku bunga dasar kredit rata-rata pada setiap bank yang dija- dikan  sampel.  Dimana  jika  tingkat  kompensasi
Gambar 1. Perkembangan Kredit dan NPL Bank Umum Konvensional di  Indonesia Periode  2008-2015 Sumber: Bank  Indonesia, 2008-2015  (diolah)
Rasio  kredit  bermasalahyang  tinggi  dapat berdampak kurang baik bagi kondisi finansial dan nonfinansial bank. Rendahnya kualitas debitur mau- pun perubahan perekonomian yang cepat dan sulit diprediksi  dapat  menjadi  faktor  yang  sering  me- micu  tingginya  kredit  bermasalah.  Namun,  di- dalam beberapa penelitian ditemukan juga bahwa faktor internal bank juga dapat memberikan dampak signifikan terhadap kualitas kredit, seperti pengaruh kualitas manajemen yang buruk, moral hazard, skimp- ing , faktor kepemilikan, tingkat risiko kebangkrut- an, diversifikasi dan kebijakan ekspansi kredit yang agresif  (Louzis,  et  al.  2011).  Bahkan  pembebanan tingkat suku bunga kredit yang merupakan kom- pensasi risiko dapat menjadi penyebab terjadinya
1 Pemilihan faktor internal tersebut mengacu dari penelitian yang dilakukan oleh Louzis, et al.(2011); Abid, et al. (2014); Beck, et al. (2013); Viswanadham & Nahid(2015).

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 20, No.3, September 2016: 496– 506
risiko  kredit  yang  dibebankan  kepada  debitur tinggi, maka akan berpotensi meningkatkan beban bunga  debitur,  sehingga  dapat  berpengaruh  ter- hadap kualitas pembayaran pada periode berikutnya. Beck, et al. (2013),Abid, et  al. (2014),  Viswanadham dan Nahid (2015), Abebrese, et al. (2016) danKurti (2016) menyimpulkan bahwa tingkat suku bunga pinjaman memiliki pengaruh positif terhadap Non Performing Loan .
Sedangkan yang dimaksud efek dinamik rasio NPL periode sebelumnya yaitu efek NPL masa lalu (lag dari variabel dependen atau NPLt-n) sebagai faktor yang dapat mempengaruhi Non Performing Loan periode berikutnya. Louzis, et al. (2011) dalam penelitiannya menemukan bukti bahwa tingkat Non Performing Loan periode sebelumnya berpengaruh negatif  terhadap  Non  Performing  Loan  periode berikutnya, akibat  adanya pemutihan  kredit.

## HIPOTESIS

## Ekspansi  Kredit
Louzis, et al. (2011) dan Abid, et al.(2014) da- lam penelitiannya menemukan adanya pengaruh positif tingka tekspansi kredit terhadap rasio NPL. Temuan tersebut menarik untuk dikaji mengingat penyaluran  kredit  merupakan  kegiatan  opera- sional utama bank untuk mendapatkan penghasil- an  bunga.  Sangat  agresifnya  bank  dalam  penya- luran  kredit  tidak  jarang  membuat  bank  sering mengesampingkan unsur kehati-hatian, terutama dalam menyeleksi calon debitur yang berkualitas. H 1 : Diduga  ekspansi  kredit  berpengaruh  positif terhadap  NPL.

## Kualitas Manajemen  yang Buruk.
Kualitas manajemen memiliki kontribusi yang sangat  besar  terhadap  penentu  dan  pendukung produktivitas dalam sebuah organisasi, disamping dua variabel kritis lainnya seperti modal maupun tenaga  kerja  (Heizer  dan  Render,  2011).  Rendah-
nya kualitas manajemen pada sebuah bank tentu dapat  berdampak  buruk  bagi  kegiatan  opera- sionalnya, termasuk dalam pengelolaan portofolio kredit. Untuk mengukur besarnya kualitas mana- jemen, Louzis, et al. (2011) menggunakan indikator besarnya  tingkat  effisiensi  yang  diukur  meng- gunakan rasio BOPO (rasio beban operasional ter- hadap pendapatan operasional)
H 2 : Diduga effisiensi operasional berpengaruh positif terhadap  NPL.

## Tingkat  Suku  Bunga  Kredit
Suku bunga kredit merupakan sebuah kom- pensasi yang dibebankan bank kepada debitur ter- hadap risiko dalam kredit yang disalurkan. Namun dalam faktanya, pembebanan tingkat suku bunga kredit yang tinggi justru dapat memicu terjadinya kredit bermasalah. Pengaruh positif tingkat suku bunga kredit terhadap kredit bermasalah ditemu- kan  pada  beberapa  penelitian  terdahulu,  seperti Beck, et al. (2013), Abid, et al. (2014), Viswanadham &  Nahid  (2015),  Abebrese,  et  al.  (2016)  danKurti (2016).
H 3 : Diduga tingkat suku bunga berpengaruh positif terhadap  NPL.

## Efek Dinamik  NPL Periode  Sebelumnya.
Tingkat kredit bermasalah yang tinggi pada periode  sebelumnya  sering  meningkatkan  rasio NPL periode  berikutnya.  Tidak  mempunya  bank dalam mengatasi kredit bermasalah akan berdam- pak pada peningkatan beban cadangan penurunan dan kerugian kredit. Untuk menjaga cash rationya, bank akan melakukan hapus buku(write-off) piutang yang tergolong tidak lancar. Dana-danayang diha- pus  buku  akan  dicatat  di  rekening  administratif bank.Upayahapus bukupada kredit bermasalah pe- riode sebelumnya menurut Louzis, et al.(2011) dan Abid, et al.  (2014) dapat  berpengaruh negatif  ter- hadap rasio  NPL  periode  berikutnya.
Muhammad Samsul Maryandi & Rizal Yaya dan Edi Supriyono
H 4 : Diduga efek dinamik NPL periode sebelumnya berpengaruh  negatif  terhadap  NPL  periode berikutnya.

## METODE

## Sampel
Sampel  yang  digunakan  sebanyak  97  bank dari total 106 Bank Umum Konvensional yang ber- operasi di Indonesia. Sembilan puluh tujuh sampel tersebut  terdiri  dari  4  Bank  BUMN,  29  BUSN Devisa,  20  BUSN  Non  Devisa,  26  Bank  Pem- bangunan Daerah, 11 Bank Campuran, dan 7 Bank Asing.  Kriteria  yang  digunakan  untuk  memilih sampel yaitu: (1) mempublikasikan data yang dibu- tuhkan  dalam  penelitian,  (2)  memiliki  rasio  NPL
diatas nol persen, dan (3) tidak melakukan merger atau konversi usaha selama periode analisis.

## Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan berbentuk cross section dan time series, mulai  dari kuartal II  2013 sampai kuartal II 2015 yang diperoleh dari Bank Indone- sia dan Otoritas Jasa Keuangan. 2

## Teknik Pengambilan  Data
Pengumpulan data penelitian dilakukan de- ngan  pencatatan  secara  langsung  terhadap  data yang dibutuhkan dari situs Bank Indonesia (www. bi.go.id ) dan Otoritas Jasa Keuangan (www.ojk.go.id).
Variabel Konsep Referensi NPL Gross Tingkat kredit yang tergolong default atau memiliki kualitas yang rendah.Rumus: NPL = Kredit bermasalah Kredit yang disalurkan x 100% Louzis, et al.(2011) Abid, et al.(2014) Ozili, et al.(2015) LDR Besarnya tingkat ekspansi kredit yang dilakukan bank.Rumus: LDR = Kredit Dana Pihak Ketiga x 100% Louzis, et al.(2011) BOPO Tingkat effisiensi yang dilakukan bank dalam kegiatan operasionalnya.Rumus: BOPO = Total beban operasional Total pendapatan operasional x 100% Louzis, et al.(2011) Abid, et al.(2014) Tingkat SBDK Tingkat suku bunga dasar kredit rata-rata setiap bank pada periode ke-n. Digunakan untuk mengukur tingkat kompensasi yang dibebankan bank kepada debitur atas risiko kredit. Beck, et al. (2013) Viswanadham & Nahib (2015) NPL Gross periode sebelumnya Kredit yang tergolong default pada periode sebelumnya. Variabel ini digunakan untuk mengukur pengaruh kredit bermasalah masa lalu terhadap NPL periode berikutnya. Louzis, et al.(2011) Abid, et al.(2014) Ozili, et al.(2015)
Tabel 1. Definisi Operasional  Penelitian
2 Per 31 Desember 2013, seluruh informasi dan data yang berkaitan dengan perbankan beralih ke OJK.

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 20, No.3, September 2016: 496– 506

## Definisi  Operasional
Berikut  tabel definisi  operasional faktor  in- ternal bank yang digunakan dalam penelitian:

## Uji Kualitas Data
Uji  kualitas  data  yang  digunakan  dalam penelitian  mencakup  ujiunit  root,kointegrasi, validitas instrumen, dan autokorelasi. Uji unit root digunakan  untuk  mendeteksi  komponen trendrandom  walk pada  data  runtun  waktu.  Pada uji  ini  digunakan  pendekatan  Breitung  t-stat  dan Im, Pesaran and Shin W-stat dengan hipotesis nol (H 0 :  = 0)yaitu terdapat akar unit dalam data. Menurut Rosadi  (2012)  uji  unit  root  penting  dilakukan  se- bagai  persyaratan  data  yang  berkointegrasi  untuk mendeteksi  arah  trend  yang  sama  antar  variabel. Selain tidak menyebabkan bias analysis, penggunaan variabel yang berkointegrasi dapat digunakan untuk mendeteksi  pengaruh  jangka  panjang  (Rosadi, 2012).  Pada  uji  kointegrasidigunakan  pendekatan Pedroni Residual Cointegration Test dengan hipotesis nol (H 0 :  =  0)  yaitu  tidak  ditemukan  adanya kointegrasi antar variabel.
Berbeda dengan uji unit root dan kointegrasi yang digunakan untuk menguji kualitas data pada analisis jangka panjang, uji validitas instrumen dan autokorelasi secara  spesifik  akan  digunakan  untuk menguji  kualitas  estimasi  dalam  persamaan.  Uji validitas instrumen digunakan untuk mendeteksi kemungkinan adanya bias pada parameter estimasi akibat tidak tepatnya penggunaan variabel intsru- men  dalam  persamaan.  Pada  uji  ini  digunakan pendekatan Sargan Specification Testdengan hipotesis nol (H 0 : z =0) yaitu ditemukan adanya conditions of moment yang valid dalam model. Sementara itu, uji autokorelasi digunakan  untuk  mendeteksi  adanya autokorelasi orde kedua dari differensi error term yang menyebabkan  korelasi  serial  pada  error  term  di- tingkat level (Louzis, et al. 2011). Pada uji ini digu- nakan pendekatan Arellano-Bond Serial Correlation Test dengan hipotesis nol (H 0 :  i,t = 0) yaitu dite- mukan adanya autokorelasidalam persamaan.

## Metode Analisis Data
Penelitian ini menggunakan model analisis GMM. Model tersebut merupakan  sebuah model panel dinamik , ditandai  dengan adanya  lagvariabel dependen diantara variabel independennya (Hsiao &  Yanan,  2006) dan  merupakan  penyempurnaan dari metode instrumental variabel (Arellano & Bond, 1991). Berikut persamaan model GMM (Louzis, et al . 2011):
∆ , = ∆ , −1 + ∆ , + ∆ , ..............................  (1)
Dimana: ∆ (variabel  dependen  i);  (konstanta);  (koefisien);  X  (variabel  independen);  i (cross section); t (periode);  (error term).
Model  ini  dapat  menghilangkan  efek  indi- vidu  yang  tidak  terobservasi  dan  korelasi  antara antara ,−1 dan , karena dimasukkannya variabelinstrumen dalam model.
∆ , = ∆ , − + 1 ∆ , − + 2 ∆ , − +
3 ∆ , − + ∆ , ..............................  (2)
Selain menguji pengaruh faktor internal bank dalam  bentuk  lag,  akan  dilakukan  juga  estimasi jangka  panjang  (long-run  effects).  Estimasi  jangka panjang diperoleh dengan mengakumulasi koefi- sien setiap variabel penjelas yang didapat dari model GMM, dengan rumus (Louzis, et al. 2011):
= ∑ =1 (1 − ) ⁄ ............................................  (3)
Sementara  itu,  untuk  menghitung  variance koefisien jangka panjang digunakan rumus (Stuart & Ord, 1998 dalam Louzis, et al. 2011):
Var β n x = ∑ β nj n j=1 2 1-γ 2 Var ∑ β nj n j=1 ∑ β nj n j=1 2 -2 Cov ∑ β nj n j=1 , 1-γ ∑ β nj n j=1 1-γ + Var(α) 1-γ 2 ...... (4)
Dari persamaan (4) diperoleh Standard Error dengan rumus:
Muhammad Samsul Maryandi & Rizal Yaya dan Edi Supriyono
SE ( ) =  Var β n x ..................
.......................................  (5)
Dari persamaan (3) dan (5) diperoleh nilai t- statistik dengan rumus:
t*= SE ( ) ...............................................  (6)

## HASIL

## Uji Kualitas Data
Berikut  tabel  yang  menunjukkan  hasil  uji kualitas data, mencakup unit root test, uji kointegrasi, uji validitas instrumen dan uji autokorelasi.
Unit Root Kointegrasi Validitas instrumen Variabel  Prob.Common  Prob.Individual Prob.Common AR coefs. Prob.Individual AR coefs. NPL 1,0000 0,8052 0,0004 0,0000 Prob. (J-stat) LDR 0,1530 0,3395 Autokorelasi 0,127435 BOPO 0,9969 0,9140 Prob. AR (1) Prob.AR(2) R 1,0000 0,7143 0,0042 0,7823 Variabel Koef. Stats. Variabel Koef. Stats. Panel A: Individual lag coefficients estimation NPL(-1) 0,194120 3,268576 *** R -0,028347 -0,75526 NPL(-2) -0,166949 -5,8318 *** R(-1) 0,083213 3,67089 *** LDR 0,002547 4,82823 *** R(-2) 0,027513 0,82083 LDR (-1) 0,002871 2,38554 ** R(-3) 0,039553 1,96513 ** LDR (-2) 0,001047 2,62225 *** @LEV(@ISPERIOD("2014Q 2")) 0,026883 0,41961 LDR (-3) 0,005085 3,75620 *** @LEV(@ISPERIOD("2014Q 3")) 0,020023 0,41028 BOPO 0,049865 7,69763 *** @LEV(@ISPERIOD("2014Q 4")) -0,109218 -1,78149 * BOPO (-1) -0,003991 -0,7334 @LEV(@ISPERIOD("2015Q 1")) 0,155601 2,92713 *** BOPO (-2) 0,007261 2,64264 *** @LEV(@ISPERIOD("2015Q 2")) -0,003503 -0,05019 * BOPO (-3) 0,034407 7,72721 *** Panel B: Long-run coefficients estimation LDR 0,010373  3,86006 *** BOPO 0,091793  3,00544 ** R 0,116027  2,44387 **
Effects Specification Cross-section fixed (first differences), Period fixed (dummy variables) Mean dependent var 0,143072 Prob(J-statistic) 0,127435 Sum squared resid 329,0003 S,E, of regression 0,840244 S,D, dependent var 0.904760 Instrument rank 42
J-statistic 30,81386
Tabel 2. Hasil Uji Kualitas Data
Sumber:  Data  (diolah)

## Tabel 3. Hasil Analisis GMM
Ket:  signifikan  pada tingkat  kesalahan *** 1%, ** 5%, * 10% Sumber:  Data  (diolah)

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 20, No.3, September 2016: 496– 506
Dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa data  yang  digunakan  memiliki  akar  unit,  ber kointegrasi , memiliki variabel instrumen yang valid dan tidak ditemukan adanya autokorelasi orde kedua dari  differensi  error  term  yang  berdampak  pada korelasi serial error term ditingkat level.

## GMM dan Pengaruh jangka panjang
Berikut tabel yang menunjukkan hasil analisis uji GMMdan  pengaruh jangka  panjang faktor  in- ternal bank terhadap NPL:
Hasil  analisis  GMMdiatas  memperlihatkan bahwa  tingkat  ekpansi  kredit,  effisiensi  opera- sional, suku  bunga kredit  dan efek  dinamik  kredit bermasalah satu periode sebelumnya berpengaruh positif terhadap NPL. Sementara itu, efek dinamik kredit  bermasalah  dua  periode  sebelumnya  dite- mukan berpengaruh negatif terhadap NPL.Dilihat dari  nilai  koefisiennya,  efek  dinamik  kredit  ber- masalah satu periode sebelumnya memiliki penga- ruh paling besar terhadap NPL.
Kemudian  dalam  analisis  jangka  panjang, disimpulkan  bahwa  tingkat  ekspansi  kredit,  effi- siensi  operasional  dan  suku  bunga  kredit  secara individu  berpengaruh  signifikan  terhadap  NPL. Dimana dari tiga variabel yang berpengaruh, tingkat suku  bunga  kredit  memiliki  nilai  koefisien  ter- besar. Artinya dibandingkan dengan dua  variabel lainnya, tingkat suku bunga kredit memiliki penga- ruh paling besar terhadap NPLdalam jangka pan- jang.

## PEMBAHASAN

## Ekspansi  Kredit
Ditemukannya  pengaruh  positif  tingkat ekspansi kredit terhadap NPLsejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Louzis, et al.(2011), Abid, et al. (2014)danAbebrese, et al. (2016). Tidak diterapkannya prinsip kehati-hatian dalam memilih calon debitur yang berkualitas saat akan menyalur-
kan kredit oleh bank merupakan faktor penyebab utama terjadinya hubungan positif tersebut. Prinsip kehati-hatian  dalam  menyalurkan  kredit  mutlak harus dilakukan oleh bank sebagai langkah preven- tive untuk mengendalikan kualitas kredit. Dilihat dari  nilai  koefisien  yang  dimiliki,  dapat  disim- pulkan bahwa perubahan rasio NPL sangat sensi- tive terhadap ekpansi kredit tiga kuartal sebelum- nya. Selain itu, pengaruh ekspansi kredit terhadap NPL juga berdampak dalam jangka panjang.
Untuk  menekan  terjadinya  kerugian  kredit yang  lebih  besar  pihak  bank  harus  benar-benar mengontrol proses penyaluran kredit dengan baik dan  benar  sejak  dini.  Terdapat  tiga  metode  yang dapat dilakukan bank dalam pengendalian kualitas kredit  (Malayu    Hasibuan,  2005),  yaitu  menye- suaikan plafon kredit dengan profil risiko debitur, monitoring ,  dan  pembinaan  debitur.  Selain  tiga metode tersebut, bank juga harus menilai agunan dengan  tepat  karena  dapat  menjadi  sumber likuiditas ketika  debitur  mengalami  gagal  bayar. Selain  itu,  agunan  dapat  juga  dijadikan  sebagai pengikat tanggung jawab debitur atas kewajiban - nya. Lemahnya nilai agunan dapat menjadi faktor keengganan  debitur  memenuhi  kewajibannya (Waweru  Kalani, 2009;Mirza  Majumder, 2014).

## Tingkat Effisiensi  Operasional
Ditemukannyapengaruh  positif  tingkat effisiensi operasional terhadap NPL sejalan dengan hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Louzis,  et al. (2011)danAbebrese, et al. (2016). Hubungan ter- sebut mengindikasikan bahwa jika bank memiliki kualitas manajemen yang rendah, maka besar ke- mungkinan tingkat kredit bermasalah yang dimi- liki akan meningkat. Sebaliknya, jika kualitas mana- jemen yang dimiliki bank baik, maka tingkat kredit bermasalah  yang  dimiliki  bank  akan  rendah. Mengacu dari besar nilai koefisien yang dimiliki, perubahan  rasio  kredit  bermasalah  Bank  Umum Konvensional di Indonesia sangat sensitif terhadap pergerakan  tingkat  effisiensi  operasional  yang

## Analisis Pengaruh Faktor Internal Bank terhadap Non Performing Loan Berdasarkan Generalized Method of Moment
Muhammad Samsul Maryandi  Rizal Yaya dan Edi Supriyono
dimiliki pada periode yang sama. Selain itu, penga- ruh tingkat effisiensi operasional terhadap NPLjuga berdampak dalam jangka panjang.
Dalam dunia perbankan, kualitas manajemen yang  buruk  dapat  dilihat  dari  tidak  optimalnya pihak  bank  dalam  memonitor  dan  mengontrol biaya  operasionalnya,  yang  dapat  direfleksikan dari efisiensi biaya yang rendah. Selain itu, tidak diterapkannya beberapa kesepakatan yang cukup dalam  pinjaman  juga  menjadi  tanda  rendahnya tingkat kualitas manajemen. Hal ini dapat dilihat dari rendahnya kemampuan bank dalam pengskor- an kredit dan rendahnya kompetensi dalam menilai kualitas agunan. Bahkan ketika kredit telah disa- lurkan, pihak bank kesulitan dalam memonitoring debiturnya. Buruknya kualitas manajemen seperti yang  diindikasikan  dengan  beberapa  indikator diatas  dapat  berdampak  kurang  baik  terhadap kualitas  aset  yang  dimiliki  bank.  Kualitas  mana- jemen yang buruk menjadi faktor utama penyebab tingginya rasio NPL (Louzis, et al. 2011).Oleh ka- rena itu, untuk menekan kredit bermasalah, bank harus  meningkatkan  kualitas  manajemen,  mulai dari analis kredit sampai dengan pembuat kebijak- an  perkreditan.

## Tingkat  Suku  Bunga  Kredit
Ditemukannya pengaruh positif tingkat suku bunga  kredit  terhadap  NPL  sejalan  dengan penelitian  Beck,  et  al.  (2013),  Abid,  et  al.  (2014), Vismawanadham  Nahid  (2015),Abebrese,  et  al. (2016)  danKurti  (2016).Mengacu  dari  tingkat sensitivitas yang dimiliki, mengindikasikan bahwa pihak  debitur  benar-benar  sangat  sensitif  untuk mengalami  gagal  bayar  ketika  terjadi  kenaikan tingkat suku bunga kredit. Sebaliknya jika tingkat suku bunga kredit rendah, maka tingkat kredit ber- masalah  akan  rendah  akibat  rendahnya  beban bunga yang ditanggung oleh debitur. Adanya penga- ruh positif dalam jangka pendek dan panjang tentu menunjukkan tandayang kurang baik bagi sebuah
bank, mengingat tingkat suku bunga kredit  meru- pakan  sebuah  kompensasi  risiko  bagi  pihak  per- bankan.  Artinya  jika  risiko  default  debitur  tinggi, maka besar kemungkinan bank akan menetapkan tingkat suku bunga kredit yang tinggi pula.
Terjadinya peningkatan tingkat suku bunga kredit  tentu  berpotensi  meningkatkan  beban bunga bagi debitur. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan adanya penyesuaian yang akurat pada profil  risiko  debitur  dengan  tingkat  suku  bunga kredit yang akan dibebankan, disamping menye- suaikan  kuantitas  kredit  dan  persyaratan  nilai agunan sebagai jaminan atas adanya risiko default. Penyesuaian profil risiko debitur dengan pembe- banan tingkat suku bunga kredit dapat dilakukan dengan memperhatikan beberapa aspek biaya pada komponen pembentuk tingkat suku bunga kredit, seperti  premi  resiko,  margin  dan  biaya  adminis- trasi.

## NPLPeriode  Sebelumnya
Ditemukannyapengaruh  positif  NPL  satu kuartal sebelumnya terhadap perubahan rasio NPL sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Beck, et al. (2013). Menurut Beck, et al. (2013), dam- pak  ketidak  beruntungan  bank  akibat  tidak  ter- tanganinya kredit bermasalah pada periode sebe- lumnya menjadi penyebab terjadinya peningkatan rasio  NPL  pada  periode  berikutnya.
Sementara  itu,  ditemukannya  pengaruh negatif NPL dua kuartal sebelumnya terhadap NPL sejalan dengan penelitian yang dilakukan Louzis, et al. (2011) dan Abid, et al. (2014). Untuk menjaga agar  cash  ratio  tidak  terganggu,  bank  akan  mela- kukan  hapus  buku  (write-off)  piutang  yang  ter- golong tidak lancar. Dana-dana yang dihapus buku tersebut  akan  dicatat  di  rekening  administratif bank. Dalam praktiknya, hapus buku dapat dilaku- kan dengan dua metode, yaitu bersyarat dan mu- tlak.  Hapus  buku  bersyarat  memiliki  kelebihan dibandingkan  hapus  buku  secara  mutlak,  yaitu

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 20, No.3, September 2016: 496– 506
masih  adanya  hak  tagih  bank. 3 Untuk  mengem- balikan  kredit  bermasalah  tersebut,  bank  dapat melakukannya dengan rescheduling, reconditioning, restrukturisasi ,  dan  melikuidasiagunan  debitur. Sebaliknya untuk hapus buku secara mutlak, pihak bank  sudah  tidak  memiliki  hak  tagih  dan  sudah dianggap rugi. Dilihat dari tingkat preferensinya, dari  97  sampel  hanya  29  persen  bank  yang melakukan hapus tagih. Sementara itu, 87 persen dari  sampel  melakukan  hapus  buku  bersyarat setiap  periodenya.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis GMMdiatas, dapat disimpulkan bahwa tingkat ekspansi kredit yang diukur menggunakan Loan to Deposit Ratio memiliki pengaruh positif terhadap NPL. Temuan tersebut sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Louzis,et al. (2011) dan Abid,et al. (2014). Ditemu- kannya pengaruh positif mengindikasikan bahwa ekspansi  kredit  yang  dilakukan  bank  belum diimbangi dengan pengendalian kualitas kredit se- cara optimal, terutama dalam memilih calon debi- tur  berkualitas.  Rendahnya  upaya  pengendalian kualitas  kredit  dapat  dilihat  dari  meningkatnya rasio  NPL  dalam  beberapa  periode  terakhir.
Variabel tingkat  effisiensi  operasional  yang diukur  menggunakan  rasio  BOPO  disimpulkan berpengaruh positif terhadap NPL. Temuan terse- but sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Louzis,et al.(2011)danAbebrese, et al. (2016). Untuk menekan  kredit  bermasalah,  perlu  dilakukan peningkatan  kualitas  manajemen,  terutama  pada unit yang berkaitan langsung dengan proses per- kreditan.
Variabel tingkat  suku  bunga  kredit  dalam analisis disimpulkan memiliki pengaruh positif ter- hadap NPL. Temuan tersebut sejalan dengan hasil penelitian yang  dilakukan oleh  Beck,et  al.  (2013),
Abid,  et  al.  (2014),  Vismawanadham    Nahid (2015),  Abebrese,  et  al.  (2016)  danKurti  (2016). Ditemukannya pengaruh positif mengindikasikan tanda yang kurang baik bagi bank, karena meru- pakan  sebuah  kompensasi  atas  risiko  default  de- bitur. Oleh karena itu, perlu dilakukan penyesuaian profil  risiko  debitur  dengan  tingkat  suku  bunga kredit, disamping menyesuaikan kuantitas kredit dan persyaratan agunan. Penyesuaian profil risiko debitur  dengan  tingkat  suku  bunga  kredit  dapat dilakukan  dengan  memperhatikan  aspek  biaya pembentuk suku bunga kredit, seperti premi resiko, margin dan biaya administrasi.
NPL satu  periode  sebelumnya  ditemukan berpengaruh positif terhadap NPL, sedangkan NPL dua periode sebelumnya ditemukan berpengaruh negatif. Ditemukannya pengaruh positif NPL satu periode sebelumnya sejalan dengan penelitian yang dilakukan  oleh  Beck,  et  al.  (2013).  Sementara  itu, pengaruh  negatif  NPL  dua  periode  sebelumnya sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Louzis,et al. (2011) dan Abid,et al. (2014). Dimana hubungan  negatif  tersebut  menurut  Louzis,et  al. (2011)  diakibatkan  oleh  adanya  program  hapus buku (write-off).

## SARAN
Bagi Bank Umum Konvensional agar selalu meningkatkan  kualitas  kreditnya,  baik  melalui metode preventive maupun repressive. Metode pre- ventive dapat  dilakukan  dengan  menilai  calon debitur dengan baik, penetapan plafon kredit dan suku  bunga  kredit  secara  tepat,  pembinaan  dan pengontrolan  debtur.  Sementara  itu,  metode  re- pressive dapat dilakukan dengan rescheduling, recon- ditioning, restructuring , dan likuidation. Selain itu di- perlukan program hapus buku pada kredit macet sehinggacash ratio dan kebijakan perkreditan bank tetap  terjaga.
3 Bank dapat melakukan penagihan dengan metode litigasi dan non litigasi

## Analisis Pengaruh Faktor Internal Bank terhadap Non Performing Loan Berdasarkan Generalized Method of Moment
Muhammad Samsul Maryandi  Rizal Yaya dan Edi Supriyono
Sementara  ituuntuk  penelitian  selanjutnya, penulis  menyarankan  agar  memasukkan  faktor internal  bank yang  tidak  digunakan  dalam  pene- litian,  seperti  diversifikasi,  tingkat  kepemilikan, permodalan, total aset, dan beberapa faktor inter- nal lain yang diduga dapat berpengaruh terhadap NPL .

## DAFTAR  PUSTAKA
Abebrese, G. O., Pickson, R.B. Opare, E. 2016. The Effect of Bank Specific Factors  on Loan Performance of HFC  Bank  in  Ghana,  International Journal  of  Eco- nomics and Finance , 8 (7): 185-192.
Abid,  L.,  Ouertani, M.N.,    Ghorbel,  S.Z. 2014.  Macro- economic  and  Bank-spesific  Determinants  of Household’s  Non-performing  Loans  in  Tunisia: a Dynamic Panel Data, Procedia Economics and Fi- nance, 13: 58-68.
Arellano, M.,  Bond,  S. 1991.  Some Tests  of Specifica- tion for Panel Data: Monte Carlo Evidence and An Application  to  Employment  Equations  ,  Oxford Journals ,  58 (2): 277-297.
Bank  Indonesia.  2008.  Statistik  Perbankan  Indonesia, Jakarta: BI.
…………………  2009.  Statistik  Perbankan  Indonesia, Jakarta: BI.
………………….  2010.  Statistik  Perbankan  Indonesia, Jakarta: BI.
………………….  2011.  Statistik  Perbankan  Indonesia, Jakarta: BI.
………………….  2012.  Statistik  Perbankan  Indonesia, Jakarta: BI.
………………….  2013.  Statistik  Perbankan  Indonesia, Jakarta: BI.
………………….  2014.  Statistik  Perbankan  Indonesia, Jakarta: BI.
………………….  2015.  Statistik  Perbankan  Indonesia, Jakarta: BI.
Beck, R., Jakubik, P.,  Piloiu, A. 2013. Non-performing
Loans: What Matters in Addition to The Economic Cycle?,  Macroprudential  Research  Network,  (pp. 1-
32). Frankfurt, Germany: European Central Bank.
Bholat, D., Lastra, R., Markose,S., Miglionico, A, Sen, K. 2016.Non-performing  loans:    regulatory and ac- counting treatments of assets, Staff Working Paper No. 594 , Bank of England.
Down, K. 1998. Beyond Value  at Risk:  The New Science of Risk Management. John Wiley  Sons: New York.
Hsiao, C.,   Yanan,  W. 2006.  Panel Data  Analysis: Ad- vantages  and  Challenges.  Xiamen  University.
Kurti, L. 2016.  Determinants of  Non-Performing Loans in Albania, TheMacrotheme Review, 5(1): 60-72.
Louzis, D.P., Vouldis, A.T.,  Metaxas, V.L. 2011. Macro- economic and Bank-spesific Determinants of Non- performing Loans in Greece: A Comparative Study of  Mortage,  Business  and  Consumer  Loan Portofolios, Journal of Banking  Finance, 1-16.
Malayu  Hasibuan. 2005. Dasar-Dasar Perbankan. Edisi 4. Jakarta: Bumi Aksara.
Mirza, A.B. Majumder, D. 2014. Non-performing Loan in  Banking  Sector  of  Bangladesh:  Causes  and Effect.BRAC University.
Otoritas Jasa Keuangan. 2013. Statistik Perbankan Indo- nesia, Jakarta: OJK.
………………………..2014. Statistik Perbankan Indonesia, Jakarta: OJK.
…………………………..2015. Statistik Perbankan Indone- sia, Jakarta: OJK.
Ozili, P.K. 2015. How  Bank  Managers Anticipate Non- performing Loans: Evidence from Europe, US, Asia and Africa, Applied Finance and Accounting, 4(2): 1- 12.
Rosadi, D. 2012. Ekonometrika dan Analisis Runtun Waktu Terapan  dengan  EViews:  Aplikasi  untuk  Bidang Ekonomi, Bisnis dan Keuangan . Edisi 1. Yogyakarta: C.V. Andi Offset.
Saba, I., Rehana, K.,  Azeem, M. 2012. Determinants of Non Performing Loan s: Case of US Banking Sector,
The  Romanian Economic  Journal ,44(6):  125-136.
Sounders, A.,  Cornet, M.M. 2011. Financial Institutions Management: A Risk Management Approach. Seventh Edition. NY: McGraw-Hill Companies Inc.

## Jurnal Keuangan dan Perbankan | PERBANKAN
Vol. 20, No.3, September 2016: 496– 506
Viswanadham,  N.  Nahid. 2015.  Determinants of Non Performing Loan s in Commercial Banks: A Study of NBC Bank  Dodoma  Tanzania,  International  Jour- nal of Finance  Banking Studies, 4(1): 70-94.
Waweru, N.M.,  Kalani, V.M. 2009. Commercial Bank- ing Crises in Kenya: Cause and Remedies, Global Journal of Finance and Banking Issues, 3(3): 23-43.