JBEE : Journal Business Economics and Entrepreneurship http://jurnal.shantibhuana.ac.id/jurnal/index.php/bee
JBEE Volume  4, No 2, 2022

## FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI RISIKO KREDIT PADA SEKTOR PERBANKAN YANG TERDAFTAR DI BEI
Wiwi Handayani Gultom 1 , Henny Setyo Lestari 2 1,2 Universitas Trisakti, Jakarta Barat
1 E-mail: wiwi02201901005@std.trisakti.ac.id
2 E-mail: henny_setyo_lestai@trisakti.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor internal dan eksternal perbankan terhadap  non-performing  loans.  Penelitian  ini  menggunakan  variable  independent  yaitu ukuran  bank,  rasio  kecukupan  modal,  kinerja  bank,  pertumbuhan  pinjaman,  inefisiensi bank,  konsentrasi  kepemilikan,  diversifikasi,  pertumbuhan  PDB,  inflasi  dan pengangguran  dengan  variable  dependen  yaitu  non-performing  loans.  Sampel  yang digunakan sebanyak 35 bank yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2016-2020. Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  panel  data  multiple  regression.Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  bank  size,  bank  capitalization,  bank  performance, ownership  concentration,  gross  domestic  product  growth,  inflation,  dan  unemployment berpengaruh signifikan terhadap Non Performing Loan.Hasil penelitian diharapkan dapat menjadi  acuan  manajer  dan  investor  dalam  melihat  faktor-faktor  yang  akan mempengaruhi tingkat risiko kredit bank.
Kata kunci: risiko kredit, ukuran bank, CAR, ROE, tingkat pinjaman.

## Abstract
This  study  aims  to  analyze  the  internal  and  external  factors  of  banking  on  non- performing  loans.  This  study  uses  independent  variables,  namely  bank  size,  capital adequacy  ratio,  bank  performance,  loan  growth,  bank  inefficiency,  ownership concentration,  diversification,  GDP  growth,  inflation  and  unemployment  with  the dependent variable being non-performing loans. The sample used was 35 banks listed on the  Indonesia  Stock  Exchange  for  the  2016-2020  period.  The  analytical  method  used  is multiple  regression  panel  data  analysis.  The  results  show  that  bank  size,  bank capitalization,  bank  performance,  ownership  concentration,  gross  domestic  product growth, inflation, and unemployment have a significant effect on Non Performing Loans. The results are  expected to be a reference for managers and investors in looking at the factors that will affect the level of bank credit risk.
Keywords : non-performing loan, bank size, CAR, ROE, loan growth .

## 1. PENDAHULUAN
Pinjaman  ( lending )  merupakan sarana  bagi  bank  untuk  menyalurkan uang kepada masyarakat. Sejalan dengan fungsi  bank  itu  sendiri,  lembaga perantara keuangan,  selain menghimpun modal  dalam  bentuk  simpanan,  bank juga  akan  menyalurkan  dana  kepada masyarakat  dalam  bentuk  pinjaman (kredit).  ).  Keuntungan  bank  akan diperoleh dari bunga pinjaman masyarakat,  tetapi  pandemi  COVID-19 yang berkecamuk di seluruh dunia tentu berdampak  besar  pada  jumlah  aplikasi pinjaman bank. Pertumbuhan perbankan melambat  karena  kemampuan  bank untuk mendistribusikan modal melemah, karena  kurangnya  permintaan  dana akibat  aktivitas  masyarakat  terkendala oleh upaya pemerintah dalam
Received: 23 Juni 2022; Accepted: 01 Juli 2022; Published: 01 Desember 2022
menanggulangi pandemic dengan melaksanakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB). Kredit  sebagai  kegiatan  penghasil pendapatan  utama  bank,  juga  membawa risiko  besar  bagi  pemberi  pinjaman  dan peminjam.  Risiko  kegagalan  peminjam untuk memenuhi kewajiban kontraktualnya tepat waktu atau selanjutnya dapat menyebabkan kerugian  material  bagi  bisnis  bank.  Di sisi lain, bank dengan risiko kredit yang tinggi  memiliki  risiko  kebangkrutan yang tinggi yang membahayakan deposan  (Ekinci  &  Poyraz,  2019a). Dengan  kredit  yang  diberikan  maka akan  muncul  kemungkinan  gagal  bayar ataupun kredit bermasalah ( non performing loan ).
Bank  Indonesia  menetapkan  bank masuk  dalam  kategori  sehat  jika  rasio Non  Performing  Loan  (NPL)  berada  di bawah  lima  persen.  Tingginya  tingkat kredit  macet  di  neraca  bank  akan mengurangi  profitabilitas  bank  dan mempengaruhi  operasinya.  Oleh  karena itu,  pengelolaan  risiko  kredit  yang efektif  pada  lembaga  keuangan  menjadi penting bagi kelangsungan dan perkembangan  lembaga  tersebut  (Ekinci & Poyraz, 2019).
Ada  banyak  penelitian  yang menjelaskan faktor-faktor penentu risiko kredit. Faktor pertama  berasal dari bank itu sendiri. Karakteristik unik dari sistem perbankan  serta  pilihan  kebijakan  yang berbeda dari masing-masing bank seharusnya  berdampak  pada  terjadinya dan  evolusi  kredit  macet  (Naili  & Lahrichi,  2022).  Ukuran  bank  (bank size) dalam penelitian terdahulu dijelaskan  bahwa  bank-bank  besar dikatakan  memiliki  teknik  manajemen risiko  yang  lebih  baik,  memastikan pemilihan  peminjam  yang  tepat  dan tingkat  default  yang  lebih  rendah (Alhassan et al., 2014). Rasio kecukupan modal  (CAR)  memiliki  efek  yang  kuat pada  tingkat  kerugian  pinjaman,  bahwa bank dengan CAR tinggi, lebih
cenderung  menghindari  pinjaman  yang tidak  hati-hati  untuk  mempertahankan modal  yang  disisihkan.  Profitabilitas juga  akan  memberikan  dampak  karena bank  yang  memperoleh  profitabilitas rendah lebih mungkin untuk
meningkatkan  eksposur  risiko.  Dalam loan  growth akan  dilihat  apakah pertumbuhan  kredit  yang  cepat  dapat membebani  sumber  daya  yang  akan menyebabkan  tingkat  NPL  yang  lebih tinggi.
Dalam bank  inefficiency akan dilihat  bahwa  bank  yang  menggunakan sumber  daya  yang  tidak  mencukupi untuk melakukan analisis pinjaman yang memadai  akan  mengalami  kerugian pinjaman yang lebih tinggi dalam jangka panjang (Naili & Lahrichi, 2022). Dalam ownership  concentration akan  dilihat pula apakah lembaga keuangan menguat mengingat  sifat  lembaga  keuangan  dan karakteristik  unik  bank  (Jabbouri  &
Jabbouri, 2021). Lalu apakah diversifikasi  bank  ketika  fokus  mereka pada  kredit  bergeser  dan  pinjaman menurun,  yang  dapat  mengakibatkan penurunan  tingkat  NPL  (Naili  & Lahrichi, 2022).
Selain  faktor  spesifik  bank,  risiko kredit yang diukur dari kredit bermasalah (NPL) juga dapat diukur dari faktor  makroekonomi  dalam suatu negara. Pertumbuhan GDP dapat mengukur  risiko  kredit  karena  tingkat NPL akan menurun
selama perekonomian meningkat dan sebaliknya terjadi  selama  perlambatan  ekonomi (Jabbouri  &  Naili,  2019).  Pengaruh inflasi  apakah  dengan  meningkatnya inflasi, tingkat NPL juga akan meningkat. Serta faktor tingkat pengangguran yang juga akan
berpengaruh terhadap peningkatan NPL.
Penelitian ini merupakan replikasi dari penelitian sebelumnya oleh (Naili & Lahrichi,  2022)  dengan  judul  Banks’ Credit  Risk,  Systematic  Determinants And  Specific  Factors:  Recent  Evidence
From Emerging Markets dan
102 | Wiwi Handayani Gultom & Henny Setyo Lestari , Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Risiko  Kredit Pada Sektor Perbankan Yang Terdaftar Di BEI
menggunakan  pendekatan  panel  dan estimasi data dinamis melalui Generalized Methods of Moments (GMM) menggunakan data dari 53 bank yang  terdaftar  di  lima  pasar  negara berkembang  Timur  Tengah  dan  Afrika Utara  (MENA)  antara  tahun  2000  dan 2019. Berdasarkan penelitian sebelumnya  yang  dijabarkan  diatas, penelitian  yang  dilakukan  ini  mengkaji factor-faktor  yang  akan  mempengaruhi tingkat  risiko  kredit  dalam  sector perbankan dengan menggunakan variable  independent  ukuran  bank,  rasio kecukupan modal, kinerja bank, pertumbuhan pinjaman, inefisiensi bank, konsentrasi kepemilikan, dan diversifikasi.  Serta  variable  dependent yang  digunakan  ialah  non  performing loan  (NPL).  Dengan  judul penelitian  ini adalah Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Risiko  Kredit  Bank (NPL)  pada  Sektor  Perbankan  Yang
Terdaftar di BEI.
Risiko Kredit. Sumber pendapatan utama  bagi  bank  adalah  penciptaan kredit.  Namun,  baik  pemberi  pinjaman maupun  peminjam  menghadapi  risiko yang  signifikan  sebagai  akibat  dari proses  ini.  Risiko  yang  timbul  dari kegagalan mitra dagang untuk memenuhi  kewajiban  kontrak  tepat waktu atau sama sekali dapat membahayakan operasi bank. Sebaliknya,  bank  dengan  risiko  kredit yang tinggi menghadapi risiko kebangkrutan yang tinggi, yang menempatkan  deposan  pada  risiko (Ekinci  &  Poyraz,  2019b).  Di  sektor perbankan, manajemen risiko kredit atau eksposur non-kinerja yang efektif meningkatkan profitabilitas. Ini mendorong pertumbuhan sektor perbankan dengan mengalokasikan modal kerja yang cukup untuk perekonomian  (Ghosh,  2015).  Ketika sejumlah  besar  orang  gagal  membayar pinjaman  mereka,  hal  itu  berdampak negatif pada profitabilitas sektor perbankan  (Siddique  et  al.,  2021).
Peraturan BI Nomor 6/10/PBI/2004 tanggal  12  April  2004  tentang  Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum.  Semakin  tinggi nilai Non Performing Loan (NPL) melebihi lima persen maka bank tersebut tidak  sehat.  Apabila  rasio  dari NPL di bawah  lima  persen  maka  potensi keuntungan  yang  didapat  akan  semakin besar (www.bi.go.id).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Naili  &  Lahrichi,  2022) tentang  factor- faktor  yang  mempengaruhi  risiko  kredit (NPL)  pada  sector  perbankan  dengan menggunakan  data  dari  53  bank  yang terdaftar di lima pasar negara berkembang  di  Timur  Tengah  dan Afrika  Utara  (MENA)  dari  tahun  2000- 2019.  Risiko  kredit  sebagai  variable dependent  diukur  menggunakan non- performing  loan dan bank  size,  capital adequacy  ratio,  return  on  equity,  loan growth,  bank  inefficiency,  ownership concentration, diversification, GDP growth, i nflation, dan unemployment sebagai  variable  independent.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah bank  size,  capital adequacy  ratio,  return  on  equity,  bank inefficiency, diversification, GDP growth memiliki  pengaruh  negative terhadap  NPL. Loan  growth,  ownership concentration, i nflation, dan unemployment memiliki  dampak  yang positif. Bank  Size. Bank  size  diukur dengan berbagai cara, termasuk
keuangan,  sumber  daya,  dan  faktor lainnya.  Semakin  menguntungkan  suatu bank,  semakin  besar,  karena  bank  yang lebih  besar  memiliki  tingkat  efisiensi yang lebih tinggi. Ukuran bank memiliki dampak  positif  pada  keuntungan  yang dihasilkannya.  Semakin  besar  ukuran bank, semakin besar peluang keuntungan (Agoraki & Kouretas,
2019).  Menurut  (Sharifi  et  al.,  2016) selain  menjadi  penentu  dalam  cakupan pasar,  bank  size  juga  menjadi  indikator yang  menjelaskan  seberapa  besar  bank dalam menahan modalnya untuk
menghadapi resiko kerugian yang mungkin timbul di kemudian hari. Semakin  besar  bank  size,  maka tingkat  resiko  yang  dihadapi  oleh  bank semakin  kecil  karena  bank  dapat mengelola dan menekan risikonya dengan  sebaik  mungkin.  Logaritma natural  dari  total  aset  bank  digunakan untuk  memperkirakan  ukuran  bank. Meskipun  diasumsikan  bahwa  bank besar memiliki teknik manajemen risiko yang  lebih  baik,  seperti  penyaringan pemohon  pinjaman  yang  tepat  dan tingkat  default  yang  lebih  rendah,  juga dikatakan  bahwa  karena  bank  tumbuh terlalu  besar,  pemantauan  dan  evaluasi menjadi  sulit  karena  mereka  mengambil lebih  banyak  risiko  (Alhassan  et  al., 2014).
Rasio  kecukupan  modal  (CAR). Mengukur  kemampuan  organisasi  untuk bertahan  dan  pulih  dari  kerugian  yang tidak  terduga  (Khan  et  al.,  2020).  Rasio kecukupan  modal  digunakan  sebagai proksi untuk risiko kredit dan digunakan untuk  menilai  hubungan  antara  sektor perbankan  dengan  kinerja  keuangan  di Asia  Selatan  (Siddique  et  al.,  2021).
Langkah ini bertujuan untuk memastikan bahwa modal yang disisihkan  sebanding  dengan  risiko kredit yang mungkin timbul, serta untuk melindungi  solvabilitas  bank  dengan mencegah mereka menggunakan leverage yang berlebihan.
Menurut  penulis,  bank  dengan kecukupan  modal  yang  tinggi  lebih menghindari  risiko.  Kualitas  kredit membaik  karena  bank  meningkatkan kecukupan  modal  mereka,  sehingga NPL  lebih  rendah.  Memang,  bank dengan  CAR  yang  relatif  tinggi  lebih mungkin  menghadapi  risiko  kredit  dan menahan  guncangan  NPL,  menjelaskan hubungan  negatif  antara  CAR  dan  NPL (Jabbouri & Naili, 2019).
Return on equity (ROE)
mengukur  efisiensi  perusahaan  dalam menghasilkan  keuntungan  dari  setiap unit  ekuitas  pemegang  saham.  ROE
menunjukkan  seberapa  baik  perusahaan menggunakan  dana  investasi  untuk menghasilkan  pertumbuhan  pendapatan. ROE  adalah  rasio  laba  bersih  terhadap total ekuitas yang mengukur kemampuan  dari  modal  sendiri  untuk menghasilkan  keuntungan  bagi  seluruh pemegang saham. Rasio ini mengukur berapa banyak keuntungan yang dihasilkan oleh perusahaan  dibandingkan  dengan  modal yang  disetor  oleh  pemegang  saham (Haris  et  al.,  2020).  Return  on  equity (ROE)  dihitung  sebagai  rasio  laba setelah  pajak  terhadap  total/rata-rata ekuitas.  Rasio  ini  digunakan  sebagai indikator profitabilitas untuk mengetahui kemampuan  bank  dalam  memperoleh keuntungan dari uang yang diinvestasikan  oleh  pemegang  saham (Ekinci & Poyraz, 2019b). Pertumbuhan  Pinjaman.  Dampak pertumbuhan pinjaman terhadap kualitas aset ditentukan oleh apakah pertumbuhan  tersebut  dipengaruhi  oleh kekuatan  penawaran,  seperti  kemauan bank untuk meminjamkan, atau kekuatan  permintaan,  seperti  keinginan peminjam  untuk  mendapatkan  kredit. Namun,  jika  pertumbuhan  berasal  dari sisi  permintaan,  faktor  penarik  akan mendorong tingkat pinjaman lebih tinggi dan memperketat kondisi kredit, memastikan  pengawasan  yang  lebih besar terhadap pemohon pinjaman untuk mengurangi risiko seleksi yang merugikan  dan,  sebagai  akibatnya, menurunkan  kemungkinan  gagal  bayar pinjaman  di  masa  depan–  karenanya, hubungan  pertumbuhan  kredit-kualitas aset yang positif (Alhassan et al., 2014).
Inefisiensi
Bank. Hipotesis
manajemen  yang  buruk  dan  hipotesis moral hazard adalah dua hipotesis utama tentang dampak efisiensi terhadap risiko di industri perbankan. Menurut hipotesis manajemen  yang  buruk,  efisiensi  yang lebih rendah meningkatkan biaya karena bank  tidak  memantau  kredit  dan mengendalikan pengeluaran dengan
104 | Wiwi Handayani Gultom & Henny Setyo Lestari , Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Risiko  Kredit Pada Sektor Perbankan Yang Terdaftar Di BEI
baik. Sebagai akibat dari masalah kredit, operasional,  pasar,  dan  reputasi,  risiko bank meningkat. Karena gesekan informasi  dan  masalah  agensi,  hipotesis moral  hazard  menunjukkan  bahwa manajer bank yang tidak efisien mengambil  lebih  banyak  risiko  (Tan  & Floros, 2018). Menurut  penelitian  (Brei  et  al., 2020), peningkatan persaingan meningkatkan  profitabilitas  bank  pada awalnya  melalui  keuntungan  efisiensi yang  terkait  dengan  praktik  yang  lebih baik  (pengurangan  biaya  administrasi, biaya  penyaringan  dan  pemantauan peminjam  yang  lebih  rendah).  Lebih banyak kompetisi,
bagaimanapun,
dikaitkan  dengan  margin  keuntungan yang  lebih  rendah  dan  inefisiensi  yang lebih tinggi, menarik bank untuk terlibat dalam  kegiatan  berisiko  di  atas  ambang batas tertentu.
Konsentrasi Kepemilikan . Penelitian yang dilakukan oleh (Al-Jaifi, 2017)  di  pasar  berkembang  seperti Malaysia, kepemilikan sangat terkonsentrasi.  Akibatnya,  keputusan dan kebijakan perusahaan dapat dipengaruhi  oleh  pemegang  saham pengendali. Mereka juga dapat menunjuk direktur eksekutif atau anggota  dewan  direksi.  Konsentrasi kepemilikan  memiliki  dua  efek  yang berlawanan.  Pemegang  saham  utama,  di satu sisi, memiliki insentif dan kemampuan  untuk  memantau  para manajer.
Adanya  kepemilikan  saham  yang signifikan menunjukkan bahwa hak arus kas  berada  di  bawah  pengendalian  yang signifikan.  Ini  membatasi  kemampuan manajer  untuk  mengambil  keuntungan dari  keuntungan  pemegang  saham. Dampak  konsentrasi  kepemilikan  pada asimetri  informasi  tergantung  pada apakah efek entrenchment (biaya pengambilalihan) atau efek penyelarasan insentif  (manfaat  pemantauan)  yang dominan (Al-Jaifi, 2017).
Diversifikasi  Bank. (Naili  & Lahrichi, 2022) berpendapat, di sisi lain, bahwa  ketika  bank  memperluas  dan mendiversifikasi kegiatan mereka, fokus mereka  pada  pergeseran  kredit  dan pinjaman  pinjaman  mereka  menurun, menghasilkan  penurunan  NPL.  Namun, hubungan  negatif  antara  diversifikasi dan  risiko  kredit  di  bank  ditemukan tidak  signifikan,  menyiratkan  bahwa diversifikasi tidak mempengaruhi perilaku  risiko  bank  di  negara-negara berkembang sampel MENA. Dengan penelitian yang sama, jika dibandingkan dengan rekan-rekan mereka  di  negara  maju,  bank-bank  di kawasan  MENA kurang terdiversifikasi. Pendapatan  non-bunga,  yang  berfungsi sebagai  proxy  untuk  diversifikasi  bank, terutama  terdiri  dari  komisi  perbankan investasi,  komisi pialang asuransi, modal ventura, keuntungan dari derivatif non-lindung nilai, dan pendapatan perdagangan dan sekuritisasi. Di negara- negara  yang  diteliti,  kegiatan  ini  masih terbelakang.  Kegiatan  inti  bank  MENA dalam  bidang  ini  terutama  adalah penerbitan  pinjaman  dan  pengumpulan bunga, yang dapat menjelaskan kurangnya signifikansi hubungan diversifikasi-risiko  kredit  (Naili  &
Lahrichi, 2022).
Pertumbuhan  GDP . Ada  banyak bukti  bahwa  lingkungan  makroekonomi berdampak pada kualitas kredit.
Perusahaan  dan  rumah  tangga  lebih cenderung  gagal  membayar  pinjaman mereka  selama  masa-masa  sulit  karena penurunan  nilai  aset  yang  berfungsi sebagai  jaminan,  yang  mengakibatkan peningkatan  kredit  bermasalah  (NPL). Beberapa  studi  empiris  menunjukkan bahwa  jumlah  kredit  bermasalah  (NPL) turun  selama  ledakan  ekonomi  dan meningkat selama krisis ekonomi
(Jabbouri  &  Naili,  2019).  Pertumbuhan
PDB  didefinisikan  sebagai  perubahan tahunan  dalam  logaritma  natural  PDB riil  di  setiap  negara(Naili  &  Lahrichi, 2022).
Dalam penelitian (Naili & Lahrichi,  2022),  pertumbuhan  PDB selalu dianggap sebagai indikator terpenting  kesehatan  ekonomi  suatu negara.  Dengan  hal  ini,  berpendapat bahwa  ketika  ekonomi  berjalan  dengan baik,  rumah  tangga  dan  bisnis  lebih mungkin untuk membayar utang mereka,  menurunkan  jumlah  kredit macet. Sebagai tanggapan, kreditur akan berjuang  untuk  memenuhi  kewajiban utang  mereka  selama  krisis  ekonomi, menurunkan kualitas kredit bank.
Inflasi . (Amuakwa-Mensah  et  al., 2017)  mengklaim  bahwa  tingkat  inflasi yang tinggi mengikis nilai riil pendapatan peminjam, membatasi kemampuan  mereka  untuk  membayar utang mereka,
menurut sebuah penelitian  yang  dilakukan  pada  sampel negara-negara  Eropa.  Penelitian  lain mendukung
temuan sebelumnya, mengklaim  bahwa  ketika  inflasi  naik, kemungkinan  peminjam  gagal  bayar meningkat,  terutama  untuk  pinjaman dengan suku bunga variabel.
Di pasar negara berkembang, para gubernur  bank  sentral  mengkhawatirkan inflasi  karena  upah  seringkali  kaku, meningkatkan  tingkat  kredit  bermasalah (NPL)  dan  mempersulit  bisnis  dan rumah  tangga  untuk  membayar  utang mereka.  Karena  dampak  negatif  inflasi terhadap  pendapatan  rumah  tangga, tingkat inflasi yang tinggi mengikis nilai riil  pendapatan  rumah  tangga,  sehingga membatasi  kemampuan  mereka  untuk membayar utang. Faktanya, karena upah di  negara-negara  berkembang  sering kaku, inflasi menjadi salah satu perhatian  utama  regulator  keuangan. Kondisi inflasi, di sisi lain, mempersulit rumah tangga untuk membayar utangnya, sehingga menurunkan kualitas pinjaman bank (Naili & Lahrichi, 2022).
Tingkat  Pengangguran . Menurut studi  di  bidang  ini,  peminjam  dengan pendapatan  rendah  memiliki  peluang lebih  tinggi  untuk  diberhentikan,  yang membatasi
kapasitas pembayaran
mereka  (Ghosh,  2015).  Selain  itu, individu  dengan  tingkat  pendapatan rendah dianggap sebagai klien berisiko.
Ketika pekerjaan langka, peminjam  cenderung  tidak  membayar utang  mereka,  yang  mengakibatkan peningkatan pinjaman bermasalah (NPL).  Selain  itu,  individu  dengan tingkat  pendapatan  rendah  dikenakan tingkat bunga yang membengkak karena ketidakpastian  status  pekerjaan  mereka, membatasi  kemampuan  mereka  untuk melayani  pinjaman  mereka  (Naili  & Lahrichi, 2022).
Gambar 1. Model Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Naili  & Lahrichi, 2022) menyatakan bahwa terdapat pengaruh negatif antara bank size terhadap NPL. Temuan (Naili & Lahrichi, 2022)  mendukung  gagasan  bahwa  bank yang kekurangan modal biasanya meningkatkan  modal  mereka  sebagai respons  terhadap  peningkatan  eksposur risiko.
106 | Wiwi Handayani Gultom & Henny Setyo Lestari , Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Risiko  Kredit Pada Sektor Perbankan Yang Terdaftar Di BEI

## 2. METODE PENELITIAN
Rancangan  Penelitian.  Rancangan yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah pengujian hipotesis, yang memiliki tujuan  untuk  menguji  pengaruh  antara faktor-faktor  independen  perbankan  yaitu pengaruh  ukuran  bank,  rasio  kecukupan modal, kinerja bank, pertumbuhan pinjaman,  inefisiensi  bank,  konsentrasi kepemilikan,  diversifikasi,  pertumbuhan PDB,  inflasi  dan  pengangguran  terhadap variabel dependen yaitu risiko kredit bank yang  diukur  menggunakan  NPL.  Data penelitian  ini  diambil  dari  laporan keuangan  tahunan  bank  umum  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  pada periode  2016-2020.  Metode  analisis  yang digunakan  untuk  menguji  dan  mengolah data  dalam  penelitian  ini  menggunakan software Eviews 10.Variabel dan Pengukuran.  Pada  penelitian  ini,  peneliti menggunakan dua variable, yaitu dependent  variable  dan  independent variable.  Dimana  yang  termasuk  sebagai variable  dependent  pada  penelitian  ini adalah  risiko  kredit  bank  yang  diukur dengan  NPL  dan  variable  independent pada  penelitian  ini  adalah  ukuran  bank, rasio  kecukupan  modal,  kinerja  bank, pertumbuhan  pinjaman,  inefisiensi  bank, konsentrasi  kepemilikan,  diversifikasi, pertumbuhan
PDB, inflasi, dan pengangguran.  Pengukuran  dari  setiap variabel dapat dilihat dari tabel 1.
Jenis Variabel Nama Variabel Sim bol Pengukuran Referensi
Variable dependent Non-  performing loans NPL Rasio kredit bermasalah (NPL) untuk total pinjaman kotor (Nai
li &
Lahr ichi, 202 2) Variable Independent Bank size SIZ E Natural log of  Total assets
(Naili & Lahri chi, 2022)
Capital adequacy ratio
CAR ܶ݅݁ݎ 1 ܿܽ݌݅ݐ݈ܽ + ܶ݅݁ݎ 2 ܿܽ݌݅ݐ݈ܽ ܴ݅ݏ݇ ݓ݁݅݃ℎݐ݁݀ ܽݏݏ݁ݐݏ
(Naili & Lahri chi, 2022) Bank performa nce ROE
ܰ݁ݐ ܫ݊ܿ݋݉݁ ܶ݋ݐ݈ܽ ܧݍݑ݅ݐݕ
(Naili &
Lahri chi, 2022)
Loan growth GR OW TH
Persentase pertumbuhan total pinjaman antara dua tahun berturut-turut (Naili & Lahri chi,
2022) Bank
Inefficien cy ONE FF ܱ݌݁ݎܽݐ݅݊݃ ݁ݔ݌݁݊ݏ݁ݏ
݋݌݁ݎܽݐ݅݊݃ ݅݊ܿ݋݉݁ (Naili
& Lahri chi, 2022) Ownership concentrati on OC
ܶ݋ݐ݈ܽ ݏℎܽݎ݁ݏ ℎ݈݁݀ ܾݕ ݏݐܽ݇݁ ݅݊ݏ݅݀݁ݎݏ ܶ݋ݐ݈ܽ ݏℎܽݎ݁ ݋ݑݐݏݐܽ݊݀݅݊݃ (Naili & Lahri chi, 2022) Bank
Diversificat ions DIV ܰ݋݊ ݅݊ݐ݁ݎ݁ݏݐ ݅݊ܿ݋݉݁
ܶ݋ݐ݈ܽ ݅݊ܿ݋݉݁ (Naili
& Lahri chi, 2022)
GDP Growth GDP Tingkat pertumbuhan persentase tahunan PDB (Naili & Lahri chi,
2022) Inflation INF
Tingkat inflasi rata-rata tahunan (Naili
& Lahri chi,
2022)
Unemploym ent UNE M Persentase (%) pengangguran pada tahun t (Naili & Lahri chi, 2022)
Tabel 1. Variabel dan Pengukuran
Data yang digunakan pada penelitian ini  adalah  data  sekunder.  Data–data  yang diperoleh  adalah  data  yang  secara  tidak langsung sudah dipublikasikan oleh perusahaan secara daring melalui mendapatkan  sumber  data  dari  website tiap–tiap  perusahaan  maupun  website Bursa Efek Indonesia (http://www.idx.co.id).  Data  penelitian terdiri  dari  perusahaan  perbankan  yang terdiri  dari  perusahaan  yang  terdaftar  di BEI pada tahun 2016-2020.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode  Pengujian  Data.  Metode yang digunakan dalam regresi data panel terdiri  dari  tiga  model  yaitu  model common  effect, fixed  effect, dan random effect .  Dalam  model  yang  tepat  untuk digunakan,  dilakukan  dua  uji  yaitu meliputi uji Chow, uji Hausman, dan uji LM.
Uji  Chow. Uji  chow  merupakan pengujian untuk menentukan mana yang akan  digunakan  apakah  model common effect atau model fixed effect yang paling
tepat  digunakan  dalam  mengestimasi data panel.
Tabel 2. Hasil Uji Chow Uji Chow Uji Efek Model Prob. Hipotesis Kesimpul an Cross- Section Chi-
Square
Model 1 0.0000 Ha Diterima Fixed Effects Model
Sumber: Data diolah dengan E-views.
Hasil  menunjukkan  bahwa  nilai dari  Prob. Cross-Section  Chi-Square model  1  sebesar  0.0000  <  0.05,  Ha Diterima.  Dapat  disimpulkan  bahwa model terbaik yang terpilih adalah Fixed Effects  Model .  Jika  model  yang  dipilih adalah  model  dari fixed  effect ,  maka diperlukan pengujian selanjutnya dengan menggunakan hausman test untuk menguji  apakah  akan  menggunakan model fixed effect atau random effect.
Uji Hausman. Uji Hausman merupakan  uji  yang  digunakan  untuk pemilihan  model  terbaik  antara  model fixed effect atau model random effect.

## Tabel 3. Hasil Uji Hausman
Uji Hausman Uji Efek Model Prob. Hipotesis Kesimpulan Cross- Section Random Model 1 1.0000 Ha Ditolak Random Effects Model
Uji  F  digunakan  untuk  menguji apakah  variabel  independen  bersama- sama memiliki pengaruh terhadap variabel dependen yaitu dividend payout ratio.  Berdasarkan  hasil  pengujian, menunjukkan  nilai  dari  Prob (F- Statistic) menggunakan  model common effect atau random effect . Uji  Lagrange-Multiplier  atau LM Test dilakukan  untuk  menentukan model  terbaik  antara Common  Effects Model dan Random Effects Model . Tabel 4. Hasil Uji LM
Uji Lagrange-Multiplier Uji Efek Model Prob. Hipotesis Kesimpulan Cross Section One- Sided Model 1 0.0000 Ha Diterima Random Effects Model
Sumber: Data diolah dengan E-views Nilai  dari  Prob. Cross-Section One-Sided model  1  sebesar  0.0000  < 0.05,  Ha  Diterima.  Dapat  disimpulkan bahwa  model  terbaik  yang  terpilih adalah Random Effects Model .
Hasil analisis data statistik deskriptif pada penelitian ini menemukan  hasil  yang  dituliskan  pada tabel 5 melalui interpretasi di bawah ini:
108 | Wiwi Handayani Gultom & Henny Setyo Lestari , Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Risiko  Kredit Pada Sektor Perbankan Yang Terdaftar Di BEI
Tabel 5. Statistik Deskriptif
Mean Median Maximum Minimum Std. Dev NPL 0.017562 0.015100 0.049600 0.000000 0.011490 SIZE 13.87964 13.87541 15.17950 12.37274 0.603490 CAR 0.260410 0.246167 0.736068 0.124553 0.084642 ROE 0.058266 0.058012 0.618572 -0.547039 0.127437 GROWTH 0.018527 0.040680 2.263332 -2.706997 0.352429 INEFF 0.537741 0.749104 2.897855 -13.00521 1.259564 OC 0.766950 0.866851 1.000000 0.000000 0.271664 DIV 7.673139 1.403863 337.9944 -26.02163 32.14230 GDP 0.036180 0.049700 0.051900 -0.021900 0.029153 INF 0.028320 0.030200 0.036100 0.016800 0.006454 UNEMPLOY 0.057420 0.055000 0.070700 0.052300 0.006800 Sumber: Data diolah dengan E-views Statistik deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran dan deskripsi  data  dengan  menggunakan pendekatan  statistik.  Statistik  deskriptif juga  bermanfaat  dalam  menjelaskan tentang variabel-variabel dalam penelitian  yang  dilihat  melalui  nilai minimum,  nilai  maksimum,  mean  dan standar deviasi. Uji Hipotesis. Uji hipotesis digunakan untuk menerima atau menolak  hipotesis  yang  ada.  Hasil  uji hipotesis  dapat  dilihat  dari  table  6  di bawah ini:
Tabel 6. Uji Hipotesis Model 1 Random Effects Model Variabel Dependent: Non Performing Loan Variabel Koefisien Prob. Hipotesis Kesimpulan C 0.062892 0.0079 Ukuran Bank -0.006519 0.0000 Ha Diterima Berpengaruh Signifikan Kapitalisasi Bank -0.018438 0.0120 Ha Diterima Berpengaruh Signifikan Kinerja Bank -0.012103 0.0020 Ha Diterima Berpengaruh Signifikan Pertumbuhan Pinjaman -0.000713 0.6008 Ha Ditolak Tidak Berpengaruh Inefisiensi Bank -0.000152 0.6250 Ha Ditolak Tidak Berpengaruh Konsentrasi Kepemilikan 0.010413 0.0001 Ha Diterima Berpengaruh Signifikan Diversifikasi Bank -9.33E-06 0.4901 Ha Ditolak Tidak Berpengaruh Pertumbuhan Produk Domestik Bruto 0.267806 0.0000 Ha Diterima Berpengaruh Signifikan Inflasi -0.319999 0.0001 Ha Diterima Berpengaruh Signifikan Tingkat Pengangguran 0.735189 0.0004 Ha Diterima Berpengaruh Signifikan Sumber: Data diolah dengan E-views Bank  Size berpengaruh  signifikan terhadap Non Performing Loan. Variable Bank  Size memiliki  nilai  prob. sebesar  0.0000  <  0.05,  Ha  diterima. Dapat  disimpulkan  bahwa Bank  Size berpengaruh  signifikan  terhadap Non Performing Loan. Bank  Capitalization berpengaruh signifikan  terhadap Non  Performing
Loan Variable Bank  Capitalization memiliki nilai  prob.  sebesar  0.0120  <  0.05,  Ha diterima.  Dapat  disimpulkan  bahwa Bank Capitalization berpengaruh
signifikan  terhadap Non  Performing Loan. Bank  Performance berpengaruh signifikan  terhadap Non  Performing Loan Variable Bank  Performance memiliki nilai  prob.  sebesar  0.0020  <  0.05,  Ha diterima.  Dapat  disimpulkan  bahwa Bank Performance berpengaruh signifikan  terhadap Non  Performing Loan. Loan Growth berpengaruh signifikan  terhadap Non  Performing
Loan. Variable Loan  Growth memiliki nilai  prob.  sebesar  0.6008  >  0.05,  Ha ditolak.  Dapat  disimpulkan  bahwa Loan Growth tidak berpengaruh terhadap Non Performing Loan.
Bank  Inefficiency berpengaruh signifikan  terhadap Non  Performing
Loan
Variable Bank  Inefficiency memiliki nilai  prob.  sebesar  0.6250  >  0.05,  Ha ditolak.  Dapat  disimpulkan  bahwa Bank
Inefficiency tidak  berpengaruh  terhadap Non Performing Loan. Ownership Concentration berpengaruh  signifikan  terhadap Non Performing  Loan. Variable Ownership
Concentration memiliki  nilai  prob. sebesar  0.0001  <  0.05,  Ha  diterima. Dapat  disimpulkan  bahwa Ownership Concentration berpengaruh  signifikan terhadap Non Performing Loan.
Bank  Diversification berpengaruh signifikan  terhadap Non  Performing Loan
Variable Bank  Diversification memiliki nilai  prob.  sebesar  0.4901  >  0.05,  Ha ditolak.  Dapat  disimpulkan  bahwa Bank Diversification tidak berpengaruh terhadap Non Performing Loan.
Gross  Domestic  Product  Growth berpengaruh  signifikan  terhadap Non Performing Loan. Variable Gross Domestic  Product  Growth memiliki nilai  prob.  sebesar  0.0000  <  0.05,  Ha diterima.  Dapat  disimpulkan  bahwa Gross Domestic Product Growth
berpengaruh  signifikan  terhadap Non
Performing Loan. Inflation berpengaruh  signifikan terhadap Non Performing Loan. Variable Inflation memiliki  nilai  prob. sebesar  0.0001  <  0.05,  Ha  diterima. Dapat  disimpulkan  bahwa Inflation berpengaruh  signifikan  terhadap Non Performing Loan. Unemployment berpengaruh signifikan  terhadap Non  Performing Loan
Variable Unemployment memiliki  nilai prob.  sebesar  0.0004  <  0.05,  Ha diterima.  Dapat  disimpulkan  bahwa Unemployment berpengaruh  signifikan terhadap Non Performing Loan

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  pengaruh  antara  faktor internal  yang  terdiri  dari bank  size, capital  adequacy  ratio,  return  on equity, loan growth, bank inefficiency, ownership concentration,  diversification dan faktor  eksternal  mencakup  GDP growth,  inflation, dan unemployment terhadap
non-performing loan . Penelitian  ini  menggunakan  35 sampel bank komersial yang terdaftar di  Bursa  Efek  Indonesia  selama periode 2016-2020. Berdasarkan uraian pada analisis dan pembahasan sebelumnya, maka bank disimpulkan sebagai  berikut  :  1) bank  size,  bank capitalization,  bank  performance, ownership concentration, gross domestic  product  growth,  inflation,
dan unemployment berpengaruh
signifikan  terhadap Non  Performing Loan. 2) loan growth, bank
inefficiency dan bank  diversification tidak  berpengaruh  terhadap Non Performing Loan.
Saran  untuk  peneliti  selanjutnya adalah  menambah  objek  penelitian
110 | Wiwi Handayani Gultom & Henny Setyo Lestari , Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Risiko  Kredit Pada Sektor Perbankan Yang Terdaftar Di BEI
bank  yang  terdaftar  di  BEI  dan periode sampel penelitian.
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih kepada Ketua Program Studi Manajemen  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis Universitas Trisakti dan dosen yang  telah  memberikan  bimbingan serta masukan dalam proses
penelitian ini

## 5. REFERENSI
Agoraki,  M.  E.  K.,  &  Kouretas,  G.  P. (2019).  The  determinants  of  net interest  margin  during  transition.
Review of Quantitative Finance and Accounting , 53 (4), 1005–1029. https://doi.org/10.1007/s11156- 018-0773-y.
Akademi  Keuangan,  S.,  &  Grha  Arta Katulistiwa,  P.  (2021). ANALISIS RASIO  AKTIVITAS  PADA  PT KINO INDONESIA, Tbk . https://journal.shantibhuana.ac.id/in dex.php/bee/index
Alhassan,  A.  L.,  Kyereboah-Coleman, A.,  &  Andoh,  C.  (2014).  Asset quality  in  a  crisis  period:  An empirical  examination  of  Ghanaian banks. Review  of  Development Finance , 4 (1), 50–62. https://doi.org/10.1016/j.rdf.2014.0 3.001 Al-Jaifi,  H.  A.  (2017).  Ownership concentration, earnings
management  and  stock  market liquidity:  evidence  from  Malaysia.
Corporate  Governance  (Bingley) ,
17 (3),
490–510. https://doi.org/10.1108/CG-06-
2016-0139
Amuakwa-Mensah,  F.,  Marbuah,  G.,  & Ani-Asamoah  Marbuah,  D.  (2017).
Re-examining  the  Determinants  of
Non-Performing  Loans  in  Ghana’s
Banking  Industry:  Role  of  the 2007–2009 Financial Crisis. Journal  of  African  Business , 18 (3),
357–379. https://doi.org/10.1080/15228916.2
017.1308199
Brei,  M.,  Jacolin,  L.,  &  Noah,  A.
(2020).  Credit  risk  and  bank competition in Sub-Saharan Africa. Emerging  Markets  Review , 44 .
https://doi.org/10.1016/j.ememar.20
20.100716
Ekinci,  R.,  &  Poyraz,  G.  (2019a).  The
Effect  of  Credit  Risk  on  Financial Performance  of  Deposit  Banks  in Turkey. Procedia Computer Science , 158 , 979–987. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019 .09.139 Ekinci,  R.,  &  Poyraz,  G.  (2019b).  The Effect  of  Credit  Risk  on  Financial Performance  of  Deposit  Banks  in Turkey. Procedia Computer Science , 158 , 979–987. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019
.09.139
Ghosh,  A.  (2015).  Banking-industry specific  and  regional  economic determinants  of  non-performing loans:  Evidence  from  US  states. Journal  of  Financial  Stability , 20 ,
93–104. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2015.08 .004 Ghosh, A. (2017). Sector-specific analysis of non-performing loans in the  US  banking  system  and  their macroeconomic  impact. Journal  of Economics  and  Business , 93 ,  29– 45. https://doi.org/10.1016/j.jeconbus.2
017.06.002
Haris, M., Tan, Y., Malik, A., & Ain, Q. U.  (2020).  A  Study  on  the  Impact
of Capitalization on the
Profitability  of  Banks  in  Emerging
Markets:  A  Case  of  Pakistan. Journal  of  Risk  and  Financial Management , 13 (9), 217. https://doi.org/10.3390/jrfm130902 17 Sufiana,  HY.  &  Beni,  S.  (2020). Analisis  Kinerja  Keuangan  Pada Credit Union Bonaventura Tempat Pelayanan Ledo. Business, Economics and Entrepreneurship. 4(1). 10-14. Jabbouri,  I.,  &  Jabbouri,  R.  (2021).
Ownership identity and firm performance:  Pre-  and  post-crisis evidence from an African emerging market. International  Journal  of Finance  and  Economics , 26 (4), 5963–5976.
https://doi.org/10.1002/ijfe.2103
Jabbouri,  I.,  &  Naili,  M.  (2019).
Determinants  of  Nonperforming Loans in Emerging Markets:
Evidence  from  the  MENA  Region.
Review  of  Pacific  Basin  Financial Markets and Policies , 22 (4).
https://doi.org/10.1142/S02190915
19500267
Khan,  M.  A.,  Siddique,  A.,  &  Sarwar,
Z.  (2020).  Determinants  of  non- performing  loans  in  the  banking sector  in  developing  state. Asian
Journal  of  Accounting  Research ,
5 (1),
135–145. https://doi.org/10.1108/AJAR-10-
2019-0080 Naili,  M.,  &  Lahrichi,  Y.  (2022).
Banks’  credit  risk,  systematic determinants  and  specific  factors: recent  evidence  from  emerging markets. Heliyon , 8 (2),  e08960.
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.20 22.e08960
Sharifi, S., Haldar, A., & Rao, S. V. D.
N.  (2016).  Relationship  between operational  risk  management,  size, and  ownership  of  Indian  banks.
Managerial  Finance , 42 (10),  930–
942. https://doi.org/10.1108/MF-
05-2015-0145
Siddique, A., Khan, M. A., & Khan, Z.
(2021).  The  effect  of  credit  risk management and bank-specific factors on the financial performance  of  the  South  Asian commercial banks. Asian Journal of Accounting Research . https://doi.org/10.1108/AJAR-08- 2020-0071
Tan,  Y.,  &  Floros,  C.  (2018).  Risk, competition and efficiency in banking:  Evidence  from  China.
Global  Finance  Journal , 35 ,  223– 236.
https://doi.org/10.1016/j.gfj.2017.1 2.001 Wijayanti,  S.,  &  Damas  Sadewo,  Y. (2021). Analisis Customer Profitability  Pada  Koperasi  Simpan Pinjam  “Diaspora.”  In JBEE (Vol. 3, Issue 2). http://jurnal.shantibhuana.ac.id/jurn al/index.php/bee