Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 8 Nomor 2, April 2024 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v8i2.2331

## Determinan Non-Performing Loan (NPL)
Perbankan Kawasan ASEAN
Sigit Catur Rohadi * , Susi Sarumpaet 2 , Usep Syaipudin 3 1,2,3) Magister Ilmu Akuntansi, FEB, Universitas Lampung sigitcatur.unila@gmail.com , susi.sarumpaet@gmail.com , usepsyaipudin@gmail.com *Corresponding Author Submitted: Maret 25, 2024 Accepted: April 4 2024 Published: 7 April 2024

## ABSTRACT
There are numerous factors that influence Non-Performing Loan (NPL) in the banking sector. This research  aims  to  examine  empirical  evidence  regarding  factors  affecting  NPL,  namely  GDP Growth,  inflation,  reference  interest  rates,  loan  growth,  Capital  Adequacy  Ratio  (CAR),  and Current Account Saving Account (CASA). The novelty of this research is proposing CASA as a new independent variable influencing NPL.  Population of this research comprises all banks listed in the Forbes Global 2000 released in May 2022, located within ASEAN countries, and possessing financial information relevant to variables at the study period. The data were processed using panel data regression, using Eviews with fixed effect model. This research finds that, GDP Growth, CAR, and CASA were not proven to have a significant impact on NPL. However, inflation, central bank interest rates, and loan growth were found to have a negative impact on NPL. This study contributes primarily to monetary authorities in the ASEAN region.
Keywords:  Capital  Adequacy  Ratio  (CAR);  central  bank  interest  rates  Current  Account  Saving Account (CASA); GDP Growth; inflation; loan growth; Non-Performing Loan (NPL);

## PENDAHULUAN
Kondisi  Covid-19  berdampak  luar  biasa  tidak  hanya  pada  sektor  kesehatan,  namun  juga ekonomi  global.  Seluruh  negara  mengeluarkan  kebijakan  untuk  merespond  kondisi  ini  dengan tujuan  mengurangi  dampak  negatif  dari  meluasnya  wabah  virus  Covid-19  di  negara  masing- masing. Penurunan kinerja usaha kelompok korporasi maupun UMKM akibat pandemi Covid-19 secara  langsung  mempengaruhi  kemampuan  bayar  dalam  memenuhi  kewajiban  perbankan. Otoritas  di  berbagai  negara  melakukan  mitigasi  risiko  tersebut  dengan  stimulus  berbentuk restrukturisasi  kredit,  subsidi  bunga  dan  penundaan  pembayaran  pokok  pinjaman.  Tujuannya adalah memberikan dukungan sektor usaha sebagai penggerak ekonomi agar mampu bertahan dan melewati  masa  pandemi  Covid-19  (Kemenkeu,  2020).  Selain  itu,  adanya  stimulus  ini  akan menurunkan risiko kredit bermasalah atau Non-Performing Loan (NPL) imbas pandemi Covid-19 (Utami & Yustiawan, 2021).
Non-Performing  Loan  (NPL) adalah  pinjaman  dengan  pembayaran  pokok  atau  bunga  yang sudah jatuh tempo selama sejumlah waktu tertentu, biasanya 90 hari atau lebih, atau ketika kreditur menganggap bahwa penerima pinjaman tidak akan dapat memenuhi kewajiban pembayaran mereka dalam  jangka  waktu  yang  dapat  ditentukan  (Juliani,  2022).  Di  kawasan  ASEAN,  nilai  non performing loan (NPL) perbankan di Indonesia paling tinggi per Juli 2020 yakni sebesar 3,22%. Sementara  itu,  NPL  Filipina  sebesar  2,67%  dan  Malaysia  1,43%.  NPL  Singapura  yang  tercatat adalah sebesar 2,65% per Juni 2020 dan Thailand sebesar 3,04% per Juni 2020 (Bisnis.com, 2020).
Indonesia  sendiri  berdasarkan  data  Otoritas Jasa  Keuangan (OJK) mencatat  posisi  Juli  2022 jumlah restrukturisasi kredit terdampak Covid-19 adalah sebesar Rp. 560,41 triliun dengan jumlah debitur  sebanyak  2,94  juta  debitur.  Jumlah  tertinggi  restrukturisasi  kredit  terdampak  Covid-19 adalah  Rp.  830,47  triliun  dengan  jumlah  debitur  sebanyak  6,84  juta  pada  Agustus  2020.  Jika melihat data tersebut artinya terdapat perbaikan dengan penurunan secara jumlah nominal sebesar
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 8 Nomor 2, April 2024 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v8i2.2331
Rp. 270,06 triliun atau sebesar 32,52% dari kondisi tertinggi dan penurunan secara jumlah debitur 3,9  juta  debitur  atau  sebesar  57,02%  dari  jumlah  tertinggi  debitur  restrukturisasi  kredit  akibat pandemi Covid-19 (OJK, 2022).
Penelitian ini menggunakan The financial intermediation theory karena teori ini menjelaskan dasar perbankan sebagai fungsi intermediasi yang menghimpun dana dan melakukan penyaluran pinjaman. The financial intermediation theory atau teori intermediasi keuangan menurut Werner (2016) merupakan teori yang yang dominan saat ini yang memiliki pendapat bahwa bank hanyalah bersifat perantara finansial.
Terdapat  banyak  penelitian  yang  mengukur  pengaruh  pertumbuhan  GDP  terhadap Non- Performing Loan (NPL) , namun belum memberikan hasil penelitian yang konsisten. Makri et al. (2014) yang melakukan penelitian determinasi NPL di negara-negara Eropa menyimpulkan bahwa pertumbuhan GDP tidak berpengaruh terhadap NPL, sejalan dengan hasil penelitian  Wairimu & Gitundu  (2023)  di  Kenya.  Namun,  hasil  sebaliknya  diperoleh  penelitian  Mazreku  et  al.  (2018), Bayar  (2019),  Raiter  (2021),  Gounder  &  Bajaj  (2022),  Khan  et  al.  (2023)  yang  sepakat menyimpulkan bahwa pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif terhadap NPL.
Penelitian  yang  mengukur  pengaruh  inflasi  terhadap  NPL  juga  memiliki  hasil  yang  belum konsisten.    Makri  et  al.  (2014),  Wairimu  &  Gitundu  (2023)  menyimpulkan  bahwa  inflasi  tidak memiliki  pengaruh  terhadap  NPL.  Penelitian  Radivojevic  &  Jovovic  (2017),  Raiter  (2021), Gounder & Bajaj (2022) mendapatkan hasil yaitu inflasi memiliki pengaruh positif terhadap NPL. Mazreku  et  al.  (2018)  dan  Bayar  (2019)  menyimpulkan  hasil  yang  berbeda  pula,  yaitu  inflasi berpengaruh negatif terhadap NPL.
Suku  bunga  bank  sentral  merupakan  bentuk  kebijakan  otoritas  negara  dalam  merespon  atau intervensi  kondisi  makroekonomi  yang  harapannya  bisa  berdampak  langsung  pada  fungsi intermediasi  perbankan.  Penelitian  Wairimu  &  Gitundu  (2023)  serta  Gounder  &  Bajaj  (2022) menyimpulkan  bahwa  suku  bunga  yang  diukur  dengan Real  Interest  Rate tidak  berpengaruh terhadap NPL. Sejalan dengan hasil penelitian tersebut, Gultom & Sihombing (2023), Liviawati et al.  (2023)  yang  menggunakan  variabel  suku  bunga  bank  sentral  menyimpulkan  bahwa  tidak terdapat  pengaruh  suku  bunga  bank  sentral  terhadap  NPL.  Penelitian  Poetry  &  Sanrego  (2011), Oktaviani (2012) menyimpulkan hasil yang berbeda bahwa suku bunga yang di ukur dengan suku bunga bank sentral memiliki pengaruh negatif terhadap NPL.
Selain kondisi makroekonomi, risiko perbankan memiliki tantangan dari faktor perbankan itu sendiri  atau  biasa  disebut Bank  Specific  Factor (Fajar  &  Umanto,  2017). Bank  Specific  Factor merupakan  indikator  yang  berkaitan  dengan  kondisi  internal  perbankan  itu  sendiri  terkait  risiko bank seperti likuiditas, rentabilitas dan permodalan. Penelitian mengenai Bank Specific Factor telah banyak dilakukan, namun menggunakan proksi yang berbeda-beda dan terus berkembang dalam mengukur Bank Specific Factor (Erdas & Ezanoglu, 2022).
Khan et al. (2023) menyimpulkan bahwa pertumbuhan pinjaman berpengaruh positif terhadap NPL untuk perbankan konvensional, sedangkan untuk perbankan syariah pertumbuhan pinjaman memiliki pengaruh negatif terhadap NPL. Penelitian Gabeshi (2017) di Eropa, Long et al. (2020) di Vietnam, Vithessonthi (2023) di Asia, Kryzanowski et al. (2023) di Cina menyimpulkan bahwa pertumbuhan pinjaman memiliki pengaruh negatif terhadap NPL.
Makri et al. (2014) dalam hasil penelitiannya menyebutkan CAR memiliki pengaruh negatif terhadap NPL. Sebaliknya,  Radivojevic & Jovovic (2017) menyatakan bahwa CAR berpengaruh positif terhadap NPL. Sedangkan pada penelitian Raiter (2021) menggunakan Regulatory Capital Ratio menyimpulkan hasil yang berbeda bahwa regulasi rasio permodalan bank tidak berpengaruh terhadap  NPL,  sejalan  dengan  Goyal  et  al.  (2023)  yakni menyimpulkan  hasil  bahwa  CAR  tidak berpengaruh  terhadap  NPL  pada  negara  berkembang,  sedangkan  untuk  negara  maju  CAR berpengaruh negatif terhadap NPL.
Current Account and Saving Account (CASA)  adalah jumlah dana pihak ketiga dari produk dana berupa giro dan tabungan. Komposisi CASA tinggi yang berarti bank memiliki biaya dana masyarakat  yang  rendah  berimplikasi  kepada  suku  bunga  pinjaman  yang  rendah  dibandingkan dengan  kompetitor.  Suku  bunga  pinjaman  yang  rendah  berarti  bahwa  debitur  dibebankan  bunga pinjaman yang lebih murah sehingga akan mengurangi potensi pinjaman menjadi bermasalah atau NPL. Belum ditemukan penelitian sebelumnya yang menggunakan variabel CASA sebagai faktor
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 8 Nomor 2, April 2024 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v8i2.2331
yang mempengaruhi NPL. Penelitian Yulianto dan Yusniar (2021) menggunakan variabel CASA sebagai  faktor  pertumbuhan  pinjaman  yang  menyimpulkan  bahwa  CASA  berpengaruh  positif terhadap pertumbuhan pinjaman. Penelitian sebelumnya banyak menggunakan variabel Dana Pihak Ketiga  (DPK)  sebagai  faktor  yang  mempengaruhi  NPL.  Penelitian  Gunawan  dan  Sudaryanto (2016), Kartika (2016) menyimpulkan hasil yang sejalan bahwa DPK tidak berpengaruh terhadap NPL.
Berdasarkan  fenomena  dan  gap  empiris  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji kembali determinan atau faktor-faktor yang berpengaruh terhadap NPL. Pertumbuhan GDP, inflasi dan  suku  bunga  bank  sentral  digunakan  sebagai  variabel  yang  mewakili  faktor  makroekonomi. Pertumbuhan pinjaman, CAR dan CASA digunakan sebagai variabel yang mewakili faktor bank specific .  Adapun  kebaruan  dalam  penelitian  ini  adalah  mengajukan  CASA  variabel  independen baru sebagai faktor yang mempengaruhi NPL.

## STUDI LITERATUR

## The Financial Intermediation Theory
The financial intermediation theory atau teori intermediasi keuangan menurut Werner (2016) merupakan  teori  yang  memiliki  pendapat  bahwa  bank  hanya  bersifat  perantara  finansial,  sama halnya dengan perantara keuangan non-bank lainnya yaitu mengumpulkan dan menyalurkan dana. Penelitian ini menggunakan The financial intermediation theory karena teori ini menjelaskan dasar perbankan  sebagai  fungsi  intermediasi  yang  menghimpun  dana  dan  melakukan  penyaluran pinjaman.

## Non-Performing Loan (NPL)
Non-Performing  Loan  (NPL)  menurut  Basel  Committee  on  Banking  Supervision  (BCBS) adalah  pinjaman  yang  memiliki  pembayaran  pokok  atau  bunga  yang  sudah  jatuh  tempo  selama sejumlah  waktu  tertentu,  biasanya  90  hari  atau  lebih,  atau  ketika  kreditur  menganggap  bahwa penerima pinjaman tidak akan dapat memenuhi kewajiban pembayaran mereka dalam jangka waktu yang  dapat  ditentukan  (OJK,  2014).  BCBS  pertama  kali  memperkenalkan  definisi  NPL sebagai bagian dari prinsip-prinsip pengawasan perbankan pada tahun 1988.

## Gross Domestic Product (GDP)
Gross  Domestic  Product  (GDP)  menurut  International  Monetary  Fund  (IMF)  adalah  ukuran nilai moneter dalam periode kuartal dan tahunan atas barang dan jasa akhir yang diproduksi suatu negara (Callen, 2012). World Bank menjelaskan definisi dari pertumbuhan GDP adalah jumlah dari nilai  tambah  bruto  dalam  perekonomian  oleh  semua  produsen  ditambah  pajak  atas  produk  serta dikurangi  subsidi  yang  tidak  termasuk  nilai  produk  (World  Bank,  2024),  Mileris  (2012) menjelaskan  bahwa  pertumbuhan  Gross  Domestic  Product  (GDP)  dianggap  sebagai  penentu makroekonomi yang penting bagi kinerja perbankan dan sebagai indikator yang mengungkinkan perbankan menyesuaikan kebijakan sesuai fluktuasi dari siklus bisnis. Semakin tinggi pertumbuhan GDP mencerminkan semakin baik perekonomian suatu negara .

## Suku Bunga Bank Sentral
European  Central  Bank  menjelaskan  pengertian  suku  bunga  adalah  biaya  meminjam  uang, terkadang suku bunga juga disebut dengan harga uang (European Central Bank, 2018). Suku bunga yang  ditawarkan  bank  kepada  individu  dan bisnis  biasanya  bergerak  seiring  dengan  suku  bunga yang ditetapkan oleh bank sentral yang dianggap sebagai suku bunga acuan. Penentuan suku bunga didasarkan beberapa faktor, antara lain bagaimana permintaan dan penawaran kredit, yaitu seberapa banyak  individu  dan  bisnis  ingin  membelanjakan  dan  berinvestasi  serta  seberapa  banyak  kredit yang  tersedia. Bank  of  England menjelaskan  bahwa suku  bunga  akan  memberitahukan seberapa tinggi biaya pinjaman dan seberapa tinggi imbalan atas tabungan. Sehingga, perubahan suku bunga akan mempengaruhi bagaimana peminjam untuk tertarik menambah pinjamannya atau mengurangi pinjamannya. Begitupula dari sisi deposan, perubahan suku bunga akan mempengaruhi bagaimana deposan akan tertarik menambah simpanannya di bank.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 8 Nomor 2, April 2024 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v8i2.2331

## Inflasi
Pengertian inflasi menurut International Monetary Fund (IMF) yaitu tingkat kenaikan harga selama periode tertentu. Pada umumnya, inflasi merupakan ukuran yang luas, yakni kenaikan harga secara keseluruhan atau kenaikan biaya hidup di suatu negara. Semakin tinggi inflasi akan semakin tinggi kenaikan harga barang dan jasa di suatu negara sehingga daya beli masyarakat akan semakin menurun (Suparmono, 2018).

## Pinjaman
Pinjaman atau kredit menurut Ikatan Bankir Indonesia (IBI) adalah penyediaan uang ataupun tagihan  yang  disamakan  dengan  itu  menurut  kesepakatan  antara  pihak  bank  dengan  pihak  lain dalam  hal  pinjam  meminjam  yang  menetapkan  kewajiban  pihak  peminjam  untuk  membayar pinjamannya  secara  lunas  sesuai  jangka  waktu  yang  disepakati  dan  bunga  sebagai  imbal  hasil. Aktivitas  penyaluran  pinjaman  memiliki  risiko  dimana  debitur  tidak  mampu  melunasi kewajibannya terhadap pihak bank atas berbagai alasan seperti kegagalan bisnis atau karakteristik pribadi debitur. Hal ini disebut dengan risiko kredit (IBI, 2018).

## Capital Adequacy Ratio (CAR)
The  Economic  Times menjelaskan  pengertian Capital  Adequacy  Ratio  (CAR) atau  rasio kecukupan  modal  adalah  rasio  modal  bank  terhadap  aktiva  tertimbang  menurut  risiko  dan kewajiban lancar (Rahim, 2014). CAR ditentukan oleh bank sentral dan regulator di masing-masing negara  untuk  menjaga leverage yaitu  penggunaan  modal  untuk  penyaluran  pinjaman  berlebihan yang dapat meningkatkan risiko kebangkrutan.

## Current Account and Saving Account (CASA)
Current Account and Saving Account (CASA)  adalah jumlah dana pihak ketiga dari produk dana berupa giro dan tabungan. Nilai CASA yang tinggi menunjukan bahwa perbankan memiliki biaya  dana  atau  disebut  dengan Cost  of  Fund rendah  (Monika  et  al.,  2022).  Peningkatan  CASA merupakan  salah  satu  strategi  perbankan  untuk  lebih  kompetitif  dalam  menentukan  suku  bunga pinjaman.

## Pengaruh  Pertumbuhan  Gross  Domestic  Product  (GDP)  Terhadap  Non-Performing  Loan (NPL)
Semakin tinggi pertumbuhan GDP mencerminkan semakin baik perekonomian suatu negara. Perekonomian yang baik dari suatu negara akan mendukung kegiatan ekonomi berkembang untuk kesejahteraan  masyarakat.  Penurunan  GDP  mencerminkan  kelesuan  ekonomi  sektor  riil  yang disebabkan  oleh  menurunnya  permintaan  barang  dan  jasa.  Semakin  tinggi  pertumbuhan  GDP mengidikasikan semakin baik kegiatan perekonomian yang berarti bahwa akan semakin kecil risiko para debitur yang menikmati fasilitas pinjaman akan menunggak atau non-performing loan (NPL) . Argumen ini sejalan dengan hasil penelitian Mazreku et al. (2018) , Bayar (2019) , Raiter (2021) serta Gounder & Bajaj (2022) yang menyimpulkan bahwa pertumbuhan GDP berpengaruh negatif terhadap NPL. Maka, hipotesis penelitian ini adalah: H 1 : Pertumbuhan GDP berpengaruh negatif terhadap non-performing loan (NPL)

## Pengaruh Inflasi Terhadap Non-Performing Loan (NPL)
Semakin tinggi inflasi akan semakin tinggi peningkatan harga barang dan jasa di suatu negara. Hal  ini  mengakibatkan  turunnya  daya  beli  masyarakat  akan  produk  dan  jasa.  Idealnya  inflasi haruslah rendah dan stabil, serta tidak melebihi pertumbuhan ekonomi. Sehingga,  sangat penting untuk bisa mengendalikan inflasi
Inflasi yang naik secara terkendali sejalan dengan pertumbuhan ekonomi dapat mengakibatkan aktivitas  ekonomi  meningkat  memungkinkan  peminjam  untuk  mendapatkan  keuntungan. Sehingga, peminjam mampu membayar kembali pinjaman mereka yang akan  menurunkan risiko kredit  macet  atau non-performing  loan  (NPL) .  Sesuai  dengan  penelitian  Mazreku  et  al.  (2018) , Bayar  (2019)  yakni  inflasi  berpengaruh  negatif  terhadap non-performing  loan  (NPL) .  Maka,
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 8 Nomor 2, April 2024 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v8i2.2331
hipotesis penelitian ini adalah:
H 2 : Inflasi berpengaruh negatif terhadap non-performing loan (NPL)

## Pengaruh Suku Bunga Bank Sentral Terhadap Non-Performing Loan (NPL)
Kenaikan suku bunga bank sentral menjadi sinyal dari bank sentral yang akan direspons oleh peminjam atau perusahaan dengan mengkaji ulang strategi ekspansi ataupun investasi baru dengan sumber  pendanaan  dari  bank.  Selain  itu,  peminjam  atau  perusahaan  dapat  mengambil  langkah keuangan dengan mengurangi tingkat utang yang sedang berjalan untuk menjaga cashflow dalam antisipasi  akan  adanya  penambahan  beban  keuangan  akibat  kenaikan  suku  bunga  pinjaman. Langkah strategis yang diambil oleh peminjam atau perusahaan dalam merespon kebijakan  suku bunga bank sentral akan mengurangi risiko kredit macet atau non-performing loan (NPL). Sesuai dengan  penelitian  Poetry  &  Sanrego  (2011),  Oktaviani  (2012)  yang  menyimpulkan  bahwa  suku bunga  berpengaruh  negatif  terhadap non-performing  loan  (NPL) .  Maka,  hipotesis  penelitian  ini adalah:
H 3 : Suku bunga bank sentral berpengaruh negatif terhadap non-performing loan (NPL)

## Pengaruh Pertumbuhan Pinjaman Terhadap Non-Performing Loan (NPL)
Pertumbuhan pinjaman memperlihatkan seberapa besar peningkatan ataupun  penurunan total penyaluran  pinjaman  dari  periode  sebelumnya.  Standar  penyaluran  pinjaman  dengan mempertimbangkan  kriteria  kelayakan  calon  peminjam  akan  menjaga  kualitas  pinjaman  yang disalurkan.  Diversifikasi portofolio pinjaman melalui segmentasi bisnis dapat mengurangi risiko kredit  bagi  perbankan  (Siregar  et  al.,  2022).  Kawasan  ASEAN  yang  di  dominasi  oleh  negara kategori berpenghasilan menengah dan kategori berpenghasilan rendah mencerminkan segmentasi bisnis perbankan lebih banyak ke pinjaman mikro dan ritel dibanding dengan pinjaman segmentasi korporasi  (Tambunan,  2021).  Penyaluran  pinjaman  kepada segmentasi  pinjaman  mikro dan  ritel akan  berdampak  langsung  pada  perekonomian  sehingga  para  debitur  mampu  meningkatkan penghasilan untuk membayar kewajiban pinjaman yang akan mengurangi risiko pinjaman atau non- performing loan (NPL) akan semakin menurun, sejalan dengan penelitian Gabeshi (2017), Long et al. (2020), Vithessonthi (2023). Maka, hipotesis penelitian ini adalah:
H 4 : Pertumbuhan pinjaman berpengaruh negatif terhadap non-performing loan (NPL)

## Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) Terhadap Non-Performing Loan (NPL)
CAR  menjadi  salah  satu  cara  untuk  mengukur  kesehatan  perbankan  karena  mencerminkan kekuatan  modal  suatu  bank.  Semakin  besar  nilai  CAR,  artinya  semakin  besar  pula  kemampuan modal sendiri perbankan untuk menangung risiko dari penyaluran pinjaman berarti perbankan tidak bergantung hanya kepada simpanan para deposan. Bank yang mimiliki nilai CAR tinggi mungkin cenderung mengabaikan pengawasan risiko dengan asumsi bahwa mereka memiliki cukup modal untuk menutupi kerugian. Selain itu, CAR yang tinggi memungkinkan perbankan dalam penyaluran pinjaman  akan  lebih  ekspansif  sehingga  dapat  menyebabkan  risiko  kredit  macet  atau non- performing  loan  (NPL) semakin  tinggi.  Sejalan  dengan  hasil  penelitian  Radivojevic  &  Jovovic (2017), Gultom & Sihombing (2023), Goyal et al. (2023) yakni CAR berpengaruh positif signifikan terhadap NPL. Maka, hipotesis penelitian ini adalah:
H 5 : Capital Adequacy Ratio (CAR) berpengaruh positif terhadap non-performing loan (NPL)
Pengaruh  Current  Account  and  Saving  Account  (CASA)  Terhadap  Non-Performing  Loan (NPL)
CASA  merupakan  komposisi  DPK    perbankan  yang  erat  kaitannya  dengan  biaya  dana  atau biasa disebut dengan Cost of Fund . Semakin tinggi rasio CASA mengindikasikan bahwa komposisi dana pihak ketiga yang dihimpun oleh perbankan merupakan dana berbiaya murah. Peningkatan CASA  merupakan  salah  satu  strategi  perbankan  untuk  lebih  kompetitif  dalam menentukan  suku bunga  pinjaman.  Suku  bunga  pinjaman  yang  rendah  berarti  bahwa  debitur  dibebankan  bunga pinjaman yang lebih murah sehingga akan mengurangi potensi pinjaman menjadi bermasalah atau NPL.
Belum  ditemukan  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  variabel  CASA  sebagai  faktor
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 8 Nomor 2, April 2024 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v8i2.2331
yang mempengaruhi NPL. Penelitian sebelumnya berfokus kepada variabel DPK untuk mengukur pengaruh  terhadap  NPL.  Hasil  penelitian  Gunawan  &  Sudaryanto  (2016)  dan  Kartika  &  Halim (2016),  menyimpulkan  hasil  yang  sejalan  bahwa  DPK  tidak  berpengaruh terhadap  NPL.  Hal ini dimungkinkan  karena  variabel  DPK  belum  dapat  mencerminkan Cost  of  Fund ,  berbeda  dengan CASA  yang  tidak  memasukan  komponen  biaya  dana  yang  mahal.  Maka  hipotesis  penelitian  ini adalah:
H 6 : Current  Account  Saving  Account  (CASA) berpengaruh  negatif  terhadap non-performing loan (NPL) .

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif.  Adapun  data  penelitian  yakni  data  sekunder dengan metode dokumentasi. Sampel dipilih menggunakan metode purpossive sampling , Kriteria purposive sampling yang digunakan yaitu seluruh perbankan yang tercatat dalam Forbes the Global 2000 yang dirilis pada Mei 2022, masuk dalam negara kawasan ASEAN, dan memiliki informasi keuangan  sesuai  variabel  pada  periode  penelitian  yaitu  sejak  Triwulan  1  tahun  2018  hingga Triwulan  2  tahun  2023.  Sehingga  sampel  yang  terkumpul  pada  penelitian  ini  sebanyak  20  bank dengan 440 data amatan.

## Definisi Operasional Variabel
Variabel Dependen Non-Performing Loan (NPL)
Variabel  dependen  pada  penelitian  ini  adalah non-performing  loan  (NPL) .  Menurut Radivojevic & Jovovic (2017) non-performing loan (NPL) adalah pinjaman yang tidak dilakukan pembayaran  lebih  dari  90  hari  dari  jadwal  cicilan  pembayaran.  Penelitian  ini  mengukur  NPL menggunakan rasio NPL hasil dari perhitungan pinjaman yang tidak dilakukan pembayaran atau bad debt dibandingkan dengan total penyaluran pinjaman. Rasio NPL ini menggunakan informasi NPL Gross yang disampaikan oleh perusahaan perbankan dalam laporan keuangan triwulanan.

## Variabel Independen Pertumbuhan Gross Domestic Product (GDP)
Pertumbuhan  GDP  digunakan  untuk  melihat  determinan  NPL  berdasarkaan  faktor makroekonomi  seperti  pada  penelitian  Makri  et  al.  (2014),  Raiter  (2021),  Bayar  (2019),  Raiter (2021),  Gounder  &  Bajaj  (2022),  dan  Khan  et  al.  (2023).  Penelitian  ini  menggunakan  data Pertumbuhan  GDP  triwulanan.  Pengukuran  pertumbuhan  GDP  menggunakan  prosentase  selisih GDP periode saat ini dibandingkan GDP periode sebelumnya.

## Inflasi
Inflasi digunakan untuk melihat determinan NPL berdasarkaan faktor makroekonomi seperti pada penelitian Radivojevic & Jovovic (2017), Mazreku et al. (2018), Raiter (2021), Bayar (2019), Gounder & Bajaj (2022). Penelitian ini menggunakan data inflasi triwulanan. Pengukuran inflasi menggunakan prosentase rata-rata inflasi selama tiga bulan untuk menentukan inflasi dalam satu triwulan.

## Suku Bunga Bank Sentral
Suku  bunga  digunakan  untuk  melihat  determinan  NPL  berdasarkaan  faktor  makroekonomi seperti pada penelitian Poetry & Sanrego (2011), Oktaviani (2012), Gultom & Sihombing (2023), Liviawati  et  al.  (2023).  Penelitian  ini  menggunakan  data  suku  bunga  bank  sentral  triwulanan. Pengukuran suku bunga bank sentral menggunakan prosentase rata-rata suku bunga bank sentral selama tiga bulan untuk menentukan suku bunga bank sentral dalam satu triwulan.

## Pertumbuhan Pinjaman
Pertumbuhan  pinjaman  digunakan  untuk  melihat  determinan  NPL  berdasarkaan  faktor bank specific , seperti pada penelitian Penelitian Gabeshi (2017), Long et al. (2020), Vithessonthi (2023), Khan  et  al.  (2023).  Penelitian  ini  menggunakan  data  pertumbuhan  pinjaman  triwulanan.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 8 Nomor 2, April 2024 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v8i2.2331
Pengukuran pertumbuhan pinjaman menggunakan prosentase kenaikan ataupun penurunan posisi pinjaman  pada  periode  akhir  triwulan  terhadap  posisi  pinjaman  pada  akhir  tahun  periode sebelumnya. Pertumbuhan pinjaman menggunakan data pertumbuhan pinjaman secara triwulanan yang terdapat dalam laporan keuangan triwulanan perusahaan.

## Capital Adequacy Ratio (CAR)
Capital Adequacy Ratio (CAR) digunakan untuk melihat determinan NPL berdasarkaan faktor bank  specific ,  seperti pada  penelitian  Makri et  al.  (2014),  Radivojevic &  Jovovic  (2017),  Raiter (2021),  Kryzanowski  et  al.  (2023),  Goyal  et  al.  (2023).  Penelitian  ini  menggunakan  data  CAR triwulanan. Pengukuran CAR menggunakan prosentase total CAR pada posisi akhir triwulan. CAR menggunakan data total CAR secara triwulanan yang terdapat dalam laporan keuangan triwulanan perusahaan.

## Current Account Saving Account (CASA)
Current  Account  Saving  Account  (CASA) digunakan  untuk  melihat  determinan  NPL berdasarkaan  faktor bank  specific .  Penelitian  sebelumnya,  Gunawan  &  Sudaryanto  (2016)  dan Kartika  &  Halim  (2016)  berfokus  pengaruh  pada  Dana  Pihak  Ketiga  (DPK)  terhadap  NPL. Penelitian ini menggunakan data CASA triwulanan. Pengukuran CASA menggunakan prosentase CASA  pada  posisi  akhir  triwulan.  CASA  menggunakan  data  CASA  secara  triwulanan  yang terdapat dalam laporan keuangan triwulanan perusahaan.

## Metode Analisis Data
Penelitian ini menggunakan data panel, yakni gabungan data time series dan cross section . Ghozali (2014) menjelaskan bahwa estimasi regresi data panel dapat dilakukan  dengan metode Common Effect  Model (CEM),  Fixed  Effect  Model  (FEM) dan Random  Effect  Model  (REM) .  Penentuan model terbaik pada penelitian ini didasarkan pada hasil Uji Chow, Uji Hausman, dan Uji Lagrange Multiplier .  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  perangkat  lunak EViews  13. Setelah  itu dilakukan analisis statistik deskriptif, penentuan model estimasi terbaik, analisis regresi data panel, uji  asumsi  klasik  (uji  normalitas,  uji  autokorelasi,uji  multikolineartitas,  uji  heteroskedastisitas), pengujian  koefisien  determinasi,  uji  signifikansi  simultan  (uji  statistik  F),  dan  uji  signifikansi individual (uji t).
Secara matematis, model penelitian dapat ditulis sebagai berikut: NPL it = 𝛽 1 + 𝛽 2 GDP it + 𝛽 3 INF it + 𝛽 4 SKB it + 𝛽 5 PIN it + 𝛽 6 CAR it + 𝛽 7 CASA it + 𝜀 it
Keterangan : NPL : Non-Performing Loan GDP : Pertumbuhan Gross Domestic Product INF : Inflasi SKB : Suku bunga bank sentral PIN : Pertumbuhan Pinjaman CAR : Capital Adequacy Ratio CASA : Current Account Saving Account β₀ : Konstanta β₁ - β 7 : Koefisien Regresi
i : Cross Section (20 perusahaan perbankan) t : Time Series (triwulan 1 2018 s.d. triwulan 2 2023)
ε : Error term

## HASIL
Tabel  1  memberikan  informasi  mengenai  statistik  deskriptif  terkait  variabel non-performing loan ,  pertumbuhan gross  domestic  product, inflasi, suku  bunga  bank  sentral , pertumbuhan pinjaman , capital adequacy ratio . current account saving account yaitu sebagai berikut: Tabel 1. Statistik Deskriptif Sampel
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 8 Nomor 2, April 2024 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v8i2.2331
Variabel  N Mean Median  Maximum  Minimum  Std. Dev. NPL 440 0.021 0.019 0.047 0.003 0.011 GDP 440 0.007 0.011 0.211 -0.159 0.064 INF 440 0.023 0.022 0.083 -0.027 0.022 SKB 440 0.026 0.025 0.068 0.126 0.016 PIN 440 0.039 0.029 1.062 -0.174 0.067 CAR 440 0.180 0.180 0.295 0.094 0.031 CASA 440 0.555 0.591 0.859 0.243 0.189
Sumber: Data diolah menggunakan Eviews 13, 2023.
Data diambil dari laporan keuangan triwulanan perusahaan sejak Triwulan 1 tahun 2018 hingga Triwulan  2  tahun  2023.  Variabel  yang  diuji  yaitu non-performing  loan ,  pertumbuhan gross domestic product, inflasi, suku bunga bank sentral , pertumbuhan pinjaman , capital adequacy ratio , serta current account saving account . Pengujian statistik deskriptif terhadap 440 amatan dilakukan menggunakan Eviews 13.
Hasil  dari  Uji  Chow, Uji  Hausman,  dan  Uji  Lagrange  Multiplier maka menunjukkan  model yang terpilih adalah Fixed Effect Model (FEM) . Selanjutnya berdasarkan pengujian asumsi klasik disimpulkan  bahwa  data  pada  penelitian  ini  terdistribusi  normal  dan  terbebas  dari  autokorelasi, multikolineartitas,  dan  heteroskedastisitas.  Tabel  2  merupakan  informasi  mengenai  hasil  uji hipotesis:
Tabel 2. Uji Hipotesis Variabel Ekpektasi Tanda Coefficient Signifikansi Hasil C 0.021 0.000 GDP - 0.001 0.603 H 1 tidak didukung INF - -0.039 0.0001 H 2 didukung SKB - -0.133 0.000 H 3 didukung PIN - -0.009 0.001 H 4 didukung CAR + 0.019 0.268 H 5 tidak didukung CASA - 0.001 0.789 H 6 tidak didukung R-squared 0.899 Prob(F- statistic) 0.000 N 440
Sumber: Data diolah menggunakan Eviews 13, 2023. Berdasarkan hasil pengujian di atas, maka model penelitian adalah sebagai berikut : NPL = 0.021 + 0.001 GDP - 0.039 INF - 0.133 SKB - 0.009 PIN + 0.019 CAR + 0.001 CSA
Hasil  penelitian  menunjukan  koefisien  variabel  GDP  adalah  0.001  dengan  prob.  t-statistic sebesar  0.603  (sig.  <  0.05).  Dengan  demikian,  variabel  GDP  tidak  berpengaruh  terhadap  NPL. Artinya, H 1 tidak didukung.
Hasil  penelitian  menunjukan  koefisien  variabel  INF  adalah  -0.039  dengan  prob.  t-statistic sebesar 0.0001 (sig. < 0.05). Dengan demikian, variabel INF berpengaruh negatif dan signifikan terhadap NPL. Artinya,H 2 didukung.
Hasil  penelitian  menunjukan  koefisien  variabel  SKB  adalah  -0.133  dengan  prob.  t-statistic sebesar 0.000 (sig. < 0.05). Dengan demikian, variabel SKB berpengaruh negatif dan signifikan terhadap NPL. Artinya, H 3 didukung.
Hasil  penelitian  menunjukan  koefisien  variabel  PIN  adalah  -0.009  dengan  prob.  t-statistic sebesar  0.001  (sig.  <  0.05).  Dengan  demikian,  variabel  PIN  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap NPL. Artinya,H 4 didukung.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 8 Nomor 2, April 2024 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v8i2.2331
Hasil  penelitian  menunjukan  koefisien  variabel  CAR  adalah  0.0193  dengan  prob.  t-statistic sebesar  0.268  (sig.  <  0.05).  Dengan  demikian,  variabel  CAR  tidak  berpengaruh  terhadap  NPL. Artinya, H 5 tidak didukung.
Hasil penelitian menunjukan koefisien variabel  CASA adalah -0.001 dengan prob. t-statistic sebesar 0.789 (sig. < 0.05). Dengan demikian, variabel CASA tidak berpengaruh terhadap NPL. Artinya, H 6 tidak didukung.
Nilai  probabilitas  uji  F  adalah  sebesar  0.000  (sig.  <  0.05).  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa variabel-variabel independen secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel NPL. Dengan demikian, variabel independen secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap Non- Performing Loan .
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  maka  nilai R-Square adalah  sebesar  0.899,  yang menunjukkan  bahwa  variabel-variabel  bebas  pada  penelitian  ini  mampu  menjelaskan  sekitar 89,90% dari variabel NPL.

## PEMBAHASAN
Pengaruh  Pertumbuhan  Gross  Domestic  Product  (GDP)  Terhadap  Non-Performing  Loan (NPL)
Hasil pengujian statistik menunjukkan bahwa pertumbuhan GDP tidak berpengaruh terhadap NPL. Hasil ini sejalan dengan penelitian Beirne & Fratzscher (2013), Makri et al. (2014), Wairimu &  Gitundu  (2023),  Liviawati  et  al.  (2023).  Pertumbuhan  GDP  merupakan  salah  satu  indikator perkembangan ekonomi suatu negara. Semakin tinggi pertumbuhan GDP mengidikasikan semakin baik  kegiatan  perekonomian  yang  berarti  bahwa  akan  semakin  kecil  risiko  para  debitur  yang menikmati fasilitas pinjaman akan menunggak atau non-performing loan (NPL) . Namun, argumen tersebut tidak dapat dibuktikan pada penelitian ini.
Ketika  terjadi  peningkatan  GDP  maka  pendapatan  masyarakat  maupun  industri  juga  ikut meningkat  tetapi  hal  ini  justru  tidak  mampu  menurunkan  NPL,  yang  mengindikasikan  adanya kecenderungan dari masyarakat yang berlaku konsumtif (Muljaningsih & Wulandari, 2019). Hal ini  menggambarkan  bahwa  PDB  tidak  berpengaruh  terhadap  kemampuan  seseorang  membayar kredit secara langsung, namun dapat berpengaruh terhadap daya beli masyarakat (Liviawati et al., 2023). Pola konsumtif masyarakat tersebut menyebabkan ketika terjadi peningkatan pendapatan, kelebihan pendapatan tersebut akan digunakan untuk kebutuhan konsumsi, bukan untuk memenuhi kewajiban membayar kredit (Nadjib & Anggraeni (2018); Suhairi & Lubis (2023)).
Komposisi konsumsi yang dominan pada GDP menggambarkan masyarakat  yang konsumtif. Naiknya pendapatan tidak mempengaruhi kapabilitas debitur dalam membayar kreditnya, namun kelebihan  pendapatan  tersebut  cenderung  digunakan  untuk  konsumsi.  Oleh  karena  itu, pertumbuhan GDP tidak mampu mempengaruhi NPL.

## Pengaruh Pertumbuhan Inflasi Terhadap Non-Performing Loan (NPL)
Hasil pengujian statistik menunjukkan bahwa inflasi berpengaruh negatif terhadap NPL. Hasil ini sejalan dengan penelitian Mazreku et al. (2018), Bayar (2019). Hasil ini menunjukkan bahwa negara-negara di Kawasan ASEAN masih memiliki keyakinan inflasi yang naik dianggap sebagai indikator  pertumbuhan  ekonomi  positif.  Kenaikan  inflasi  yang  wajar  dapat  terjadi  bersamaan dengan pertumbuhan ekonomi yang sehat. Pada kondisi ini, pendapatan individu dan perusahaan cenderung  meningkat,  memungkinkan  mereka  untuk  lebih  mudah  membayar  kembali  pinjaman mereka. Dengan kata lain, kenaikan inflasi dapat diikuti oleh peningkatan kemampuan membayar utang.  Pelaku  pasar  meyakini  bahwa  inflasi  naik  sebagai  hasil  dari  aktivitas  ekonomi  yang meningkat.  Sebaliknya,  inflasi  yang  rendah  atau  deflasi  dapat  menciptakan  ketidakpastian ekonomi.  Dalam  kondisi  ini,  peminjam  dan  perusahaan  mungkin  lebih  berhati-hati  dalam mengelola utang mereka karena potensi risiko kredit akan menjadi lebih tinggi.
Hasil  penelitian  juga  menunjukan  bahwa inflasi  yang  meningkat  dengan  stabil  dapat menyebabkan peningkatan nilai asset, termasuk nilai asset yang dijadikan jaminan oleh peminjam. Peningkatan nilai ini dapat memberikan perlindungan terhadap risiko kredit. Hal ini dikarenakan jika peminjam mengalami kesulitan membayar, bank masih dapat mendapatkan nilai yang cukup melalui  penjualan  aset  atau  jaminan . Sejalan  dengan  hal  tersebut,  peminjam  juga  akan
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 8 Nomor 2, April 2024 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v8i2.2331
mengupayakan  pembayaran  pinjaman  sampai  dengan  lunas  untuk  menyelamatkan  asset  yang dijaminkan jika nilai pasar aset meningkat lebih tinggi dibandingkan dengan nilai penjaminan.

## Pengaruh Suku Bunga Bank Sentral Terhadap Non-Performing Loan (NPL)
Hasil  pengujian  statistik  menunjukkan  bahwa  suku  bunga  bank  sentral  berpengaruh  negatif terhadap NPL. Hasil ini sejalan dengan penelitian Poetry & Sanrego (2011) dan Oktaviani (2012). Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  negara-negara  di  Kawasan  ASEAN  menganggap  kebijakan peningkatan  suku  bunga  bank  sentral  sebagai  sinyal  bahwa  bank  sentral  berupaya  menstabilkan ekonomi yang meningkatkan kepercayaan pelaku pasar terhadap kebijakan moneter dan stabilitas ekonomi  secara  keseluruhan  serta  mengurangi  ketidakpastian.  Hal  ini  dapat  mempengaruhi perilaku peminjam dan perusahaan. Sinyal dari bank sentral terkait kenaikan suku bunga direspons oleh peminjam dan perusahaan dalam membuat keputusan investasi dan pengelolaan utang yang lebih  cermat,  bisa  dengan  melakukan  kaji  ulang  rencana  pengambilan  pinjaman  baru  atau mengurangi tingkat utang yang sedang berjalan agar tetap dapat membayar bunga yang lebih tinggi.
Penetapan  kenaikan  suku  bunga  bank  sentral  dapat  mendorong  bank  untuk  meningkatkan standar  dalam  pemberian  pinjaman  dan  pengelolaan  risiko.  Bank  yang  memiliki  standar  tinggi dalam pemberian pinjaman dan pengelolaan risiko akan memiliki kualitas portfolio pinjaman yang baik.  Hal  ini  dikarenakan  bank  lebih  selektif  dan  lebih  berhati-hati  dalam  pemberian  pinjaman. Pemberian pinjaman oleh bank kepada peminjam yang dianggap layak dengan prinsip kehati-hatian yang tinggi akan mengurangi potensi peminjam gagal bayar yang dapat menyebabkan NPL.

## Pengaruh Pertumbuhan Pinjaman Terhadap Non-Performing Loan (NPL)
Hasil  pengujian  statistik  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  pinjaman  berpengaruh  negatif terhadap NPL. Hasil ini sejalan dengan penelitian Gabeshi (2017), Long et al. (2020), Vithessonthi (2023), dan Kryzanowski et al. (2023). Hasil ini menunjukkan bahwa perbankan di negara Kawasan ASEAN  memiliki  standar  penyaluran  pinjaman  yang  baik  dan  selektif.  Standar  penyaluran pinjaman yang baik dan selektif tentunya mempertimbangkan kriteria kelayakan calon peminjam yang biasa dikenal di perbankan dengan 5C, yaitu lima elemen yang terdiri dari karakter, kapasitas, modal,  jaminan,  dan  kondisi.  Selain  hal  tersebut,  penyaluran  pinjaman  juga  harus mempertimbangkan faktor-faktor tambahan yang dapat memengaruhi risiko kredit, seperti risiko industri, risiko likuiditas, dan faktor-faktor kebijakan eksternal.
Hasil penelitian yang menemukan bahwa pertumbuhan pinjaman berpengaruh negatif terhadap NPL juga menunjukan bahwa penyaluran pinjaman di negara Kawasan ASEAN menciptakan efek multiplier  ekonomi,  artinya  pinjaman  yang  disalurkan  oleh  bank  dapat  meningkatkan  belanja konsumen,  investasi  bisnis,  dan  kegiatan  ekonomi  secara  keseluruhan.  Efek  multipler  ekonomi tersebut mendorong pertumbuhan ekonomi yang baik yang berdampak pada kemampuan peminjam untuk membayar kembali pinjaman mereka dapat meningkat.

## Pengaruh Capital Adequacy Ratio (CAR) Terhadap Non-Performing Loan (NPL)
Hasil  pengujian  statistik  menunjukkan  bahwa Capital  Adequacy  Ratio (CAR)  tidak berpengaruh  terhadap  NPL.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  Raiter  (2021)  dan  Goyal  et  al. (2023). Hasil ini menunjukkan bahwa perbankan di negara Kawasan ASEAN memiliki cadangan modal yang mencukupi untuk melindungi diri dari risiko kredit dan risiko-risiko lainnya. Sehingga, kenaikan atau penurunan CAR tidak langsung mempengaruhi tingkat NPL karena bank diharapkan dapat menanggulangi risiko dengan lebih baik.
Data  CAR  dalam  penelitian  menunjukan  bahwa  CAR  terendah  terjadi  pada  Vietcombank (Vietnam)  dengan  nilai  9.6%  merupakan  satu-satunya  nilai  CAR  di  bawah  10%  dan  nilai  mean CAR menunjukan sebesar 18.03%. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa CAR perbankan di negara Kawasan  ASEAN  memiliki  CAR  yang  kuat.  CAR  yang  kuat  menunjukan  perbankan  memiliki kebijakan internal yang baik terkait manajemen risiko, pengelolaan likuiditas dan alokasi modal. Hal ini membantu bank menjaga stabilitas keuangan untuk mengantisipasi kenaikan NPL.
Pengaruh  Current  Account  and  Saving  Account  (CASA)  Terhadap  Non-Performing  Loan (NPL)
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 8 Nomor 2, April 2024 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v8i2.2331
Hasil pengujian statistik menunjukkan bahwa Current Account Saving Account (CASA) tidak berpengaruh  terhadap  NPL.  Hasil  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  Gunawan  &  Sudaryanto (2016)  dan  Kartika  &  Halim  (2016)  dengan  variabel  Dana  Pihak  Ketiga  (DPK).  Hasil  ini menunjukkan bahwa CASA di perbankan negara Kawasan ASEAN merupakan sumber dana yang relatif stabil dan murah bagi bank. Kenaikan atau penurunan CASA mungkin tidak secara langsung memengaruhi tingkat risiko kredit karena sumber dana ini cenderung bersifat jangka panjang dan kurang  rentan  terhadap  fluktuasi  pasar.  Selain  itu,  CASA  merupakan  pendanaan  yang  memiliki biaya  paling  lebih  rendah  dibanding  sumber  dana  lainnya,  contohnya  deposito  berjangka  atau pinjaman  interbank.  Oleh  karena  itu,  perubahan  dalam  komposisi  CASA  mungkin  tidak memberikan  tekanan  tambahan  pada  biaya  pendanaan  bank,  yang  dapat  membantu  menjaga kesehatan keuangan dan mengurangi risiko kredit.

## KESIMPULAN
Penelitian ini berupaya untuk memberikan bukti empiris terkait determinan atau faktor-faktor yang memiliki pengaruh terhadap NPL, yaitu pertumbuhan GDP, inflasi, suku bunga bank sentral, pertumbuhan  pinjaman, capital  adequacy  ratio (CAR),  dan current  account  saving  account (CASA). Adapun kebaruan dalam penelitian ini yaitu menggunakan CASA variabel independen baru  sebagai  faktor  yang  mempengaruhi  NPL.  Berdasarkan  hasil  peneltian  disimpulkan  bahwa pertumbuhan GDP, CAR , dan CASA tidak terbukti berpengaruh terhadap NPL. Sedangkan inflasi, suku bunga bank sentral, dan pertumbuhan pinjaman terbukti berpengaruh negatif dan signifikan terhadap NPL.
Pada penelitian ini masih ditemukan keterbatasan yakni periode penelitian yang diteliti hanya mencakup  periode  triwulan  I  tahun  2018  sampai  dengan  Triwulan  II  tahun  2023.  Selain  itu, Perbankan yang diteliti terbatas pada perbankan di wilayah Kawasan ASEAN yang tercatat dalam perusahan Forbes 2000 . Terakhir, proxy variabel Non-Performing Loan yang diteliti terbatas pada NPL yang disampaikan oleh perbankan dalam laporan keuangan. Tidak melihat bagaimana dampak penerapan  IFRS9  metode Expected  Credit  Loss  (ECL) terhadap  perhitungan  cadangan  kerugian penurunan nilai (Credit Loss Provision) di masing-masing perbankan. Berdasarkan keterbatasan tersebut, peneliti menyarankan agar penelitian ini dapat diuji kembali pada wilayah dan periode yang lebih luas dengan menggunakan pengujian variabel makroekonomi dan variabel bank-specific lainnya. Selain itu, melakukan penelitian tentang dampak kebijakan moneter dan fiskal terhadap sektor perbankan dan stabilitas sistem keuangan secara keseluruhan, dengan fokus pada identifikasi variabel-variabel kunci yang mempengaruhi kinerja perbankan serta melakukan penelitian tentang dampak penerapan IFRS9 terhadap NPL Terakhir, bagi otoritas moneter agar dapat lebih responsif terhadap perubahan dan tantangan yang muncul dalam lingkungan ekonomi global dan regional.

## REFERENSI
Bank, E. C. (2018). Interest Rate Benchmarks . https://www.ecb.europa.eu/stats/euro-short-term- rates/interest_rate_benchmarks/html/index.en.html
Bank, W. (2024). Metadata Glossary . 2024.
https://databank.worldbank.org/metadataglossary/statistical-capacity- indicators/series/5.51.01.10.gdp
Bayar, Y. (2019). Macroeconomic, Institutional and Bank-Specific Determinants of Non- Performing Loans in Emerging Market Economies: A Dynamic Panel Regression Analysis. Journal of Central Banking Theory and Practice , 8 (3), 95–110. https://doi.org/10.2478/jcbtp-2019-0026
Beirne, J., & Fratzscher, M. (2013). The pricing of sovereign risk and contagion during the European sovereign debt crisis. Journal of International Money and Finance , 34 , 60–82. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2012.11.004
Bisnis.com. (2020). Dibandingkan 4 Negara Asean, Indikator Perbankan Indonesia Masih Baik . https://finansial.bisnis.com/read/20201123/90/1321133/dibandingkan-4-negara-asean- indikator-perbankan-indonesia-masih-baik
Callen, T. (2012). Gross Domestic Product: An Economy’s All - Back to Basics: Economics
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 8 Nomor 2, April 2024 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v8i2.2331
Concepts Explained - FINANCE & DEVELOPMENT. International Monetary Fund:
Washington, DC, USA. , 14–15.
Erdas, M. L., & Ezanoglu, Z. (2022). How Do Bank-Specific Factors Impact Non-Performing Loans: Evidence from G20 Countries. Journal of Central Banking Theory and Practice ,
11 (2), 97–122. https://doi.org/10.2478/jcbtp-2022-0015
Fajar, H., & Umanto. (2017). The impact of macroeconomic and bank-specific factors toward non-performing loan: Evidence from Indonesian public banks. Banks and Bank Systems ,
12 (1), 67–74. https://doi.org/10.21511/bbs.12(1).2017.08 Gabeshi, K. (2017). The Impact of Macroeconomic and Bank Specific Factors on Albanian Non-
Performing Loans Publication Info. Turkey) EJSDR , 2 (1), 95–102. Ghozali, I. (2014). Aplikasi Analisis Multivariat dengan Program IBM SPSS (7th ed.). Universitas Diponegoro. Gounder, C., & Bajaj, V. (2022). Do Microeconomic Determinants of Country Impact the Level of Non-Performing Loans ? Evidence from International Data . 3 . Goyal, S., Singhal, N., Mishra, N., & Verma, S. K. (2023). The impact of macroeconomic and institutional environment on NPL of developing and developed countries. Future Business Journal , 9 (1), 1–15. https://doi.org/10.1186/s43093-023-00216-1 Gultom, H. M., & Sihombing, P. (2023). Pengaruh Makroekonomi dan Kinerja Bank terhadap Non Performing Loan Bank Modal Inti III di Indonesia. Jurnal Manajemen , 14 (2), 202–219. https://doi.org/10.32832/jm-uika.v14i2.11654
Gunawan, A., & Sudaryanto, B. (2016). Analisis Pengaruh Performing, Size, Inefisiensi, Capital, dan Dana Pihak Ketiga Terhadap NON Performing Loan (Studi Pada Bank Umum Konvensional Go Public di Indonesia periode 2011-2015). Diponegoro Journal Of Management , 5 (3), 1–13. http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/dbr IBI. (2018). Apa Itu Kredit? https://www.ibi-bcc.co.id/news/detail/52/apa_itu_kredit_ Juliani, M. (2022). Analisis Faktor Spesifik Bank Terhadap Non Performing Loan Pada Bank Umum Konvensional Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia. Owner , 6 (1), 43–55. https://doi.org/10.33395/owner.v6i1.569
Kartika, R., & Halim, A. (2016). Pengaruh Faktor Makro dan Faktor Mikro Terhadap Non
Performing Loan. Universitas Gadjah Mada . Kemenkeu.go.id. (2020). Program Pemulihan Ekonomi Nasional (PEN) . Kemenkeu.Go.Id. https://pen.kemenkeu.go.id/in/post/mengapa-program-pen
Khan, M. F., Ali, M. S., Hossain, M. N., & Bairagi, M. (2023). Determinants of non-performing loans in conventional and Islamic banks: Emerging market evidence. Modern Finance , 1 (1),
56–69. https://doi.org/10.61351/mf.v1i1.27
Kryzanowski, L., Liu, J., & Zhang, J. (2023). Effect of COVID-19 on non-performing loans in China. Finance Research Letters , 52 (September 2022), 103372. https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103372
Liviawati, Gusmarila, & Jeni. (2023). 8389-Article Text-51445-1-10-20230415 . 20 (1), 4.
Long, V. M., Yen, N. T., & Long, P. D. (2020). Factors affecting Non-Performing Loans (NPLs) of banks: The case of Vietnam. Hcmcoujs - Economics and Business Administration , 10 (2), 83–93. https://doi.org/10.46223/hcmcoujs.econ.en.10.2.967.2020
Makri, V., Tsagkanos, A., & Bellas, A. (2014). Determinants of non-performing loans: The case of Eurozone. Panoeconomicus , 61 (2), 193–206. https://doi.org/10.2298/PAN1402193M Mazreku, I., Morina, F., Misiri, V., Spiteri, J. V., & Grima, S. (2018). Determinants of the level of non-performing loans in commercial banks of transition countries. European Research Studies Journal , 21 (3), 3–13. https://doi.org/10.35808/ersj/1040 Mileris, R. (2012). the Effects of Macroeconomic Conditions on Loan Portfolio Credit Risk and Banking System Interest Income. Ekonomika , 91 (3), 85–100. https://doi.org/10.15388/ekon.2012.0.885
Monika, A., Hakim, A. L., & Ahmad, A. N. (2022). Pengaruh Current Asset Saving Account (CASA) Dan Fee- Based Income (FBI) Terhadap Return on Asset (ROA) Pada Bank Jabar- Banten Syariah (BPJS) Periode 2016-2020. Jurnal Ekonomi Syariah Pelita Bangsa , 07 (02), 138–147.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 8 Nomor 2, April 2024 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v8i2.2331
Muljaningsih, S., & Wulandari, R. D. (2019). Analisis Pengaruh Inflasi, Suku Bunga BI, dan Gross Domestic Product (GDP) terhadap Rasio Non Performing Loan (NPL) pada Bank Umum di Indonesia Periode Tahun 2013-2016. OECONOMICUS Journal of Economics , 3 (2), 153–176. https://doi.org/10.15642/oje.2019.3.2.153-176 Nadjib, N. F., & Anggraeni, P. W. (2018). Analisis Pengaruh GDP, Inflasi, dan Kurs Terhadap Non-Performing Loans Sektor Perdagangan Besar dan Eceran. Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB , 7 (1), 1–18. OJK. (2014). Consultative paper OJK . OJK. (2022). Lampiran 2 - Panduan QIS .
Oktaviani, I. R. D. P. (2012). Pengaruh DPK, ROA, CAR, NPL, dan Jumlah SBI Terhadap Penyaluran Kredit Perbankan. Diponegoro Journal of Management , 1 (2), 430–438. http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/djom
Poetry, Z. D., & Sanrego, Y. D. (2011). Pengaruh Variabel Makro dan Mikro Terhadap NPL Perbankan Konvensional dan NPF Perbankan Syariah. TAZKIA Islamic Finance & Business Review , 6 (2), 79–104.
Radivojevic, N., & Jovovic, J. (2017). Examining of determinants of non-performing loans. Prague Economic Papers , 26 (3), 300–316. https://doi.org/10.18267/j.pep.615 Rahim, B. N. (2014). Pengaruh Rasio Kecukupan Modal (Capital Adequacy Ratio) yang Memperhitungkan Risiko Kredit dan Risiko Pasar Terhadap Profitabilitas, Fungsi
Intermediasi dan Risiko Perbankan. Jurnal Sosial Ekonomi Pembangunan , 12 , 245–262. Raiter, O. (2021). Commercial Banks’, Empirical Quests for Management Essences. Empirical Quests for Management Essences , 1 (1), 36–50.
Siregar, Y. S., Atahau, A. D. R., & Sakti, I. M. (2022). Analisis Portofolio Kredit, Risiko, Dan Return Bank Umum Konvensional. Jurnal Manajemen , 19 (1), 18–38. https://doi.org/10.25170/jm.v19i1.2334
Suhairi, K., & Lubis, T. A. (2023). Pengaruh Faktor Fundamental Bank dan Faktor
Makroekonomi terhadap Non-Performing Loan (NPL) PT. Bank Pembangunan Daerah
Jambi. Jurnal Manajemen Terapan Dan Keuangan (Mankeu) , 12 (04), 1056–1070. Suparmono. (2018). Buku Pengantar Ekonomi Makro. Pengantar Ekonomi Makro , 1–278. Tambunan, T. (2021). UMKM di Indonesia: Perkembangan, Kendala, dan Tantangan (1st ed.). Prenada.
Utami, P. D. Y., & Yustiawan, D. G. P. (2021). Non Performing Loan sebagai Dampak Pandemi Covid- 19: Tinjauan Force Majeure Dalam Perjanjian Kredit Perbankan. Kertha Patrika , 43 (3), 324. https://doi.org/10.24843/kp.2021.v43.i03.p07 Vithessonthi, C. (2023). The consequences of bank loan growth: Evidence from Asia.
International Review of Economics and Finance , 83 (5), 252–270. https://doi.org/10.1016/j.iref.2022.08.025
Wairimu, M. M., & Gitundu, E. W. (2023). Macroeconomic Determinants of Non-Performing Loans in Malaysia. International Journal of Management, Finance and Accounting , 4 (2),
116–138. https://doi.org/10.33093/ijomfa.2023.4.2.6
Werner, R. A. (2016). A lost century in economics: Three theories of banking and the conclusive evidence. International Review of Financial Analysis , 46 , 361–379. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2015.08.014