pengaruh pendapatan domestik regional bruto papua, inflasi …
TRANSCRIPT
PENGARUH PENDAPATAN DOMESTIK REGIONAL BRUTO
PAPUA, INFLASI, SUKU BUNGA KREDIT, PERTUMBUHAN
KREDIT BANK PAPUA TERHADAP KREDIT MACET BANK
(STUDI KASUS BANK PAPUA TAHUN 2012.3-2017.2)
SKRIPSI
Disusun oleh :
Enggal Bayu Kurniawan
115020407111009
Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat
Untuk Meraih Derajat Sarjana Ekonomi
JURUSAN ILMU EKONOMI
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS BRAWIJAYA
ii
MALANG
2018
LEMBAR PENGESAHAN
iii
SURAT PERNYATAAN ORISINALITAS
iv
DAFTAR RIWAYAT HIDUP
Data Diri
Nama Lengkap : Enggal Bayu Kurniawan
Tempat, Tanggal Lahi : Banyuwangi, 01 Oktober 1993
Jenis Kelamin : Laki-laki
Agama : Islam
Alamat : Dusun Sumberwaru RT.01 RW.05
Kel. Tamanagung Kec. Cluring
No. Telepon/HP : 081330724508
E-mail : [email protected]
Pendidikan
Tahun
Lulus
Program
Pendidikan Instansi
Jurusan/Program
Studi
2005 SD SDN 1 Tamanagung -
2008 SMP SMP Negeri 1 Cluring -
2011 SMA SMA Negeri 1 Cluring IPS
2018 Sarjana Ekonomi Universitas Brawijaya Ilmu Ekonomi
Pengalaman Organisasi
Tahun Organisasi Jabatan
2013/2014 Economist Goes to Opera (EGO) FEB UB Anggota
2017/2018 Ruang Belajar Aqil Anggota aktif KRS+
dan Relawan
v
ABSTRAKSI
Pengaruh Pendapatan Domestik Regional Bruto Papua, Inflasi, Suku Bunga Kredit, Pertumbuhan Kredit Bank Papua Terhadap Kredit Macet Bank
(Studi Kasus Bank Papua Tahun 2012.3-2017.2)
Enggal Bayu Kurniawan, Shofwan, SE.,M.Si.
Fakultas Ekonomi dan Bisnis
Email: [email protected]
Email: [email protected]
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh Produk Domestik
Regional Bruto (PDRB) Papua, Inflasi, Suku Bunga Kredit (SBK), Pertumbuhan
Kredit Bank terhadap Kredit Macet atau Non Performing Loan (NPL) Bank
Papua. Dengan data Time series periode 2012.3 – 2017.2 yang dianalisis
dengan regresi linier berganda mendapatkan hasil bahwa secara model PDRB,
Inflasi, SBK, Pertumbuhan Kredit berpengaruh signifikan negatif terhadap NPL.
Namun secara parsial PDRB memiliki arah pengaruh negatif namun tidak
signifikan terhadap NPL Bank, sedangkan Inflasi, SBK, Pertumbuhan Kredit Bank
Papua memiliki pengaruh negatif terhadap NPL Bank Papua. Oleh karena itu,
untuk mengurangi risiko kredit macet Bank Papua harus lebih berhati-hati dalam
memberikan kredit untuk modal usaha sekala besar yang memiliki risiko besar.
Serta kembali menerapkan dengan baik standar SOP yang telah dibuat..
Kata Kunci: PDRB, Inflasi, SBK, Pertumbuhan Kredit, dan NPL.
vi
ABSTRACT
The Influence of Papua's Gross Regional Domestic Revenue, Inflation, Credit Interest Rates, Bank Papua Credit Growth on Bank Bad Debt
(Case Study of Bank Papua in 2012.3-2017.2) Enggal Bayu Kurniawan, Shofwan, SE., M.Sc.
Economics and Business Faculty Email: [email protected]
Email: [email protected]
The purpose of this study was to determine the effect of Papua's Gross Regional Domestic Product (PDRB), Inflation, Credit Interest Rates (SBK), Bank Credit Growth on Non-performing Loans or Bank Papua's Non-Performing Loans (NPL). With Time series data for the period of 2012.3 - 2017.2 analyzed by multiple linear regression, it was found that in the GRDP, Inflation, SBK model, Credit Growth had a significant negative effect on NPL. But partially GRDP has a negative influence but not significant to the Bank's NPL, while Inflation, SBK, Bank Papua Credit Growth has a negative influence on Bank Papua's NPL. Therefore, to reduce the risk of bad credit, Bank Papua must be more careful in providing credit for large-scale business capital that has a high risk. As well as re-applying the standard SOP that has been made ... Keywords: GRDP, Inflation, SBK, Credit Growth, and NPL.
vii
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan kelancaran dan kemudahan kepada penulis sehingga dapat menyelesaikan penulisan skripsi dengan judul: “Pengaruh Pendapatan Domestik Regional Bruto Papua, Inflasi, Suku Bunga Kredit, Pertumbuhan Kredit Bank Papua Terhadap Kredit Macet Bank (Studi Kasus Bank Papua Tahun 2012.3-2017.2)” Skripsi ini disusun untuk memenuhi salah satu syarat kelulusan program S-1
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Brawijaya. Penulisan skripsi ini tidak
dapat dilaksanakan tanpa bantuan dan kerjasama dari berbagai pihak, oleh
karena itu pada kesempatan ini penulis ingin mengucapkan rasa terimakasih
kepada:
1. Bapak Nurkholis, SE., M.Bus.(Acc)., Ak., Ph.D selaku Dekan Fakultas
Ekonomi dan Bisnis Universitas Brawijaya.
2. Bapak Setyo Tri Wahyudi, SE., M.Ec., Ph.D sebagai Ketua Program Studi
Ekonomi, Keuangan dan Perbankan.
3. Bapak Shofwan, SE., M.Si selaku Dosen Pembimbing yang telah
meluangkan waktu untuk memberikan bimbingan dan evaluasi kepada
penulis sehingga dapat menyelesaikan penulisan skripsi ini.
4. Bapak Moh. Athoilah, ME selaku Dosen Penguji I yang telah memberikan
pengalaman berharga.
5. Bapak Aji Purba Trapsila, ME.I selaku Dosen Penguji II yang telah
memberikan pengalaman berharga.
6. Ibu, Bapak, Kakak, Adik dan keluarga besarku yang selalu memberikan
semangat, dukungan, serta doa sehingga skripsi ini dapat terselesaikan
dengan baik.
7. Mentor KRS+ yang selalu memberikan ilmu dan pengetahuan serta
kesabarannya sehingga skripsi ini dapat terselesaikan.
viii
8. Seluruh anggota KRS+ yang selalu memberikan motivasi untuk segera
menyelesaikan skripsi ini.
9. Serta semua pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu, yang
telah membantu penulis dalam menyelesaikan penulisan skripsi ini.
Demikian pengantar singkat ini disusun, penulis menyadari bahwa skripsi
yang telah dibuat oleh penulis masih jauh dari sempurna dan terdapat
kekurangan maupun kesalahan yang tentunya tanpa disengaja. Sehingga
penulis mengharapkan saran dan kritik yang membangun. Dan semoga skripsi ini
dapat menambah wawasan dan memberi manfaat bagi semua pihak.
Malang, Agustus 2018
Penulis
1
DAFTAR ISI
DAFTAR ISI............................................................................................................. 1
DAFTAR TABEL ..................................................................................................... 3
DAFTAR GAMBAR ................................................................................................. 4
BAB I PENDAHULUAN ........................................................................................... 6
1.1 Latar Belakang .............................................................................................. 6
1.2 Rumusan Masalah ...................................................................................... 10
1.3 Tujuan Penelitian ......................................................................................... 10
1.4 Manfaat Penelitian ....................................................................................... 10
BAB II LANDASAN TEORI ................................................................................... 11
2.1 Perbankan dan Bank ................................................................................... 11
2.1.1 Kredit bermasalah (Non Performing Loan) .......................................... 13
2.2 Faktor yang Mempengaruhi Kredit Bermasalah ......................................... 15
2.2.1 Pengaruh PDRB terhadap Kredit Bermasalah .................................... 15
2.2.2 Pengaruh Inflasi terhadap Kredit Bermasalah ..................................... 16
2.2.3 Pengaruh Suku Bunga terhadap Kredit Bermasalah ........................... 16
2.2.4 Pengaruh Pertumbuhan Kredit terhadap Kredit Bermasalah .............. 17
2.3 Penelitian Terdahulu ................................................................................... 18
2.4 kerangka Konsep ........................................................................................ 23
2.5 Hipotesis ...................................................................................................... 24
BAB III METODE PENELITIAN ............................................................................ 25
3.1 Ruang Lingkup Penelitian ........................................................................... 25
3.2 Penentuan Populasi dan Sampel................................................................ 26
3.3 Definisi Operasional Variabel ...................................................................... 27
3.3.1 Variabel Dependen ............................................................................... 27
3.3.2 Variabel Independen ............................................................................ 27
3.4 Metode Analisis ........................................................................................... 29
3.4.1 Analisis Data ......................................................................................... 29
3.4.2 Uji Asumsi Klasik .................................................................................. 30
3.5 Uji Hipotesis ................................................................................................. 32
3.5.1 Koefisien Determinasi........................................................................... 32
3.5.2 Uji F (Pengujian Signifikasi Simultan) .................................................. 33
3.5.3. Uji t (Pengugjian Signifikasi Parsial) ................................................... 33
BAB IV PEMBAHASAN ........................................................................................ 34
4.1 Gambaran Umum Objek Penelitian ............................................................ 34
2
4.1.1 Profil Bank Papua ................................................................................. 34
4.1.2 Visi dan Misi Bank Papua ............................................................... 34
4.1.3 Produk-produk Bank Papua ................................................................. 36
4.2 Hasil Statistik Deskriptif ............................................................................... 37
4.2.1 Perkembangan PDRB Tahun 2012.3 – 2017.2 ................................... 37
4.2.2 Perkembangan Inflasi Tahun 2012.3 – 2017.2 .............................. 38
4.2.3 Perkembangan Suku bunga Kredit Bank Papua Tahun 2012.3 – 2017.2 ............................................................................................................ 38
4.3.4 Pertumbuhan Kredit Tahun 2012.2 – 2017.3 ....................................... 39
4.3 Hasil Analisis Regresi Linier Berganda....................................................... 39
4.3.1 Hasil Estimasi ....................................................................................... 39
4.3.2 Uji Asumsi Klasik .................................................................................. 40
4.3.3 Uji Hipotesis .......................................................................................... 42
4.4 Hasil dan Pembahasan Penelitian .............................................................. 45
4.4.1 Pengaruh PDRB terhadap NPL Bank Papua ...................................... 45
4.4.2 Pengaruh Inflasi terhadap NPL Bank Papua ....................................... 46
4.4.3 Pengaruh Suku Bunga Kredit Bank Papua terhadap NPL Bank Papua ....................................................................................................................... 47
4.4.4 Pengaruh Pertumbuhan Kredit terhadap NPL Bank Papua ................ 48
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ..................................................................... 50
5.1 Kesimpulan .................................................................................................. 50
5.2 Saran ........................................................................................................... 50
5.3 Keterbatasan Penelitian .............................................................................. 51
DAFTAR PUSTAKA .............................................................................................. 52
DAFTAR LAMPIRAN ............................................................................................ 54
3
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Ringkasan Penelitian Terdahulu ................................................................ 21
Tabel 3.1 Definisi Operasional Variabel ..................................................................... 29
Tabel 3 2 Durbin Watson d test Pengambilan Keputusan ....................................... 32
Tabel 4.1 Hasil uji .......................................................................................................... 39
Tabel 4.2 Variance Inflation Factors ........................................................................... 41
Tabel 4.3 Hasil Uji F-statistik ....................................................................................... 42
Tabel 4.4 Hasil Uji t-statistik......................................................................................... 43
Tabel 4.5 Koefisien Determinasi (R2) ......................................................................... 44
Tabel 4.6 Data keuangan PDRB dan NPL Bank Papua .......................................... 46
Tabel 4.7 Data Keuangan Inflasi dan NPL Bank Papua .......................................... 47
Tabel 4.8 Data keuangan Suku Bunga Kredit dan NPL Bank Papua .................... 48
Tabel 4.9 Data keuangan inflasi dan NPL Bank Papua ........................................... 49
4
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Kerangka Konsep .................................................................................... 23
Gambar 4.1 Perkembangan PDRB tahun 2012.3-2017.2 ....................................... 37
Gambar 4.2 Perkembangan inflasi tahun 2012.3-2017.2 ........................................ 38
Gambar 4.3 Perkembangan suku bunga kredit tahun 2012.3-2017.2 ................... 38
Gambar 4.4 Perkembangan suku bunga kredit tahun 2012.3-2017.2 ................... 39
Gambar 4.5 Normalitas Jarque-Bera .......................................................................... 40
5
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1 Hasil Regresi ............................................................................................ 54
6
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Sektor perbankan memegang peranan penting dalam menunjang
pelaksanaan pembangunan nasional. Sesuai dengan UU No.7 Tahun 1992
tentang Perbankan sebagaimana telah disesuaikan dalam UU No. 10 Tahun 1998
bahwa perbankan Indonesia bertujuan menunjang pelaksanaan pembangunan
nasional dalam rangka meningkatkan pemerataan, pertumbuhan ekonomi, dan
stabilitas nasional ke arah peningkatan kesejahteraan rakyat banyak. Sebagai
salah satu lembaga yang menjadi penggerak roda perekonomian negara, bank
memiliki fungsi utama sebagai perantara keuangan antara pihak kelebihan dana
dengan pihak yang memerlukan dana.
Proses penyaluran dana yang dilakukan oleh pihak bank umumnya melalui
sistem kredit. Kredit menurut Savelberg dalam Badrulzaman (1991), mempunyai
arti sebagai dasar dari setiap perikatan dan seseorang berhak menuntut sesuatu
dari orang lain atau sebagai jaminan dan seseorang menyerahkan sesuatu pada
orang lain dengan tujuan untuk memperoleh kembali apa yang diserahkan. Kata
kredit berasal dari bahasa Romawi “credere” yang artinya “percaya”. Alokasi dana
yang besar secara langsung atau pun tidak langsung juga akan meningkatkan
risiko yang akan dihadapi pihak bank dalam proses penyaluran kredit (high risk
high return) yang dilakukan. Salah satu risiko yang sering kali dihadapi oleh pihak
bank dalam proses penyaluran kredit ini yaitu terjadinya kredit bermasalah atau
kredit macet.
Kredit bermasalah (Non Performing Loan) atau kredit macet terjadi akibat
pengelolaan kredit yang kurang baik. Akibatnya, pihak bank akan mengalami
kerugian karena pendapatan bunga dan juga pengembalian pokok kredit akan
7
turun. Menurut Rivai (2006), yang dimaksud dengan kredit bermasalah yaitu
terjadinya cedera janji dalam repayment kredit, sehingga terdapat tunggakan atau
ada potensi kerugian yang terjadi pada usaha debitur sehingga memiliki
kemungkinan timbulnya risiko di kemudian hari dalam arti luas bagi bank. Adanya
hambatan dalam kredit ini bisa diakibatkan oleh 2 (dua) kemungkinan, pertama
kesalahan berasal dari pihak perbankan dalam proses analisa dan yang kedua
dari pihak nasabah yang sengaja atau tidak sengaja tidak melakukan pembayaran
sesuai dengan ketentuan yang telah ditetapkan sebelumnya.
Secara umum, kredit bermasalah diproksikan dalam rasio NPL (Non
Performing Loan) yaitu rasio perbandingan total kredit bermasalah terhadap total
kredit yang disalurkan. Semakin tinggi rasio NPL menunjukkan semakin banyak
debitur yang tidak mampu melunasi hutangnya (Yulita, 2014). Goldstein dan
Turner (1996) menyatakan jika terjadinya akumulasi NPL ini diakibatkan oleh
beberapa faktor, diantaranya ketidakstabilan Determinan Ekonomi Makro di
negara yang bersangkutan (pendapatan nasional, kesempatan kerja dan atau
pengangguran, jumlah uang beredar, laju inflasi, pertumbuhan ekonomi, maupun
neraca pembayaran internasional), kemerosotan ekonomi, penurunan
perdagangan, suku bunga perbankan yang terlalu tinggi, ketergantungan yang
berlebih pada pinjaman yang terlalu mahal antar bank, insider lending dan moral
hazard.
peraturan Bank Indonesia nomor 15/2/PBI/2013 tentang penetapan status dan
tindak lanjut pengawasan bank umum konvensional, rasio kredit bermasalah (non
performing loan) secara neto maksimal sebesar 5% (lima persen) dari total kredit.
Dari website resmi Otoritas Jasa Keuangan (OJK) Provinsi Papua dan Papua
Barat menyatakan non performing loan (NPL)/kredit bermasalah Bank Papua
merupakan yang tertinggi di Indonesia Bank Papua sampai maret 2017,dari
laporan triwulanan NPL Bank Papua 19 persen, ini sudah melampaui batas
8
maksimal yang ditetapkan yaitu sebesar 5 persen. Badan Pengawas Keuangan
Republik Indonesia telah menyatakan kerugian negara/daerah dari penyaluran
kredit sebesar RP 359 miliar sebesar 270,26 miliar
Peningkatan kredit bermasalah akan berperan dalam terjadinya krisis
perbankan. Untuk mencegah terjadinya krisis perbankan, perlu dilakukan
pengkajian atau pemantauan secara berkala kualitas kredit dengan early warning
system. Perlu diketahui pula, naik atau turunnya kredit bermasalah (Non
Permorfing Loan) sendiri dipengaruhi oleh beberapa faktor, diantaranya GDP,
inflasi, suku bunga, nilai tukar dan juga pengangguran.
PDRB (Produk Domestik Regional Bruto) menjadi proksi dari pendapatan di
suatu daerah selama kurun waktu tertentu. Menurut Ahmad dan Bashir (2013),
pertumbuhan PDRB menunjukkan peningkatan pendapatan individu dan
perusahaan. Dengan meningkatnya pendapatan individu atau perusahaan
tersebut, maka kemampuan untuk membayar hutang juga akan meningkat,
sehingga nilai NPL (Non Permorfing Loan) akan turun. Sebaliknya penurunan GDP
menunjukkan pendapatan individu dan perusahaan yang menurun, sehingga
kemampuan untuk membayar hutang juga menurun, sehingga peningkatan NPL
akan terjadi. Penelitian yang dilakukan oleh Festić dan Bekő (2008), Bofondi dan
Ropele (2011), serta Ahmad dan Bashir (2013) menunjukkan jika pertumbuhan
GDP berpengaruh negatif terhadap NPL. Hasil ini bertentangan dengan penelitian
yang dilakukan oleh Adeola dan Ikpesu (2017) yang menyatakan bahwa GDP
memiliki hubungan positif dengan NPL.
Menurut Mankiw (2013), inflasi menjadi masalah dalam perekonomian suatu
negara karena inflasi menaikan harga barang-barang secara terus menerus yang
berdampak terhadap penurunan daya beli masyarakat karena secara riil tingkat
pendapatannya juga menurun dengan asumsi bahwa tingkat pendapatan
masyarakat konstan. Terjadinya inflasi akan meningkatkan beban biaya hidup
9
sehingga debitur akan kesulitan memenuhi tanggung jawabnya untuk
mengembalikan uang pinjaman kepada bank.
Menurut Kasmir (2011), suku bunga kredit dapat menjadi pemasukan suatu
bank dalam menyalurkan kredit sebagai balas jasa yang ditetapkan oleh bank
yang berdasarkan prinsip konvensional kepada nasabah yang melakukan kredit.
Suku bunga kredit yang meningkat dapat memperburuk kualitas dari pinjaman.
Debitur akan kesulitan membayar pinjamannya karena biaya hutang yang semakin
tinggi. Dengan begitu, bisa dikatakan jika peningkatan suku bunga juga akan
meningkatkan NPL kredit perbankan. Adeola dan Ikpesu (2017) mengemukakan
bahwa tingkat suku bunga berpengaruh signifikan positif terhadap NPL. Hal
tersebut bertentangan dengan penelitian Aisha dan Prasetya (2012) menunjukkan
tingkat bunga kredit tidak memiliki pengaruh terhadap NPL.
Dalam bahasa Belanda istilahnya “vertrouwen”, dalam bahasa Inggris
“believe” atau “trust” atau “confidence”, yang semuanya berarti percaya. Kredit
yang disediakan oleh pihak bank seringkali menjadi pilihan apabila kebutuhan
akan dana terus bertambah. Dalam hal ini, pihak yang sering memanfaatkan
sistem kredit bank yaitu pelaku bisnis yang membutuhkan dana lebih untuk
perluasan atau pengembangan bisnisnya. Selain itu, tak sedikit dari skala rumah
tangga yang juga ikut memanfaatkan sistem kredit dari bank untuk memenuhi
kebutuhan konsumtifnya. Permintaan kredit terhadap pihak bank diketahui telah
mendominasi kegiatan alokasi dana bank dengan persentase 70%-80% (Siamat,
2005). Saba et al. (2012) dalam penelitiannya menyatakan bahwa pertumbuhan
kredit berpengaruh positif terhadap NPL. Sedangkan Bonilla (2012)
mengemukakan bahwa pertumbuhan kredit tidak berpengaruh (tidak signifikan)
terhadap NPL.
Berdasarkan uraian diatas, diketahui jika masih terdapat inkonsisten dari hasil
penelitian-penelitian terdahulu (research gap). Terjadinya research gap
10
diakibatkan adanya perbedaan tahun penelitian, objek penelitian atau sampel yang
digunakan. Oleh karena itu, penelitian ini perlu dilakukan guna mengetahui
pengaruh PDRB, Inflasi, Suku Bunga Kredit, Pertumbuhan Kredit terhadap NPL
(Non Performing Loan).
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian pada latar belakang masalah, dapat ditetapkan rumusan
masalah sebagai berikut:
Bagaimanakah pengaruh PDRB, InflasI, Suku Bunga Kredit, Kredit Bank Papua
terhadap risiko Kredit Bermasalah pada Bank Papua ?
1.3 Tujuan Penelitian
Sesuai dengan permasalahan penelitian dan pertanyaan penelitian, maka
tujuan penelitian ini dapat dirinci sebagai berikut:
Untuk mengetahui pengaruh PDRB, Inflasi, Suku Bunga Kredit, Kredit Bank
Papua terhadap risiko Kredit Bermasalah pada Bank Papua.
1.4 Manfaat Penelitian
1. Manfaat teoretis, berupa referensi riset berikutnya yang terkait dengan PDRB,
Inflasi, Suku Bunga Kredit, Kredit Bank Papua terhadap risiko Kredit
Bermasalah pada Bank Papua.
2. Manfaat Praktis, memberikan informasi mengenai Pengaruh PDRB, InflasI,
Suku Bunga Kredit, Kredit Bank Papua terhadap risiko Kredit Bermasalah
pada Bank Papua sebagai salah satu pertimbangan pengambilan keputusan
sebelum mengambil kredit.
11
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Perbankan dan Bank
Jenis-jenis perbankan menurut pasal 5 Undang-undang nomor 7 tahun 1992
adalah :
1. Bank Umum, yaitu bank yang dapat memberikan jasa dalam lalu lintas
pembayaran. (Pasal 1 Undang-undang no.7/1992 tentang perbankan).
2. Bank Pengkreditan Rakyat, yaitu bank yang menerima simpanan hanya
dalam bentuk deposito berjangka, tabungan dan atau bentuk lain yang
dipersamakan dengan hal itu. (Pasal 1 Undang-undang no.7/1992 tentang
perbankan) Dalam Undang-undang nomor 21 tahun 2008 pasal 1
memberikan penjelasan dan pengertian antara lain sebagai berikut :
a. Perbankan Syariah adalah segala sesuatu yang menyangkut
tentang Bank Syariah dan Unit Usaha Syariah, mencangkup
kelembagaan, kegiatan usaha, serta cara dan proses dalam
melaksanakan kegiatan usahanya.
b. Bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat
dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat
dalam bentuk kredit dan atau bentuk lainnya dalam rangka
meningkatkan taraf hidup rakyat.
c. Bank Konvensional adalah bank yang menjalankan kegiatan
usahanya secara konvensional dan berdasarkan jenisnya terdiri
atas Bank Umum Konvensional dan Bank Perkreditan Rakyat.
d. Bank Umum Konvensional adalah Bank Konvensionak yang dalam
kegiatannya memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran.
12
e. Bank Perkreditan Rakyat adalah Bank Konvensional yang dalam
kegiatannya tidak memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran.
f. Bank Syariah adalah Bank yang menjalankan kegiatan usahanya
berdasarkan prinsip syariah dan menurut jenisnya terdiri atas Bank
Umum Syariah dan Bank Pembiayaan Rakyat Syariah.
g. Bank Umum Syariah adalah Bank Syariah yang dalam kegiatannya
memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran.
h. Bank Pembiayaan Rakyat Syariah adalah Bank Syariah yang
dalam kegiatannya tidak memberikan jasa dalam lalu lintas
pembayaran.
i. Unit Usaha Syariah (UUS) adalah unit kerja dari kantor pusat Bank
Umum Konvensional yang berfungsi sebagai kantor induk, dari
kantor atau unit yang melaksanakan kegiatan usaha berdasarkan
Prinsip Syariah, atau unit kerja di kantor cabang dari suatu bank
yang berkedudukan di luar negeri yang melaksanakan kegiatan
usaha secara konvensional yang berfungsi sebagai kantor induk
dari kantor cabang pembantu syariah dan atau unit syariah.
Sektor perbankan memegang peranan penting dalam menunjang
pelaksanaan pembangunan nasional. Sesuai dengan UU No.7 Tahun 1992
tentang Perbankan sebagaimana telah disesuaikan dalam UU No. 10 Tahun 1998
bahwa perbankan Indonesia bertujuan menunjang pelaksanaan pembangunan
nasional dalam rangka meningkatkan pemerataan, pertumbuhan ekonomi, dan
stabilitas nasional ke arah peningkatan kesejahteraan rakyat banyak.
Sebagai salah satu lembaga yang menjadi penggerak roda perekonomian
negara, bank memiliki fungsi utama yaitu sebagai perantara keuangan antara
pihak yang kelebihan dana (surplus unit) dengan pihak yang membutuhkan dana
(Adeloa & Ikpesu, 2017).
13
2.1.1 Kredit bermasalah (Non Performing Loan)
Kredit bermasalah (Non Performing Loan) merupakan suatu keadaan di mana
nasabah sudah tidak bisa membayar sebagian hingga seluruh kewajibannya
kepada pihak bank seperti yang sudah dijanjikan sebelumnya (Mudrajad dan
Suhardjono, 2002). Penggolongan kredit ke dalam tingkat kolektibilitas kredit
tertentu didasarkan pada kriteria kualitatif dan kuantitatif. Kriteria penilaian
kolektibilitas secara kualitatif didasarkan pada prospek usaha debitur dan kondisi
keuangan usaha debitur. Sedangkan penilaian kolektibilitas secara kuantitatif
didasarkan pada keadaan pembayaran kredit oleh nasabah yang tercermin dalam
catatan pembukuan bank yang mencangkup ketepatan pembayaran pokok, bunga
atau kewajiban lain. Pada masing-masing rekening pinjaman terdapat data historis
(past performance) yang digunakan sebagai alat untuk menilai pembayaran. Data
historis akan dibandingkan dengan standar sistem penilaian kolektibilitas,
sehingga dapat ditentukan kolektibilitas dari suatu rekening pinjaman.
Menurut Sutoyo (1997), suatu kredit dapat dikategorikan dalam kredit
bermasalah apabila:
1. Terjadi keterlambatan pembayaran bunga dan/atau kredit induk lebih dari
90 hari semenjak tanggal jatuh tempo
2. Tidak dilunasi sama sekali, atau
3. Diperlukan negosiasi kembali atas syarat pembayaran kembali kredit dan
bunga yang tercantum dalam pemberian kredit
Menurut Peraturan Bank Indonesia Nomor:7/2/PBI/2005 Tentang Penilaian
Kualitas Aktiva Bank Umum, jika ditinjau dari segi kualitas kredit, maka kredit
dibagi menjadi 5 tingkatan, yaitu:
1. Lancar (pass), dengan kriteria sebagai berikut:
a. Angsuran pokok dan/atau bunga dibayar tepat waktu; dan
14
b. Memiliki mutasi rekening yang aktif; atau
c. Bagian dari kredit yang dijamin dengan agunan tunai (cash collateral)
2. Dalam Perhatian Khusus (special mention), dengan kriteria sebagai
berikut:
a. Terdapat tunggakan angsuran pokok dan/atau bunga yang belum
melampaui 90 hari; atau
b. Kadang-kadang terjadi cerukan; atau
c. Mutasi rekening relatif aktif; atau
d. Jarang terjadi pelanggaran terhadap kontrak yang diperjanjikan;
atau
e. Didukung oleh pinjaman baru
3. Kurang Lancar (Substandard), dengan kriteria sebagai berikut:
a. Angsuran pokok dan/atau bunga menunggak hingga lebih dari 90
hari; atau
b. Sering terjadi cerukan; atau
c. Frekuensi rekening relatf rendah; atau
d. Terjadi pelanggaran kontrak yang diperjanjikan lebih dari 90 hari;
atau
e. Ada indikasi masalah keuangan debitur; atau
f. Dokumentasi pinjaman lemah
4. Diragukan (doubtful). Dengan kriteria sebagai berikut:
a. Angsuran pokok dan/atau bunga telah menunggak hingga lebih 180
hari; atau
b. Cerukan yang terjadi bersifat permanen; atau
c. Wanprestasi terjadi lebih dari 180 hari; atau
d. Terjadi kapitalisasi bunga; atau
15
e. Dokumentasi hukum yang lemah baik untuk perjanjian kredit
maupun pengikatan jaminan.
5. Macet (loss)
a. Terdapat tunggakan angsuran pokok dan atau bunga yang telah
melampaui 270 hari.
b. Kerugian operasional ditutup dengan pinjaman baru.
c. Dari segi hukum maupun kondisi pasar, jaminan tidak dapat
dicairkan pada nilai wajar.
2.2 Faktor yang Mempengaruhi Kredit Bermasalah
Dendawijaya (2001), menyebutkan untuk mengurangi kemungkinan
terjadinya kredit bermasalah, maka perlu diadakan sistem “pengenalan diri” secara
sistematis berupa daftar kejadian atau gejala yang dapat menyebabkan kredit
menjadi bermasalah. Gejala tersebut terjadi karena faktor eksternal seperti
keadaan ekonomi secara makro yang tercermin dalam tingkat Gross Domestic
Product dan juga tingkat inflasi, kenaikan nilai tukar US dolar terhadap rupiah yang
menaikkan harga pokok produk/jasa, kebijakan pemerintah, dan sebagainya.
2.2.1 Pengaruh PDRB terhadap Kredit Bermasalah
Menurut Ahmad dan Bashir (2013), pertumbuhan PDRB (Produk Domestik
Regional Bruto) menunjukkan peningkatan income individu dan perusahaan Pada
suatu wilayah regional, oleh karena itu kemampuan untuk membayar hutang
meningkat dan dampaknya NPL menurun. Sebaliknya penurunan PDRB
menunjukkan income individu dan perusahaan yang menurun, sehingga
kemampuan untuk membayar hutang juga menurun dan NPL mengalami
peningkatan.
16
Dikarenakan PDRB adalah termasuk faktor makroekonomi, maka penulis
berasumsi bahwa PDRB dapat disamakan oleh Pendapatan Domestik Bruto atau
sering disebut Growth Domestic Product (GDP). Dengan asumsi tersebut maka
dapat ditelusuri beberapa penelitian terdahulu yang menggunakan Growth
Domestic Product sebagai indikator pengukuran Non Performing Loan suatu bank.
Penelitian yang dilakukan oleh Festić dan Bekő (2008), Bofondi dan Ropele
(2011), serta Ahmad dan Bashir (2013) mengemukakan bahwa pertumbuhan PDB
berpengaruh negatif terhadap NPL.
2.2.2 Pengaruh Inflasi terhadap Kredit Bermasalah
Inflasi mempengaruhi kegiatan ekonomi secara makro maupun mikro
termasuk kegiatan investasi. Inflasi juga menjadi penyebab turunnya daya beli
masyarakat yang berakibat pada penurunan penjualan dan berdampak pula pada
penurunan hasil pendapatan perusahaan.
Ketika terjadi inflasi dimana terjadi kenaikan harga secara terus-menerus,
daya beli masyarakat akan menurun karena nilai uang terus tergerus inflasi. Hal
ini menyebabkan turunnya penjualan dan kondisi dunia usaha atau bisnis pun
melemah. Kondisi tersebut menyebabkan nasabah perbankan mengalami
kesulitan untuk mengembalikan kreditnya, sehingga NPL perbankan meningkat.
Hal ini sesuai dengan teori yang diungkapkan (Arijanto, 2010: 82).
2.2.3 Pengaruh Suku Bunga terhadap Kredit Bermasalah
Sutojo (2000) mengatakan bahwa semakin tinggi tingkat risiko kredit maka
semakin tinggi juga tingkat suku bunga kredit yang diminta bank. Hal ini
disebabkan karena kreditur harus mempunyai cadangan untuk menutup risiko
kredit yang berisiko tinggi dibandingkan dengan kredit dengan risiko normal. Risiko
bunga muncul bilamana biaya dana di pasar uang naik lebih tinggi dari suku bunga
yang dibebankan kepada debitur sehingga terjadi mismatch pricing, yaitu tidak
17
cocokan antara biaya dana yang harus di bayar bank dan suku bunga kredit yang
mereka bebankan kepada debitur.
Dengan begitu dapat diartikan sesuai dengan pernyataan Mankiw (2003)
Naiknya suku bunga akan menambah beban kepada debitur untuk membayar sisa
kreditnya, hal ini akan meningkatkan risiko kredit macet. Peningkatan suku bunga
juga menyebabkan penurunan daya beli masyarakat yang berakibat pada
penurunan penjualan. Penurunan penjualan yang terjadi dapat menurunkan return
perusahaan. Penurunan return yang terjadi akan mempengaruhi kemampuan
perusahaan dalam membayar angsuran kredit. Pembayaran angsuran yang
semakin tidak tepat menimbulkan kualitas kredit semakin buruk bahkan terjadi
kredit macet (Taswan, 2006)
2.2.4 Pengaruh Pertumbuhan Kredit terhadap Kredit Bermasalah
Pertumbuhan kredit menunjukkan peningkatan atau penurunan jumlah
seluruh kredit yang dipinjam dari waktu ke waktu (biasanya dalam bentuk
persentase). Utari, et al. (2012) menyatakan bahwa pertumbuhan kredit yang
tinggi merupakan fenomena umum yang normal sebagai akibat dari peningkatan
financial deepening yang terjadi dalam perekonomian. Memanasnya
perekonomian karena pertumbuhan permintaan agregat di atas output potensial
dapat diakibatkan oleh peningkatan kredit khususnya kredit konsumsi. Selama
periode ekspansi sektor perbankan cenderung memiliki ekspektasi yang terlalu
optimis pada kemampuan membayar nasabah dan akibatnya kurang hati-hati
dalam memberikan kredit kepada golongan berisiko tinggi. Sebagai akibatnya
terjadi penumpukan pinjaman yang berpotensi menjadi bad loans pada periode
ekonomi kontraksi.
18
2.3 Penelitian Terdahulu
Adeola dan Ikpesu (2017), meneliti faktor-faktor penentu ekonomi mikro dari
kredit bermasalah di Nigeria, dengan menggunakan data time series untuk periode
2005 sampai 2014 yang disusun dari Buletin Statistik Bank Sentral Nigeria, laporan
tahunan Lembaga Penjamin Simpanan Nigeria, Indikator Pembangunan Bank
Dunia dan Statistik Keuangan Internasional. Pilihan periode 2005 sampai 2014
didasarkan pada fakta bahwa jumlah bank di Nigeria berkurang dari 89 menjadi 25
pada tahun 2005 karena pelatihan rekapitalisasi perbankan yang diprakarsai oleh
CBN yang menyebabkan konsolidasi bank. Variabel dependen yang digunakan
dalam penelitian ini adalah non-performing loan (NPL). Variabel bebas adalah
tingkat pertumbuhan produk domestik bruto (PDBGR), inflasi (INF), suku bunga
pinjaman (lending rate / LR), nilai tukar (ER), jumlah uang beredar untuk produk
domestik bruto (M2GDP), dan tingkat pengangguran (UR). Hasil dari hasil regresi
menunjukkan bahwa GDPGR memiliki hubungan positif dengan NPL. Hasilnya
juga mengungkapkan bahwa INF dan ER memiliki hubungan positif dengan NPL
sedangkan LR, M2GDP, dan UR memiliki hubungan positif dan signifikan dengan
NPL. Dari enam variabel ekonomi mikro yang digunakan dalam penelitian ini,
dapat diamati bahwa hanya LR, M2GDP, dan UR yang menentukan NPL di Nigeria
sementara GDPGR, INF, dan ER memiliki hubungan positif dengan NPL namun
tidak mempengaruhi atau menentukan NPL di Nigeria.
Bofondi dan Ropele (2011), mempelajari tentang keadaan ekonomi mikro
sebagai faktor penentu utama dari kualitas kredit perbankan di Italia selama
periode 1990 Q1 – 2010 Q2. Dengan melakukan analisis terpisah untuk rumah
tangga dan perusahaan melalui regresi time series persamaan tunggal yang
memetakan satu set indikator ekonomi mikro menjadi ukuran kualitas kredit bank.
Kemudian untuk menilai kekuatan prediksi dari model ini dilakukan perkiraan out-
of -sample rekursif, sehingga dapat mengidentifikasi spesifikasi berkinerja terbaik.
19
Dalam penelitian ini variabel dependen yang digunakan adalah rasio NBL (New
Bad Loans). Sedangkan variabel independen yang digunakan adalah
pertumbuhan GDP, unemployment rate, interest rate, rasio beban bunga bersih
terhadap laba usaha kotor, leverage, durables consumption, investment, inflation
rate, M3, disposable income, house price index, stock price index, slope dari yield
curve. Pengujian pada penelitian ini menggunakan metode ordinary least square.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa rasio NBL untuk rumah tangga berbanding
terbalik dengan GDP growth dan house price index, namun berhubungan positif
dengan unemployment rate dan interest rate. Untuk perusahaan, NBL berkorelasi
positif dengan unemployment rate dan rasio beban bunga bersih terhadap laba
usaha kotor, dan berhubungan terbalik dengan tingkat pertumbuhan tahunan
konsumsi barang tahan lama.
Yulita (2014), membahas NPL (Non Performing Loan) sebagai salah satu
penyebab utama dari krisis pada sektor ini. Memburuknya rasio NPL menunjukkan
terjadinya penurunan kualitas portofolio kredit. Hal tersebut dapat disebabkan oleh
risiko sistemik yang timbul dari berbagai faktor ekonomi mikro. Studi ini bertujuan
untuk menganalisis pengaruh faktor ekonomi mikro terhadap rasio NPL bank
umum di Indonesia. Pengujian hipotesis menggunakan pertumbuhan GDP, BI rate,
nilai tukar, pertumbuhan ekspor dan pertumbuhan total kredit sebagai variabel
independen dan rasio NPL sebagai variabel dependen. Regresi linier berganda
dipilih dalam penelitian ini untuk menguji kekuatan penjelas dari variabel ekonomi
mikro sebagai determinan dari NPL. Penelitian ini menggunakan data time series
dari rasio NPL dan kelima variabel ekonomi mikro selama periode Januari 2008
sampai dengan Desember 2012. Hasil penelitian ini menunjukkan adanya
pengaruh positif yang signifikan antara BI rate terhadap NPL dan nilai tukar
terhadap NPL, sedangkan pertumbuhan total kredit berpengaruh secara signifikan
negatif terhadap NPL. Hasil estimasi regresi menunjukkan kemampuan prediksi
20
model 69,9% sedangkan 30,1% sisanya dipengaruhi oleh faktor lain di luar model
yang belum tercakup dalam penelitian ini.
Saba et. al. (2012) menganalisis sensitivitas dari NPL terhadap indikator
ekonomi mikro di US, Amerika dengan menggunakan data time series dari tahun
1984 sampai dengan 2010. Penelitian ini menggunakan rasio NPL sebagai
variabel dependen. Sedangkan variabel independen yang digunakan adalah Real
GDP per kapita, Tingkat Suku Bunga dan Total Loans. Hasil penelitian ini
menunjukkan bahwa Secara statistik ketiga variabel signifikan, dimana real GDP
per kapita dan tingkat suku bunga menunjukkan hubungan negatif, sementara total
loans menunjukkan hubungan positif. Namun, secara matematis hanya variabel
tingkat suku bunga yang signifikan.
Bonilla dan Renov (2012) menganalisis determinan ekonomi makro dari NPL
dengan menggunakan data dari periode Januari 2004 sampai dengan Maret 2012.
Analisis akan dilakukan secara terpisah antara Spanyol dan Italia dengan
mempertimbangkan bahwa kedua Negara tersebut memiliki kredit macet dalam
jumlah besar diantara Negara-negara Eropa seiring dengan memburuknya
indikator ekonomi makro beberapa tahun belakangan ini. Penelitian ini
menggunakan rasio NPL sebagai variabel dependen dan GDP, pertumbuhan
kredit, upah, inflasi serta tingkat pengangguran sebagai variabel independennya.
Dengan menggunakan metode ordinary least square, penelitian ini menghasilkan
variabel ekonomi mikro di kedua negara menjadi determinan yang kuat dari NPL.
Namun, dari kelima variabel hanya tingkat pengangguran, upah dan GDP yang
secara statistik signifikan. Variabel GDP berpengaruh negatif di Spanyol dan
berpengaruh negatif di Italia. Sedangkan, variabel tingkat pengangguran
berpengaruh positif kuat di kedua negara.
Ina Aisha dan Ferry Prasetya (2012) menunjukkan keterkaitan variabel
makroekonomi regional terhadap Risiko Kredit. Variabel dependennya adalah Non
21
Performing Loan (NPL) sedangkan variabel independennya adalah Inflasi, tingkat
bunga kredit, dan pertumbuhan ekonomi. Hasil yang diperoleh dari penelitian
tersebut adalah pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif terhadap NPL, tetapi
inflasi dan tingkat bunga kredit tidak memiliki pengaruh terhadap NPL.
Tabel 2.1 Ringkasan Penelitian Terdahulu
No. Judul / Penulis Variabel Metodologi Hasil/Kesimpulan
1 Judul : Macroeconomic Determinants Of Non-Performing Loans In Nigeria: An Empirical Analysis (2017) Pengarang : Ogechi Adeola Fredrick Ikpesu
-NPL -GDPGR -Inflasi -Lending Rate
(LR) -Exchange Rate (ER) -M2GDP -Unemployment Rate (UNPR)
Jenis data: Sekunder Teknik Analisis Data: Ordinary Least Square
Dari enam variabel ekonomi makro yang digunakan dalam penelitian ini, dapat diamati bahwa hanya LR, M2GDP, dan UR yang menentukan NPL di Nigeria sementara GDPGR, INF, dan ER memiliki hubungan positif dengan NPL namun tidak mempengaruhi atau menentukan NPL di Nigeria.
2 Judul : Macroeconomic Determinants of Bad Loans: Evidence From Itakian Banks Tahun 2011 Pengarang : Marcello Bofondi & Tiziano Ropele
Variabel Independen : GDP growth, unemployment rate, interest rate, rasio beban bunga bersih terhadap laba usaha kotor, leverage, durables consumption, investment, inflation rate, M3, disposable income, house price index, stock price index, slope dari yield curve. Variabel
Ordinary Least Square
Rasio NBL untuk rumah tangga berbanding terbalik dengan GDP growth dan house price index, namun berhubungan positif dengan unemployment rate dan interest rate. Untuk perusahaan, NBL berkorelasi positif dengan unemployment rate dan rasio beban bunga bersih terhadap laba usaha kotor, dan berhubungan
22
Dependen : NBL (New Bad Loans ratio)
terbalik dengan tingkat pertumbuhan tahunan konsumsi barang tahan lama
3 Judul: Analisis Pengaruh Faktor Ekonomi mikro Terhadap Tingkat Kredit Bermasalah Pada Bank Umum Di Indonesia Tahun: 2014 Pengarang : Anatia Yulita
-GDP -Tingkat Suku Bunga -Nilai Tukar - Pertumbuhan ekspor -Pertumbuhan Kredit -NPL
Jenis Data: Data Sekunder Teknik Analisis Data: Analisis Regresi Berganda
Hasil penelitian membuktikan hubungan positif antara BI Rate dengan NPL dan nilai tukar dengan NPL, sedangkan pertumbuhan total pinjaman secara signifikan negatif terkait dengan NPL. Hasil estimasi regresi menunjukkan kemampuan Prediksi model adalah 69,9% sedangkan sisanya 30,1% dipengaruhi oleh faktor lainnya di luar model yang belum dimasukkan dalam penelitian.
4 Judul: Determinants of Non-Performing Loans: Case of US Banking Sector Tahun: 2012 Irum Saba, Pengarang: Rehana Kouser & Muhammad Azeem
Variabel Independen : Real GDP per Capita, Tingkat Suku Bunga dan Total Loans. Variabel
Depende: NPL
Data sekunder Ordinary Least Square (Regresi Berganda)
Secara statistik ketiga variabel signifikan, dimana real GDP per kapita dan tingkat suku bunga menunjukkan hubungan negatif, sementara total loans menunjukkan hubungan positif. Namun, secara matematis hanya variabel tingkat suku bunga yang signifikan.
5 Judul: Macroeconomic Determinants of the Non- Performing
Variabel Independen: GDP, pertumbuhan kredit, upah, inflasi dan
Ordinary Least Square
Di kedua negara, variabel ekonomi makro Menjadi determinan yang kuat dari NPL. Namun, dari
23
Loans in Spain and Italy Tahun: 2012 Pengarang: Carlos Andres Olaya Bonilla
tingkat pengangguran Variabel Dependen: NPL
kelima variabel hanya tingkat pengangguran, upah dan GDP yang secara statistik signifikan. Variabel GDP berpengaruh negatif di Spanyol dan berpengaruh negatif di Italia. Sedangkan, variabel tingkat pengangguran berpengaruh positif kuat di kedua negara.
6 Keterkaitan Variabel Makroekonomi Regional terhadap Risiko Kredit. Tahun :2012 Pengarang : Ina Aisha dan Ferry Prasetya
Independen : inflasi, Tingkat Bunga Kredit, dan Pertumbuhan Ekonomi. Dependen: Non Performing Loan
Vector Error Correction Model (VECM)
Pertumbuhan Ekonomi memiliki Pengaruh negatif terhadap NPL, Sedangkan inflasi dan tingkat bunga kredit tidak memiliki pengaruh terhadap NPL
2.4 kerangka Konsep
Adapun kerangka konsep dari penelitian ini ditunjukkan pada gambar 2.1.
Gambar 2.1 Kerangka Konsep
sumber: Peneliti, 2018
PDRB
(X1)
Inflasi
(X2)
Suku Bunga
Kredit
(X3)
Pertumbuhan
Kredit
(X4)
NPL Bank
Papua
24
2.5 Hipotesis
Berdasarkan latar belakang, tujuan penelitian, rumusan masalah yang
diajukan, dan kajian mengenai kerangka pemikiran penelitian terdahulu, sehingga
dapat diajukan hipotesis kerja sebagai berikut :
1. H1 : Pertumbuhan GDP berpengaruh negatif terhadap NPL
2. H2 : Inflasi berpengaruh positif terhadap NPL
3. H3 : Tingkat suku bunga kredit berpengaruh positif terhadap NPL
4. H4 : Pertumbuhan Kredit berpengaruh Positif terhadap NPL
25
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor ekonomi makro terhadap
Kredit bermasalah (Studi Kasus di Bank Papua). Penelitian menggunakan data
dengan runtut waktu untuk melakukan perhitungan pengaruh faktor ekonomi
makro terhadap NPL di Bank Papua. Sehingga penelitian ini sesuai menggunakan
pendekatan kuantitatif. Namun hasil penelitian akan menggunakan bahasa yang
dapat dimengerti oleh pembaca.
Adapun variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini yaitu, NPL (Y),
variabel ekonomi makro berupa, GDP (Gross Domestik Product) (X1), Inflasi (X2),
Suku Bunga Kredit (X3), Pertumbuhan Kredit (X4).
Penelitian ini menggunakan jenis penelitian kuantitatif, dimana penelitian
ilmiah ini bersifat sistematis terhadap bagian-bagian dan fenomena serta
hubungan-hubungannya. Sesuai dengan karakteristik utama yang di nyatakan
oleh Cresswel (2012) :
1. menggambarkan masalah penelitian melalui deskripsi kecenderungan atau
kebutuhan untuk penjelasan tentang hubungan antar variabel
2. memberikan peran penting bagi literatur yang menunjukkan pertanyaan
penelitian yang akan diajukan dan membenarkan masalah penelitian dan
mengarahkan (pernyataan tujuan dan hipotesis pertanyaan penelitian) dari
studi tersebut
3. membuat pernyataan tujuan, pertanyaan penelitian, dan hipotesis yang
spesifik, sempit, terukur, dan dapat diamati
4. mengumpulkan data numerik sebanyak - banyaknya menggunakan
instrumen penelitian dari rumusan masalah penelitian
26
5. menganalisis kecenderungan, membandingkan kelompok, atau
menghubungkan variabel menggunakan analisis statistik, dan
menginterpretasikan hasilnya dengan membandingkannya dengan
prediksi sebelumnya dan penelitian terdahulu
6. menulis laporan penelitian menggunakan standar, struktur tetap dan
kriteria evaluasi, dan mengambil pendekatan yang obyektif dan tidak bias.
Adapun jenis data dalam penelitian ini adalah data sekunder dikarenakan
peneliti memperolehnya dari pihak lain secara tidak langsung seperti hasil
publikasi Bank Indonesia (BI), Bank Papua, Badan Pusat Statistik (BPS) dan
Otoritas Jasa Keuangan (OJK) melalui website resminya. Adapun website-website
lainnya yang juga membantu peneliti dalam mengumpulkan data.
3.2 Penentuan Populasi dan Sampel
Dalam penentuan populasi dan sampel dari penelitian ini, peneliti lebih
cenderung menggunakan data time series yang menggunakan jangka waktu
tertentu dan perbedaan. Pada penelitian ini populasi yang dipilih oleh peneliti
adalah seluruh data tentang NPL (Non Performing Loan) Bank Papua, PDRB
(Produk Domestik Regional Bruto), Inflasi, Suku Bunga Kredit, Pertumbuhan Kredit
Bank Papua.
Sampel adalah bagian yang menjadi obyek yang sesungguhnya dari
penelitian tersebut. Data yang digunakan sebagai sampel dalam penelitian ini
adalah data NPL, GDP, Inflasi, Suku Bunga Kredit, Pertumbuhan Kredit Bank
Papua. Data ini berbentuk data tahunan variabel mulai dari tahun 2012 triwulan III
sampai dengan 2017 triwulan II.
27
3.3 Definisi Operasional Variabel
Dalam penelitian ini variabel-variabel yang digunakan adalah variabel terikat
atau dependent variable (Y) dan variabel bebas atau Independent variable (X).
Berikut penjelasan variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini:
3.3.1 Variabel Dependen
Variabel dependen merupakan tipe variabel yang dijelaskan atau dipengaruhi
oleh variabel independen atau variabel yang diduga akibat (presumed effect
variable) dari variabel independen (Indriantoro dan Supomo, 2009). Variabel
dependen dalam penelitian ini adalah NPL (Non Performing Loan). Data yang
digunakan adalah data NPL, yang rasio kredit bermasalah di Indonesia. Data
diambil dari website resmi Bank Indonesia berupa data dari tahun 2008 sampai
tahun 2017.
3.3.2 Variabel Independen
Variabel independen adalah tipe variabel yang menjelaskan atau
mempengaruhi variabel lain atau variabel yang diduga sebagai sebab (presumed
cause variable) dari variabel independen (Indriantoro dan Supomo, 2009). Variabel
independen yang digunakan dalam penelitian ini meliputi:
1. PDRB (Produk Domestik Regional Bruto)
PDRB adalah jumlah produksi berupa barang dan juga jasa yang dihasilkan
di suatu daerah tertentu dan dapat dijadikan sebagai indikator maju, mundur, atau
stagnannya perekonomian sebuah negara sehingga sering dijadikan tolak ukur
pertumbuhan ekonomi dari sebuah negara (Ali 2017). Data diambil dari website
resmi Bank Indonesia mulai dari tahun 2012 triwulan III sampai dengan tahun 2017
triwulan II.
2. Inflasi
28
Kamus Bahasa Inggris American Heritage edisi Ke-IV, tertulis di sana
bahwa inflasi ialah peningkatan secara terus-menerus di tingkat harga konsumen
atau penurunan secara terus-menerus dalam daya beli uang, hal tersebut
disebabkan oleh adanya peningkatan mata uang yang tersedia dan kredit di luar
proporsi barang dan jasa yang tersedia. Inflasi menurut Bambang dan Aristanti
(2007) adalah proses kenaikan harga-harga umum secara terus menerus yang
akan mengakibatkan menurunnya daya beli masyarakat dikarenakan terjadi
penurunan tingkat pendapatan. Data diambil dari website resmi Bank Indonesia
dari tahun 2012 triwulan III sampai dengan tahun 2017 triwulan II.
3. Suku Bunga Kredit
Suku bunga menurut Yulia (2014) dapat diartikan sebagai biaya atas
pinjaman sejumlah uang. Penetapan suku bunga kredit dilakukan berdasarkan risk
based pricing (RBP). Penetapan bunga kredit atas dasar RBP mempertimbangkan
berbagai unsur, diantaranya unsur biaya dana masyarakat, biaya premi resiko,
biaya regulasi Giro Wajib Minimum (GWM), dan biaya over head baik untuk
penghimpunan dana dan proses kredit, biaya modal dan margin keuntungan bank.
Data diambil dari website Bank Indonesia berupa data bulanan mulai dari tahun
2012 triwulan III sampai dengan 2017 triwulan II.
4. Pertumbuhan Kredit
Pertumbuhan kredit merupakan pertumbuhan total kredit yang diberikan
kepada pihak ketiga (tidak termasuk kredit kepada bank lain). Pertumbuhan kredit
dihitung dengan cara mengurangi total kredit pada periode tertentu dengan total
kredit pada periode sebelumnya, kemudian dibagi dengan total kredit pada periode
sebelumnya. Data diambil dari Statistik Perbankan Indonesia berupa data bulanan
mulai dari Januari 2012 triwulan III sampai dengan Desember 2017 triwulan II.
29
Berikut adalah ringkasan variabel – variabel yang digunakan dalam
penelitian ini:
Tabel 3.1 Definisi Operasional Variabel
Variabel Definisi Operasional Pengukuran Skala
Kredit bermasalah (NPL)
Rasio perbandingan kredit bermasalah
(kredit dengan kualitas kurang lancar,
diragukan dan macet) terhadap total kredit
NPL
=kredit bermasalah
total kredit 100%
Rasio
GDP Pertambahan GDP rill yang berlaku dari
periode ke periode selanjutnya
(GDP Rillm - GDP Rillm-1) / GDP Rillm-1
GDP Rillm = total kredit periode m GDP Rillm-1 = total kredit sebelum periode m
Rasio
Inflasi proses kenaikan harga-harga umum secara
terus menerus
IRn = (𝐼𝐻𝐾 𝑛
𝐼𝐻𝐾 𝑛−1𝑥 100%) −
100%
Rasio
Suku Bunga Kredit
Persentase dari pokok utang yang dibayarkan
sebagai imbal jasa ( bunga ) dalam suatu
periode tertentu
berdasarkan risk based pricing (RBP), dinyatakan
dalam persen
Rasio
Pertumbuhan Kredit
Pertambahan atau peenurunan jumlah kredit dari tahun ke
tahun
Pertumbuhan kredit = total kredit t – Total Kredit t-1 Total Kredit t = Total Kredit periode waktu t Total Kredit t-1 = Total Kredit periode sebelumnya
Rasio
Sumber:
3.4 Metode Analisis
3.4.1 Analisis Data
Analisis regresi berganda digunakan untuk menguji pengaruh antara
pertumbuhan GDP, inflasi, tingkat suku bunga, nilai tukar, pengangguran terhadap
kredit bermasalah (NPL). Seberapa besar variabel independen mempengaruhi
variabel dependen dihitung dengan menggunakan persamaan garis regresi
berganda berikut:
30
NPL (Bank Papua) = α + β1 GDP + β2 Inflasi + β3 Suku Bunga Kredit + β4
Pertumbuhan Kredit
3.4.2 Uji Asumsi Klasik
Sebelum melakukan analisis maka harus dilaksanakan uji prasyarat (uji
asumsi klasik) analisis regresi linear berganda yaitu Uji Normalitas, Uji
Heteroskesdastisitas, Uji Multikolinearitas dan Uji Autokorelasi. Setelah
melakukan uji prasyarat dan hasil uji prasyarat menunjukkan hal yang bagus maka
bisa dilajut dengan melakukan analisis regresi.
3.4.2.1 Uji Normalitas
Ghozali (2013) menjelaskan bahwa uji normalitas bertujuan untuk menguji
apakah variabel pengganggu atau residual dari model regresi memiliki distribusi
normal atau tidak, karena uji t dan uji f menggunakan asumsi variabel pengganggu
atau nilai residual berdistribusi normal.
Pengujian normalitas residual dapat dilakukan dengan menganalisis grafik
maupun uji statistik, karena analisis grafik dapat menyesatkan apabila digunakan
untuk melihat jumlah sampel yang kecil maka peneliti menggunakan uji statistik
untuk melihat normalitas data. Menurut Ghozali (2013) salah satu uji statistik yang
dapat digunakan untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik
nonparametik Kolmogorov-Smirnov (K-S) yang dilakukan dengan membuat
hipotesis:
H0 : Data residual berdistribusi normal
H1 : Data residual tidak berdistribusi normal.
3.4.2.2 Uji Heterokedastisitas
Model regresi yang baik adalah yang homokesdastisitas yaitu keadaan
dimana variance dari residual suatu pengamatan sama dengan variance dari
31
residual pengamatan lain. Apabila variance dari residual suatu pengamatan
berbeda dengan variance dari residual pengamatan lain model regresi dikatakan
heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya
heteroskedastisitas. Salah satunya dengan uji glejser, uji glejser dilakukan dengan
cara meregresikan nilai absolut residual dengan variabel independen. Setelah
didapatkan hasil regresi, dilihat nilai signifikansi seluruh variabel independen, jika
tingkat signifikansinya lebih dari 0,05 maka tidak terjadi masalah
heteroskedastisitas (Ghozali, 2013).
3.4.2.3 Uji Multikolinearitas
Prasyarat pengujian model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas atau
hubungan linear antar variabel independen. Ghozali (2013) menyebutkan ada
beberapa metode pengujian yang bisa digunakan diantaranya yaitu:
1. Menganalisis matrik korelasi variabel independen. Indikasi terjadinya
multikolinearitas dapat dilihat dari korelasi antar variabel dependen yang cukup
tinggi ( umumnya diatas 0,90).
2. Melihat nilai tolerance dan VIF (Variance Inflation Factor). Apabila nilai tolerance
kurang dari 0,1 dan nilai VIF lebih dari 10, maka model regresi terindikasi
mengalami multikolinearitas.
3.4.2.4 Uji Autokorelasi
Prasyarat pengujian model regresi adalah tidak adanya autokorelasi atau
hubungan yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan
pengamatan lain pada model regresi. Ghozali (2013) menyebutkan ada beberapa
metode pengujian yang biasa digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya
autokorelasi,salah satunya adalah uji Durbin-Watson (uji DW) dengan ketentuan
sebagai berikut:
32
1. Jika d lebih kecil dari dL atau lebih besar dari (4-dL) maka dapat disimpulkan
bahwa terdapat autokorelasi.
2. Jika d terletak antara dU dan (4-dU), maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada
autokorelasi.
3. Jika d terletak antara dL dan dU atau diantara (4-dU) dan (4-dL), maka pengujian
tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti.
Tabel 3 2 Durbin Watson d test Pengambilan Keputusan
Hipotesis nol Keputusan Jika
Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < dl
Tidak ada autokorelasi positif No decision dl =< d =<du
Tidak ada korelasi negatif Tolak 4 – dl < d < 4
Tidak ada korelasi negatif No decision 4- du =< 4 =< 4 - dl
Tidak ada autokorelasi positif atau negatif Tidak ditolak du < d < 4 – du Sumber: Ghozali, 2013
3.5 Uji Hipotesis
3.5.1 Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengukur seberapa jauh
kemampuan model dapat menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien
determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan
variabel – variabel dependen sangat terbatas dalam menjelaskan variasi variabel
independen. Nilai yang mendekati satu berarti variabel -variabel dependen
memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi
variabel independen (ghozali, 2011).
Nilai determinasi yang digunakan pada penelitian ini adalah nilai adjusted R2.
Digunakannya nilai tersebut karena pada saat mengevaluasi model regresi dapat
naik atau turun apabila ditambah satu variabel dependen ke dalam model. Dalam
kenyataan nilai dari adjusted R2 dapat bernilai ngatif. walaupun yang dikehendaki
harus bernilai positif.
33
3.5.2 Uji F (Pengujian Signifikasi Simultan)
Uji F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau
bebas yang dimasukkan ke dalam model mempunyai pengaruh secara bersama
– sama terhadap variabel depeden atau terikat (Ghozali, 2011). Pada pengujian
ini menggunakan tingkat signifikasi < α 0,05. Hipotesis yang diuji :
1. H0 : b1 = b2 = b3 = b4 = 0, artinya secara bersama variabel Independen tidak
berpengaruh signifikan terhadap Variabel dependen.
2. Ha: minimal ada satu b yang berbeda dari 0, artinya variabel independen
secara bersama – sama berpengaruh signifikan terhadap variabel
dependen.
Kaidah pengambilan keputusan adalah:
1. Apabila nilai probabilitas (p) F < α = (5%), maka hipotesis nol (H0) ditolak.
2. Apabila nilai probabilitas (p) F > α = (5%), maka hipotesis nol (H0) diterima.
3.5.3. Uji t (Pengujian Signifikasi Parsial)
Uji t pada dasarnya menerangkan sejauh mana variabel independen atau
bebas secara individu mampu menerangkan variabel dependen atau terikat
(Ghozali, 2011). Pengujian hipotesis ini juga menggunakan signifikasi sebesar 5%.
Kaidah pengambilan keputusan : jika nilai t statistik > t tabel, maka H0 ditolak
dan H1 diterima. Dengan kata lain, terdapat hubungan antara variabel dependen
dan variabel independen. Sebaliknya, jika t stat. < dari t tabel maka H0 diterima
dan H1 ditolak. Tidak terdapat hubungan antara variabel dependen dengan
variabel independen.
34
BAB IV
PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Objek Penelitian
Pada penelitian ini populasi yang dipilih oleh peneliti adalah seluruh data
tentang NPL (Non Performing Loan) Bank Papua, PDRB (Produk Domestik
Regional Bruto), Inflasi, Suku Bunga Kredit, Pertumbuhan Kredit Bank Papua.
Data yang digunakan sebagai sampel dalam penelitian ini adalah data NPL,
GDP, Inflasi, Suku Bunga Kredit, Pertumbuhan Kredit Bank Papua. Data ini
berbentuk data tahunan variabel mulai dari tahun 2012 triwulan III sampai
dengan 2017 triwulan II.
4.1.1 Profil Bank Papua
PT Bank Pembangunan Daerah Papua yang sebelum menjadi Perseroan
Terbatas bernama Bank Pembangunan Daerah Irian Jaya, kemudian sesuai Surat
Keputusan Menteri Keuangan RI No.Kep.283/ DDK/II/1972 tanggal 15 Juli 1972
tentang pemberian izin usaha Bank Pembangunan Daerah Irian Barat
berkedudukan di Jayapura melaksanakan operasional sebagaimana Bank Umum
lainnya dengan modal dasar pertama kali ditetapkan sebesar Rp. 4juta, Pada
Rapat Umum Pemegang Saham terjadi perubahan Modal Dasar Bank Papua yaitu
perubahan dari Rp. 1 Triliun Menjadi Rp. 2 Triliun 20 April 2010.
4.1.2 Visi dan Misi Bank Papua
A. VISI :
“Menjadi”
Mencerminkan arah pengembangan Bank Papua untuk melakukan
transformasi dari Bank Pembangunan Daerah menjadi Bank Umum.
“Bank Komersial”
35
-Bank Papua sebagai business entity yang dikelola secara profesional
berdasarkan prinsip kehati-hatian dan komersial sehingga dapat menghasilkan
laba yang optimal dan memberikan nilai tambah kepada pemegang sahamnya
melalui deviden.
-Bank Papua akan menyediakan produk-produk perbankan yang bersaing sesuai
dengan target pasarnya.
-Bank Papua akan melayani nasabah individu, UKMK (Usaha Kecil Menengah dan
Koperasi) serta Korporasi termasuk Pemerintah Daerah.
“Kuat”
- Mewujudkan sebagai bank komersial yang sehat memiliki kinerja yang baik dan
memiliki daya tahan terhadap ancaman, baik dari luar maupun dalam sehingga
dapat menjalankan operasional perbankan secara berkelanjutan.
- Dalam menjalankan operasional perbankan Bank Papua akan selalu mengacu
kepada prinsip kehati-hatian, menaati regulasi perbankan dan aturan yang
ditetapkan Bank Indonesia serta melaksanakan prinsip dan praktik good corporate
governance (GCG).
“Unggul”
- Bank Papua akan dikelola secara profesional dengan dukungan SDM dan
teknologi yang tepat dan andal.
- Bank Papua akan mempertahankan posisi sebagai bank terbesar di Papua.
- Bank Papua akan memberikan produk dengan layanan prima lebih baik dari
pesaing.
“Terpercaya”
Bank Papua selalu berusaha untuk dapat memenuhi harapan masyarakat dan
nasabah berdasarkan transparansi kerja, tanggung jawab dan integritas dengan
sikap profesional, sehingga Bank Papua menjadi satu-satunya Institusi terpercaya
dalam pemenuhan kebutuhan para nasabahnya.
36
B. MISI :
- Membangun kelembagaan yang kuat, tangguh dan berdaya saing tinggi ;
- Mendorong pertumbuhan ekonomi dan pembangunan di daerah;
- Mengelola dana Pemerintah Daerah dan masyarakat serta salah satu sumber
pendapatan asli daerah ;
- Melakukan optimalisasi sebagai konsultan keuangan bagi Pemerintah Daerah
dalam mengelola keuangan daerah ;
- Memberikan pelayanan prima dan kepuasan kepada para nasabah.
4.1.3 Produk-produk Bank Papua
4.1.3.1 Perseorangan
A. Tabungan
a. SIMPEDA (Simpanan Pembangunan Daerah)
b. SIMANJA (Simpanan Aman dan Sejahtera)
c. SIMPEL (Simpanan Pelajar)
d. TABUNGANKU (Tabungan Masa Depanku)
B. Giro
C. Deposito
D. Kredit
a. PUM umum (Pinjaman Usaha Mikro Umum)
b. PUM Mama-mama Papua (Pinjaman Usaha Mikro untuk
Mama-mama Papua)
c. KUR (Kredit Usaha Rakyat)
d. SUP – 005 (Surat Utang Pemerintah 005)
e. Kredit Modal Kerja
f. Kredit Ketahanan Pangan dan Energi
g. Kredit Kendaraan Bermotor
37
4.1.3.2 Perusahaan
E. Giro
F. Deposito
G. Kredit
4.2 Hasil Statistik Deskriptif
4.2.1 Perkembangan PDRB Tahun 2012.3 – 2017.2
Gambar 4.1 Perkembangan PDRB tahun 2012.3-2017.2
Sumber: Laporan keuangan yang diolah, 2018
Berdasarkan gambar 4.1 di atas dapat dilihat bahwa PDRB mengalami
fluktuasi. Selama periode 2012-2017 nilai PDRB Papua rata-rata mencapai
2,156% dengan standar deviasi sebesar 10,820%. Nilai PDRB tertinggi terjadi
pada tahun 2016 triwulan III dan nilai PDRB terendah terjadi pada tahun 2017
triwulan I.
-30
-20
-10
0
10
20
30
Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
2012 2013 2014 2015 2016 2017
PDRB
rata-rata:2,156Deviasi: 10,820 Min: -26, 76Max: 21,16
38
4.2.2 Perkembangan Inflasi Tahun 2012.3 – 2017.2
Gambar 4.2 Perkembangan inflasi tahun 2012.3-2017.2
Sumber: Laporan keuangan yang diolah, 2018
Berdasarkan gambar 4.2 di atas dapat dilihat bahwa inflasi mengalami
fluktuasi. Selama periode 2012-2017 nilai rata-rata inflasi mencapai 5,500%
dengan standar deviasi sebesar 1,746%. Nilai inflasi tertinggi terjadi pada tahun
2013 triwulan III dan nilai inflasi terendah terjadi pada tahun 2016 triwulan III.
4.2.3 Perkembangan Suku bunga Kredit Bank Papua Tahun 2012.3 – 2017.2
Gambar 4.3 Perkembangan suku bunga kredit tahun 2012.3-2017.2
Sumber: Laporan keuangan yang diolah, 2018
Berdasarkan gambar 4.3 di atas dapat dilihat bahwa suku bunga kredit
mengalami fluktuasi bertahap. Selama periode 2012-2017 nilai SBK Bank Papua
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
2012 2013 2014 2015 2016 2017
inflasi
rata-rata:5,500Deviasi: 1,746Min: 3,02Max: 8,6
11.8
12
12.2
12.4
12.6
12.8
13
13.2
Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
2012 2013 2014 2015 2016 2017
SBK
rata-rata:12,660Deviasi: 0,0575 Min: 12,28Max: 12,97
39
rata-rata mencapai 12,660% dengan standar deviasi sebesar 0,057%. Nilai
tertinggi terjadi pada tahun 2012 triwulan III dan nilai SBK terendah terjadi pada
tahun 2017 triwulan I.
4.3.4 Pertumbuhan Kredit Tahun 2012.2 – 2017.3
Gambar 4.4 Perkembangan suku bunga kredit tahun 2012.3-2017.2
Sumber: Laporan keuangan yang diolah, 2018
Berdasarkan gambar 4.4 di atas dapat dilihat bahwa kredit mengalami
fluktuasi dan menurun secara berkala. Selama periode 2012-2017 nilai kredit Bank
Papua rata-rata mencapai 0,035% dengan standar deviasi sebesar 0,0575%. Nilai
kredit tertinggi terjadi pada tahun 2013 triwulan II dan nilai Kredit terendah terjadi
pada tahun 2017 triwulan II.
4.3 Hasil Analisis Regresi Linier Berganda
4.3.1 Hasil Estimasi
Persamaan regresi linier berganda diperoleh dari kolom coefficients.
Tabel 4.1 Hasil uji
Variabel Coefficients Std. Error T Stat. Prob. Keterangan
(Constant) 136.659 52.884 2.584 0.021 Signifikan
Inflasi -1.168 0.424 -2.758 0.015 Signifikan
PDRB -0.032
0.065 -0.496 0.627 Tidak
Signifikan
-0.1
-0.05
0
0.05
0.1
0.15
0.2
Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
2012 2013 2014 2015 2016 2017
kredit
rata-rata:0,035Deviasi: 0,0575 Min: -0,07Max: 0,15
40
SBK -9.552 4.225 -2.261 0.039 Signifikan
Kredit -59.969 13.281 -4.515 0.0004 Signifikan
Sumber: Laporan keuangan yang diolah, 2018
4.3.2 Uji Asumsi Klasik
A. Uji Normalitas
Model regresi yang baik adalah model regresi yang memiliki nilai residual yang
telah distandarisasi dan berdistribusi normal. Apabila nilai residual berdistribusi
normal, nilai yang diperoleh dari model regresi akan konsisten dan tidak bias. Oleh
sebab itu, uji normalitas menggunakan uji Jarque-Bera diperlukan untuk
mendeteksi apakah nilai residual terstandarisasi berdistribusi normal atau tidak.
Uji normalitas dapat dilihat dengan menggunakan grafik histogram untuk melihat
daerah penyebaran data. Pada pengujian ini dapat dilihat dari nilai probabilitas
Jarque-Bera (J-B) dimana apabila probabilitas Jarque-Bera (J-B) lebih besar dari
α(0.05) maka data berdistribusi normal
Gambar 4.5 Normalitas Jarque-Bera
0
1
2
3
4
5
6
7
-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6
Series: ResidualsSample 2012Q3 2017Q2Observations 20
Mean -1.55e-14Median -0.275142Maximum 5.407233Minimum -5.249760Std. Dev. 2.730077Skewness -0.077063Kurtosis 2.990313
Jarque-Bera 0.019874Probability 0.990112
Sumber: olahan data eviews, 2018
Berdasarkan hasil uji normalitas dapat dilihat pada gambar 4.5, nilai
probabilitas Jarque-Bera (J-B) sebesar 0.990112 di atas 0,05 maka data telah
terdistribusi normal.
B. Uji Heterokedastisitas
41
Terjadinya permasalahan heteroskedastisitas akan menyebabkan hasil
perkiraan OLS terhadap interval kepercayaan menjadi tidak dapat dipercaya dan
nilai statistik t menjadi tidak valid. Untuk mengetahui ada tidaknya permasalahan
heterokedastisitas dapat dilihat dari perbandingan Prob (Chi-Square) dengan α
(0.05).Jika Prob (Chi-Square) >α (0.05), maka tidak terjadi heterokedastisitas
dalam model.Jika Prob (Chi-Square) <α (0.05),maka terjadi heterokedastisitas
dalam model.
Berdasarkan output, nilai Prob (Chi-Square) sebesar 0.6015 lebih besar
daripada α=0.05.Dengan kata lain, model tidak terkena masalah
heteroskedastisitas.
C. Uji Multikolinieritas
Multikolinearitas dapat terjadi dalam model regresi apabila terdapat korelasi
yang tinggi atau sempurna di antara variabel independen sehingga nilai parameter
yang BLUE tidak dapat terpenuhi. Terjadinya multikolinearitas dapat
menyebabkan nilai standard error dari koefisien menjadi tidak dipercaya sehingga
hasil uji t tidak valid dan hasil estimasi menjadi tidak efisien. Oleh karena itu, pada
model regresi perlu memenuhi syarat terbebas dari adanya multikolinieritas.
Adanya multikolinearitas dapat dideteksi dengan melihat nilai Variance Inflation
Factor (VIF).Jika nilai VIF lebih dari 10 maka terdapat multikolinearitas dalam
model.
Tabel 4.2 Variance Inflation Factors
Variabel VIF
Inflasi 1.102277
PDRB 1.015738
Suku Bunga Kredit 1.218027
42
Kredit 1.175234
Sumber: data yang diolah dengan eviews
Berdasarkan hasil uji multikoleniaritas dapat dilihat pada tabel 4.2,
disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinearitas. Dimana seluruh nilai VIF
berada kurang dari 10.
D. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier
ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya) (Ghozali, 2011). Untuk mendeteksi
adanya autokorelasi dapat dilakukan dengan uji Durbin-Watson (D-W test). Berikut
adalah hasil uji Durbin-Watson:
Nilai Probabilitas F sebesar 0,998936 disebut juga sebagai nilai probabilitas
F hitung. Nilai Probabilitas F hitung lebih besar dari tingkat alpha 0,05 (5%),
sehingga berdasarkan uji hipotesis H0 diterima artinya tidak terjadi
autokorelasi. Apabila nilai Probabilitas F hitung lebih besar dari 0,05 dapat
disimpulkan tidak terjadi autokorelasi.
4.3.3 Uji Hipotesis
a. Uji Signifikansi Simultan ( Uji-F)
Pengujian hipotesis uji-F digunakan untuk mengetahui apakah variabel
independen secara besama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen.
Tabel 4.3 Hasil Uji F-statistik
F-statistic Prob Keterangan
14.41812 0.000050 Signifikan
Sumber: Eviews, Data Diolah, 2018
Hasil dari pengujian hipotesis secara simultan diperoleh nilai probabilitas
sebesar 0.000050. Dari hasil tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa PDRB,
43
Inflasi, suku bunga kredit, pertumbuhan kredit secara bersama-sama
berpengaruh signifikan terhadap kredit macet Bank Papua. Hal ini dapat dilihat
melalui nilai probabilitas yang dimiliki lebih kecil dari tingkat signifikansi yaitu 0.05
(5%).
b. Uji Signifikansi Parsial (Uji-t)
Uji parsial digunakan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel
independen terhadap variabel dependen, seberapa jauh pengaruh satu variabel
independen secara individual mampu menerangkan variabel dependennya. Uji t-
statistik bertujuan untuk melihat seberapa jauh pengaruh masing-masing variabel
independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen. Dengan
uji t dapat diketahui apakah masing-masing variabel independen mempengaruhi
variabel dependen secara signifikan atau tidak.
Tabel 4.4 Hasil Uji t-statistik
Variabel Koefisien t-stat. Prob Keterangan
PDRB -0.032032 -0.496283 0.6269 Tidak Signifikan
INFLASI -1.168844 -2.758049 0.0146 Signifikan
SBK -9.551995 -2.261007 0.0391 Signifikan
KREDIT -59.96901 -4.515093 0.0004 Signifikan Sumber: Eviews Data Diolah, 2018
Hubungan masing-masing variabel dinyatakan signifikan apabila nilai
probabilitas kurang dari taraf signifikansi yang ditentukan yaitu 5%. Apabila nilai
probabilitas t < 5% maka variabel bebas berpengaruh secara parsial terhadap
variabel terikat.
Berdasarkan data diatas dapat diketahui bahwa koefisien regresi untuk
variabel PDRB sebesar -0.032032 dengan probabilitas sebesar 0.6269 tidak
signifikan pada taraf nyata 5 persen. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa
variabel indeks berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap Kredit Macet
Bank Papua.
44
Hasil uji t-statistik untuk variabel inflasi memiiki koefisien regresi negatif
sebesar -1.168844 dengan probabilitas sebesar 0.0146 dan signifikan pada taraf
5 persen.Hal ini mengindikasikan bahwa inflasi berpengaruh negatif dan
signifikan terhadap Kredit Macet Bank Papua. Hal ini mengindikasikan bahwa
semakin besar inflasi yang terjadi maka akan berdampak negatif terhadap kredit
macet Bank Papua dimana kredit macet Bank papua mengalami penurunan.
Hasil uji t-statistik untuk variabel suku bunga kredit memiliki koefisien regresi
negatif sebesar -9.551995 yang signifikan pada taraf 5 persen dengan
probabilitas sebesar 0.0391. Hal ini mengindikasikan bahwa semakin tinggi suku
bunga kredit maka akan berdampak negatif terhadap kredit macet Bank Papua
dimana kredit macet Bank Papua mengalami penuunan.
Sementara itu, untuk variabel Pertumbuhan Kredit memiliki koefisien regresi
negatif sebesar -59.96901 yang signifikan pada taraf 5 persen dengan
probabilitas sebesar 0.0004. Hal ini mengindikasikan bahwa semakin tinggi
pertumbuhan kredit Bank Papua maka akan berdampak negatif terhadap kredit
Macet Bank Papua dimana stabilitas kredit macet Bank Papua mengalami
penurunan
c. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengukur seberapa jauh
kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai
koefisien determinasi yang semakin mendekati satu maka variabel independen
yang ada dapat memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi variabel dependen. Nilai R2 dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.5 Koefisien Determinasi (R2)
R Square Adjusted R Square
0.793595 0.738553
Sumber: data olahan mengunakan eviews, 2018
45
Pada tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai adjusted R2 adalah 0,7385. Hal
ini menunjukkan bahwa variasi NPL Bank Papua dapat dijelaskan oleh model
persamaan sebesar 79,4% dengan variabel independen PDRB, inflasi, suku
bunga kredit, pertumbuhan kredit. Sedangkan sisanya sebesar 20,6%
dipengaruhi oleh faktor-faktor lain.
4.4 Hasil dan Pembahasan Penelitian
Interpretasi merupakan langkah terakhir, yaitu menafsirkan penemuan-
penemuan berdasarkan hipotesis atau rumusan masalah yang telah dirancang
pada awal penelitian sesuai dengan pernyataan Creswell pada tahun 2016.
Berdasarkan hasil pengujian di atas menunjukkan bahwa PDRB Papua, inflasi,
suku bunga kredit Bank Papua, dan pertumbuhan kredit berpengaruh terhadap
kredit macet Bank Papua. Pada hasil koefisien determinasi diperoleh nilai R
square (R2) sebesar 0,794. Hal ini menunjukkan bahwa PDRB, inflasi, suku bunga
kredit dan pertumbuhan kredit mampu menjelaskan NPL sebesar 79,4% melalui
model persamaan. Sedangkan sisanya 20,6% dijelaskan oleh faktor-faktor lain di
luar penelitian.
Hasil yang ditunjukkan pada penelitian ini didukung dengan penelitian
terdahulu. Penelitian Adeola dan Ikpesu (2017), enam variabel ekonomi makro
yang digunakan dalam penelitian, dapat diamati bahwa hanya LR, M2GDP, dan
UR yang menentukan NPL di Nigeria sementara GDPGR, INF, dan ER memiliki
hubungan positif dengan NPL namun tidak mempengaruhi atau menentukan NPL
di Nigeria. Secara statistik model dari penelitian menunjukkan R2 sebesar
0.992391 menunjukkan bahwa variabel bebas dapat menjelaskan variabel tetap
sebesar 99,2% sementara 0,8% sisanya dijelaskan oleh vaiabel di luar penelitian.
Adapun pengaruh masing-masing variabel independen dijelaskan sebagai berikut:
46
4.4.1 Pengaruh PDRB terhadap NPL Bank Papua
PDRB merupakan proksi dari pendapatan yang penting dalam pembayaran
kredit bank. PDRB adalah faktor ekonomi makro yang dapat diasumsikan sama
dengan PDB secara fungsional. Hasil pengujian menunjukkan bahwa PDRB tidak
berpengaruh terhadap NPL Bank Papua, dengan nilai sebesar -0.032032 dengan
probabilitas sebesar 0.6269 tidak signifikan pada taraf nyata 5 persen. Hal ini
sejalan dengan penelitian Saba et. al. (2012) yang melakukan penelitian di
Amerika Serikat dengan variabel GDP yang tidak signifikan terhadap NPL. Besar
kecilnya PDRB tidak menentukan besar kecilnya NPL Bank Papua. Hal ini terjadi
karena baik PDRB meningkat ataupun menurun NPL tetap saja mengalami
kenaikan. Seperti penelitian yang dilakukan Soebagio (2005) bahwa diantara
ketiga variabel makroekonomi, GDP pengaruhnya tidak signifikan, sedangkan kurs
dan inflasi memiliki pengaruh positif signifikan terhadap NPL.
Tabel 4.6 Data keuangan PDRB dan NPL Bank Papua
Tahun NPL PDRB NPL PDRB NPL PDRB NPL PDRB
Q1 Q2 Q3 Q4
2012 0,89 0,27 0,84 5,04
2013 0,9 -5,86 1,16 -6,67 1,39 0,58 1,14 14,31
2014 1,37 12,71 2,75 1,07 3,14 6,18 7,33 -3,48
2015 7,46 -1,71 8,66 12,44 10,68 -4,61 9,63 7,37
2016 10,42 -13,79 11,18 7,4 11,8 21,16 15,63 8,23
2017 19,93 -26,76 17,1 9,24 Suber: Laporan keuangan yang diolah, 2018
4.4.2 Pengaruh Inflasi terhadap NPL Bank Papua
Inflasi merupakan rasio yang muncul akibat dari naiknya harga barang secara
bersama. Jika nilai inflasi tinggi maka risiko kredit macet yang disalurkan bank
akan tinggi juga. Sedangkan keuntungan yang diperoleh bank akan menurun.
Munculnya pembiayaan bermasalah dapat menimbulkan kerugian bagi bank.
Kerugian tersebut terjadi karena dana pinjaman tidak kembali dan bank harus
47
mengeluarkan biaya untuk menutupi kerugian dari pinjaman tersebut, sehingga
akan menurunkan tingkat keuntungan bank.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa inflasi signifikan negatif terhadap NPL
Bank Papua. Seharusnya menurut teori dari Mankiw (2013) ketika inflasi naik,
daya beli masyarakat menurun dan akan meningkatkan kredit macet. berarti
semakin tinggi nilai inflasi maka semakin tinggi resiko kredit macet Bank Papua.
Sebaliknya, fakta dalam penelitian ini menunjukkan hasil semakin rendah nilai
inflasi maka kredit macet akan semakin tinggi.
Tabel 4.7 Data Keuangan Inflasi dan NPL Bank Papua
Tahun NPL Inflasi NPL Inflasi NPL Inflasi NPL Inflasi
Q1 Q2 Q3 Q4
2012 0,89 4,48 0,84 4,41
2013 0,9 5,26 1,16 5,65 1,39 8,6 1,14 8,36
2014 1,37 7,76 2,75 7,09 3,14 4,35 7,33 6,47
2015 7,46 6,54 8,66 7,07 10,68 7,09 9,63 4,83
2016 10,42 4,34 11,18 3,46 11,8 3,02 15,63 3,3
2017 19,93 3,64 17,1 4,29 Suber: Laporan keuangan yang diolah, 2018
4.4.3 Pengaruh Suku Bunga Kredit Bank Papua terhadap NPL Bank Papua
Suku bunga kredit adalah rasio yang muncul akibat dari adanya biaya jasa
atas kredit yang disalurkan Bank Papua. Jika nilai suku bunga kredit tinggi maka
risiko kredit macet yang disalurkan bank akan tinggi juga. Sedangkan
perekonomian tidak akan meningkat. Tingginya suku bunga kredit bank akan
menjadikan nasabah terbebani untuk membayar kreditnya. Sehingga bank
mengalami kerugian dan bank harus mengeluarkan biaya untuk menutupi kerugian
dari pinjaman tersebut.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa suku bunga kredit berpengaruh
negatif signifikan terhadap kredit macet. Hal ini berarti semakin tinggi nilai suku
bunga kredit maka semakin rendah risiko kredit macet Bank Papua. Sebaliknya,
48
semakin rendah nilai suku bunga kredit maka kredit macet akan semakin tinggi.
Hasil ini tidak sesuai dengan teori dan penelitian Adeola dan Ikpesu, 2017 yang
mengatakan bahwa suku bunga kredit berpengaruh positif terhadap NPL.
Seharusnya sesuai teori dari Kasmir (2011) yang menyatakan bahwa suku
bunga kredit yang meningkat dapat memperburuk kualitas dari pinjaman. Debitur
akan kesulitan membayar pinjamannya karena biaya hutang yang semakin tinggi.
Semakin tinggi suku bunga kredit menunjukkan bahwa kredit macet semakin
besar. Dengan besarnya kredit macet yang terjadi maka perputaran uang dalam
perekonomian akan semakin lambat begitu juga bank mengalami kerugian.
Tabel 4.8 Data keuangan Suku Bunga Kredit dan NPL Bank Papua
Tahun NPL SBK NPL SBK NPL SBK NPL SBK
Q1 Q2 Q3 Q4
2012 0,89 12,97 0,84 12,82
2013 0,9 12,74 1,16 12,61 1,39 12,6 1,14 12,61
2014 1,37 12,6 2,75 12,7 3,14 12,75 7,33 12,74
2015 7,46 12,73 8,66 12,8 10,68 12,84 9,63 12,84
2016 10,42 12,76 11,18 12,65 11,8 12,52 15,63 12,33
2017 19,93 12,28 17,1 12,32 Suber: Laporan keuangan yang diolah, 2018
4.4.4 Pengaruh Pertumbuhan Kredit terhadap NPL Bank Papua
Kredit merupakan pinjaman dana dari bank untuk nasabah. Rasio ini
digunakan untuk mengukur kemampuan bank dalam mengendalikan biaya
operasional terhadap pendapatan operasional. Semakin kecil kredit berarti
semakin efisien biaya operasional yang dikeluarkan bank sehingga kemungkinan
suatu bank dalam kondisi bermasalah semakin kecil. Semakin tinggi efisiensi
operasional yang dicapai bank berarti semakin efisien aktivitas bank dalam
menyalurkan dana. Hal ini berarti semakin tinggi kredit yang di keluarkan Bank
Papua, maka kemungkinan bank dalam masalah semakin besar, sehingga
penyaluran dana bank menjadi tidak baik.
49
Fakta dari hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kredit memiliki hubungan
signifikan negatif dengan kredit macet. Hal ini berarti bahwa penurunan kredit yang
disalurkan Bank Papua meningkatkan NPL Bank Papua. Hasil ini tidak sesuai
dengan teori dan penelitian dari Saba at al (2012) yang mengatakan bahwa
pertumbuhan kredit berpengaruh positif terhadap NPL.
Tabel 4.9 Data keuangan inflasi dan NPL Bank Papua
Tahun NPL kredit NPL kredit NPL kredit NPL kredit
Q1 Q2 Q3 Q4
2012 0,89 0,13 0,84 0,13
2013 0,9 0,05 1,16 0,15 1,39 0,09 1,14 0,05
2014 1,37 0,05 2,75 0,06 3,14 0,02 7,33 0,03
2015 7,46 -0,03 8,66 0,03 10,68 0,01 9,63 -0,03
2016 10,42 -0,01 11,18 0,04 11,8 0,01 15,63 0,03
2017 19,93 -0,03 17,1 -0,07 Suber: Laporan keuangan yang diolah, 2018
Hasil dari penelitian ini berbeda dengan penelitian terdahulu dan teori yang ada.
Data yang di peroleh dari Bank Indonesia menyatakan bahwa kredit macet di Bank
Papua pada awal 2017 mencapai 19 persen. Kepala OJK Papua Barat Misran
Pasaribu, di Jayapura, 18 juni 2018. Mengatakan bahwa kredit Bank Papua lebih
ke arah kredit produktif dan kebanyakan kredit produktif untuk membiayai proyek
di luar Daerah Papua itu sendiri dengan melanggar beberapa SOP yang telah ada.
Kemudian Standar Operasional Prosedur (SOP) yang dimiliki Bank Papua dalam
menyalurkan kredit produktif tidak dijalankan dengan baik sehingga risiko
terjadinya kredit bermasalah sangat tinggi.
50
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, kesimpulan yang didapat
adalah sebagai berikut:
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa secara simultan semua variabel
signifikan dengan menunjukkan hasil dari probabilitas F statistik nilai probabilitas
yang dimiliki lebih kecil dari tingkat signifikansi 0.05 (5%). Secara model hasil
penelitian variabel PDRB, inflasi, suku bunga kredit, pertumbuhan kredit memiliki
nilai R square (R2) sebesar 0,794. Hal ini menunjukkan bahwa variabel PDRB,
inflasi, suku bunga kredit dan pertumbuhan kredit mampu menjelaskan NPL
sebesar 79,4% melalui model persamaan. Sedangkan sisanya 20,6% dijelaskan
oleh faktor-faktor lain di luar penelitian. Secara parsial hanya variabel PDRB yang
tidak berpengaruh terhadap NPL, sementara ketiga variabel lainnya berpengaruh
negatif dengan variabel NPL.
5.2 Saran
Beradasarkan hasil penelitian, pembahasan dan kesimpulan, berikut adalah
saran-saran yang dapat diberikan, yaitu:
1. Dalam mengelola modal, Bank Papua harus lebih berhati-hati dalam
memberikan kredit untuk modal usaha sekala besar yang memiliki risiko
besar. Serta kembali menerapkan dengan baik standar SOP yang telah
dibuat, untuk mengurangi risiko terjadinya kredit macet.
2. Bagi peneliti selanjutnya diharapkan menambah jumlah data untuk diolah
guna melakukan penelitian secara berkala dan mengubah arah dari model
penelitian. Peneliti juga dapat menggunakan interval data bulanan untuk
memperoleh hasil yang valid.
51
5.3 Keterbatasan Penelitian
Keterbatasan pada penelitian ini adalah jumlah data yang tersedia untuk
variabel Suku Bunga Kredit Bank Papua adalah dari 2012 triwulan III, dan
variabel terbaru dari PDRB Papua yang sampai 2017 triwulan II.
52
DAFTAR PUSTAKA
Adeola, Ikpesu, 2017,”Macroeconomic Determinants Of Non-Performing Loans In Nigeria: An Empirical Analysis”
Badan Pusat Statistik Provinsi Papua, 2018. Laju Pertumbuhan PDRB Papua Atas Dasar Harga Konstan menurut Pengeluaran (Persen), 2010-Triwulan I 2018. https://papua.bps.go.id/dynamictable/2017/07/31/61/-seri2010-laju-pertumbuhan-pdrb-papua-atas-dasar-harga-konstan-menurut-pengeluaran-persen-2010-triwulan-i-2018.html diakses pada 24 April 2018.
Bank Indonesia, 2018. Laporan Inflasi 2012-2017. https://www.bi.go.id/id/moneter/inflasi/data/Default.aspx diakses pada 24 April 2018.
Bank Indonesia, 2018. Kajian Ekonomi Regional Papua. 2012-2017. https://www.bi.go.id/id/publikasi/kajian-ekonomi-regional/papua/Default .aspx diakses pada 24 April 2018.
Beckman, Theodore N. 1962. Credit and Collection Management and Theory. 7th Edition. Mc. Graw-Hill Book Company Inc.
Boediono. 1985. Ekonomi Makro. BPFE. Yogyakarta.
Boediono. 1999. Teori Pertumbuhan Ekonomi. BPFE. Yogyakarta.
Bratanovic, Sonja Brajovic dan Van Greuning, Hennie. 2011. Analyzing Banking Risk (Analisis Risiko Perbankan). The World Bank diterjemahkan oleh Salemba Empat. Jakarta.
Creswell, J., W., 2016, Research design Pendekatan kualitatif, Kuantitatif dan Mixed; Cetakan ke-2, Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Djohanputro. 2004. Manajemen Risiko Korporat Terintegrasi. Penerbit PPM. Jakarta.
Hermawan Soebagio, 2005. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Terjadinya Non Performing Loan (NPL) Bank Umum Komersial: Studi Empiris pada sektor perbankan di Indonesia. Tesis, Program Pasca Sarjana Magister Manajemen Universitas Diponegoro.
Kasmir. 2004. Manajemen Perbankan. Raja Grafindo Pustaka. Jakarta.
Kasmir. 2008. Manajemen Perbankan. PT Raja Grafindo Persada. Jakarta.
Mankiw, Gregory. 2006 Pengantar Ekonomi Makro. Edisi Ketiga. Salemba Empat. Jakarta.
Mudrajad Kuncoro, Suhardjono. 2002. Manajemen Perbankan Teori dan Aplikasi Anggota IKAPI.
BPFE. Yogyakarta.
Nopirin. 2010. Ekonomi Moneter. Buku I, Edisi ke-4, Cetakan Kesepuluh. BPFE. Yogyakarta.
Pass, Christopher and Lowes, Bryan. 1994. Kamus Lengkap Ekonomi. Edisi Kedua. Erlangga. Jakarta.
Sukirno, Sadono. 2003. Pengantar Teori Mikroekonomi. Edisi Ketiga. Grafindo. Jakarta.
Sukirno, Sadono. 2004. Makro Ekonomi Teori Pengantar. PT Raja Grafindo Perkasa. Jakarta.
53
Sutojo, Siswanto. 1997. Menangani Kredit Bermasalah: Konsep, Teknik dan Kasus. Binaman Pressindo. Jakarta.
Sutoyo. 1994. Pengaruh Penerapan Capital Adequacy Ratio minimum terhadap Perkembangan
Sektor Perbankan. Pustaka Media. Yogyakarta.
Usman, Rachmadi. 2003. Aspek-Aspek Hukum Perbankan di Indonesia. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.
Yulita, Anatia, 2014,”Analisis Pengaruh Faktor Ekonomi mikro Terhadap Tingkat Kredit Bermasalah Pada Bank Umum Di Indonesia”, Fakultas Ekonomika Dan Bisnis, Universitas Diponegoro, Semarang.
54
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1 Hasil Regresi
Linier Berganda
Dependent Variable: NPL
Method: Least Squares
Date: 05/21/18 Time: 09:38
Sample: 2012Q3 2017Q2
Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. INFLASI -1.168844 0.423794 -2.758049 0.0146
PDRB -0.032032 0.064544 -0.496283 0.6269
SBK -9.551995 4.224664 -2.261007 0.0391
KREDIT -59.96901 13.28190 -4.515093 0.0004
C 136.6595 52.88369 2.584152 0.0207 R-squared 0.793595 Mean dependent var 7.140000
Adjusted R-squared 0.738553 S.D. dependent var 6.009168
S.E. of regression 3.072601 Akaike info criterion 5.295244
Sum squared resid 141.6131 Schwarz criterion 5.544177
Log likelihood -47.95244 Hannan-Quinn criter. 5.343838
F-statistic 14.41812 Durbin-Watson stat 1.780093
Prob(F-statistic) 0.000050
Autokorelasi
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.172035 Prob. F(2,13) 0.8438
Obs*R-squared 0.515688 Prob. Chi-Square(2) 0.7727
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 05/21/18 Time: 10:35
Sample: 2012Q3 2017Q2
Included observations: 20
Presample missing value lagged residuals set to zero. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. INFLASI 0.103596 0.492165 0.210490 0.8365
PDRB -0.004360 0.069186 -0.063021 0.9507
SBK -0.754558 4.661745 -0.161862 0.8739
KREDIT 5.215851 16.88979 0.308817 0.7624
C 8.803637 58.07520 0.151590 0.8818
RESID(-1) 0.162056 0.334522 0.484440 0.6361
RESID(-2) 0.112797 0.308953 0.365094 0.7209 R-squared 0.025784 Mean dependent var -1.55E-14
Adjusted R-squared -0.423854 S.D. dependent var 2.730077
55
S.E. of regression 3.257674 Akaike info criterion 5.469121
Sum squared resid 137.9617 Schwarz criterion 5.817627
Log likelihood -47.69121 Hannan-Quinn criter. 5.537153
F-statistic 0.057345 Durbin-Watson stat 1.883081
Prob(F-statistic) 0.998936
Normalitas
0
1
2
3
4
5
6
7
-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6
Series: ResidualsSample 2012Q3 2017Q2Observations 20
Mean -1.55e-14Median -0.275142Maximum 5.407233Minimum -5.249760Std. Dev. 2.730077Skewness -0.077063Kurtosis 2.990313
Jarque-Bera 0.019874Probability 0.990112
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 0.596367 Prob. F(4,15) 0.6708
Obs*R-squared 2.744210 Prob. Chi-Square(4) 0.6015
Scaled explained SS 1.536142 Prob. Chi-Square(4) 0.8202
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 05/21/18 Time: 10:44
Sample: 2012Q3 2017Q2
Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -227.2699 184.4046 -1.232452 0.2367
INFLASI 0.733260 1.477762 0.496197 0.6269
PDRB -0.063697 0.225064 -0.283018 0.7810
SBK 18.32096 14.73134 1.243673 0.2327
KREDIT -44.47816 46.31377 -0.960366 0.3521 R-squared 0.137211 Mean dependent var 7.080657
Adjusted R-squared -0.092867 S.D. dependent var 10.24879
S.E. of regression 10.71411 Akaike info criterion 7.793318
Sum squared resid 1721.882 Schwarz criterion 8.042251
Log likelihood -72.93318 Hannan-Quinn criter. 7.841912
F-statistic 0.596367 Durbin-Watson stat 2.294967
Prob(F-statistic) 0.670788