Kesimpulan Risiko Kredit KESIMPULAN

60

BAB V KESIMPULAN

A. Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang telah dipaparkan pada bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: Hasil Uji t menunjukkan bahwa variabel bebas Inflasi INF, Gross Domestic Product GDP, Bank Size, Financing to Deposit Ratio FDR, Financing to Asset Ratio FAR, dan Capital Adequecy Ratio CAR secara regresi atau individu memiliki pengaruh signifikan terhadap perubahan nilai pembiayaan bermasalah pada Bank Syariah di Indonesia periode 2011-2015 dengan hasil yang berbeda-beda. Dari hasil analisis tersebut diketahui bahwa terdapat pengaruh yang negatif dan signifikan antara GDP dengan pembiayaan bermasalah pada Bank Syariah di Indonesia. Pada Ukuran Bank memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap perubahan nilai perubahan bermasalah pada Bank Syariah di Indonesia. Selain itu CAR juga memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap pembiayaan bermasalah pada Bank Syariah di Indonesia. Sedangkan variabel inflasi, FDR dan FAR tidak memiliki pengaruh terhadap pembiayaan bermasalah pada Bank Syariah di Indonesia.

B. Saran

Berdasarkan hasil penelitian ini terdapat beberapa saran untuk perbaikan penelitian kedepanya sebagai berikut: 1. Menambah jumlah sampel penelitian dengan mamanjangkan periode waktu penelitian agar hasil penelitian dapat lebih mencerminkan kondisi yang sesungguhnya. 2. Penelitian selanjutnya diharapkan meneliti dengan variabel bebas lainnya yang belum pernah diteliti sebelumya seperti manajemen risiko, atau faktor internal lainnya yang lebih spesifik. 3. Penelitian selanjutkan diharapkan dapat membandingkan dengan negara lainnya karena perkembangan bank syariah di negara lain terutama asean juga cukup pesat. 4. Penelitian selanjutnya diharapkan meneliti dari sudut pandang debitur, sehingga mengetahui permasalahan yang dihadapi langsung oleh debitur. C. Keterbatasan Penelitian Penelitian ini dilakukan dengan beberapa keterbatasan penelitian yang dengan keterbatasan tersebut dapat berpengaruh terhadap hasil penelitian. Keterbatasan-keterbatasan yang ada dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Sebagian besar asumsi yang digunakan adalah dari teori-teori penelitian bank konvensional, sehingga tidak mencerminkan kondisi yang sebenarnya pada bank syariah. 2. Tingkat adjusted R 2 dari model yang diuji dalam penelitian ini tergolong rendah, yaitu sebesar 19,7 . Hal ini menunjukkan bahwa variabel lain yang tidak digunakan dalam penelitian ini mempunyai pengaruh yang lebih besar terhadap pengungkapan informasi sosial dan lingkungan perusahaan. 3. Peneliti tidak membandingkan antar negara sehingga variabel makro berpengaruh sama pada setiap bank. DAFTAR PUSTAKA Abdullah, Faisal.M. 2004. Dasar-Dasar Manajemen Keuangan. Malang: Universitas Muhammadiah Malang Ali, Masyhud. 2006. Managemen Resiko. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada. Amin Widjaja Tunggal, 2009, Akuntansi Manajemen, Harvindo, Jakarta Arya, Wikutama, 2010 “ Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Non Performing Loan Bank Pembangunan Daerah BPD ”, TESIS, Program Pasca Sarjana Magister Akuntansi Universitas Indonesia. Assianda, D G, 2015 “Pengaruh CAR, BOPO dan FDR terhadap Non Performing Finance NPF pada Bank Umum Syariah Tahun 2011-2013 ” Prosiding Penelitian SPeSIA 2015, Universitas Islam Bandung. Astrini, Suli dkk 2014. “Pengaruh CAR, LDR, Dan Bank Size Terhadap NPL Pada Lembaga Perbankan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia ”, e- Journal Bisma Universitas Pendidikan Ganesha Babouček, Ivan dan Martin Jančar. 2005. “Effects of Macroeconomic Shocks to the Quality of the Aggregate Loan Portfolio”. Czech National Bank Working Paper, Series 12005, Juni 2005. Czech : The Czech National Bank. Boediono. 1990. Ekonomi Moneter. Yogyakarta:BPFE. Darma, E S dan Rita, 2011 “Faktor-Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Tingkat Pengguliran Dana Bank Syariah ”, Jurnal Akuntansi dan Investasi: Universitas Muhammadiyah Yogyakarta Dendawijaya, Lukman. 2001. Manajemen Perbankan. Jakarta : Ghalia Indonesia Dendawijaya, Lukman 2005:82, Manajemen Perbankan. Bogor : Ghalia Indonesia Dewi, KP dan I Wayan R 2015, “Pengaruh Loan Deposit Ratio, Suku Bunga Sbi, Dan Bank Size Terhadap Nonperforming Loan”. Bali: Universitas Udayana Diyanti, Anin. 2012. “Analisis Pengaruh Faktor Internal dan Eksternal Terhadap Terjadinya Non Performing Loan Studi Kasus Pada Bank Umum Komersial Yang Menyediakan Layanan Kredit Pemilikan Rumah Periode 2008- 2011”. Diponegoro Journal of Management Vol.1 Nomor 2 tahun 2012 hal.290-299. Universitas Diponegoro, Semarang. Febriyanti, Silvia Eka . 2015. “Analisis Pengaruh Pertumbuhan Gdp, Inflasi, Bi Rate Dan Nilai Tukar Terhadap Kredit Bermasalah Pada Bank Konvensional Dan Bank Syariah”. jurnal.ub.ac.id Firmansari, D dan Noven Suprayogi, 2015. “Pengaruh Variabel Makroekonomi Dan Variabel Spesifik Bank Terhadap Non Performing Financing Pada Bank Umum Syariah Dan Unit Usaha Syariah Di Indonesia Periode 2003-2014 ”. JESTT Vol. 2 No. 6 Juni 2015 Ghozali, Imam, 2013. Aplikasi Analisis Multivariat dengan Program IBM SPSS. 21. Edisi 7, Semarang, Universitas Diponegoro. Handayani, Ekta F 2014, “Pengaruh Kredit Bermasalah Terhadap Tingkat Profitabilitas Dan Likuiditas Pada Industri Perbankan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia ”: jurnal akuntansi dan keuangan, unila.ac.ida Jimenez, Gabriel dan Jesus Saurina 2005. “Credit cycles, credit risk, and prudential regulation.” Banco de Espana, January. Mahmoeddin. 2010. Melacak Kredit Bermasalah. Jakarta : Pustaka Sinar Harapan Mishkin, S Frederic 2009. Ekonomi uang perbankan dan pasar keuangan. Jakarta: Salemba Empat. Nasution E, Mustafa dan Wiliasih, 2007. “Profit Sharing dan Moral Hazard Dalam Penyaluran Dana Pihak Ketiga Bank Umum Syariah di Indonesia ”. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia, Vol. 8I, No. 02, pp. 105-129 Nazarudin, Ietje dan Agus T B, 2015. Analisis Statistik Dengan SPSS. Yogyakarta:Danisa Media, h 101-107. Poetry, Z D dan Yulizar D Sanrego 2013 “Pengaruh Variabel Makro Dan Mikro Terhadap NPL Perbankan Konvensional Dan NPF Perbankan Syariah ” Islamic Finance Business Review, vol 6. Pramudita, A dan Imam Subekti, 2014, “Pengaruh Ukuran Bank, Manajemen Aset Perusahaan, Kapitalisasi Pasar dan Profitabilitas terhadap Kredit Bermasalah pada Bank yang terdaftar di BEI” Universitas Brawijaya. Pratiwi. 2012, “Analisis Kebijakan Pemberian Kredit terhadap Non Performing Loan Studi Pada Bank Tabungan Negara Persero, Tbk Cabang Makassar Periode 2007- 2011”. Jurusan Manajemen. Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Universitas Hasanuddin. Makassar. Rahmawul an, Yunis, 2008. “Perbandingan Faktor Penyebab Timbulnya NPL dan NPF Pada Perbankan Konvensional dan Syariah di Indonesia ”. Tesis, Program Pasca Sarjana Universitas Indonesia. Ranjan, Rajiv dan Sarat Chandra Dahl. 2003. “Non-Performing Loan and Terms of Credit of Public Sector Banks in India : An Emperical Assessment ”. Reserve Bank of India Occasional Papers, Vol. 24, No. 3, h. 81-121. Shingjergji, Ali. 2013. “ The Impact Of Macroeconomic Variables On The Non Performing Loan In The Albanian Banking System During 2005-2011 ”. Academic Journal Of Interdisciplinary Studies Vol 2, No. 9 Oktober 2013 Sipahutar, Augustinus Mangasa. 2007. Persoalan-persoalan Perbankan Indonesia. Jakarta: Praninta Jaya Mandiri. Siamat, Dahlan 2005. Manajemen Lembaga Keuangan. Kebijakan Moneter dan Perbankan, Jakarta : Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, edisi kesatu Simon, Arief Budiman 2010. “Analisis Dampak Terjadinya Shock Variabel Moneter Terhadap Non Performing Loan Ratio di Indonesia ”. Kajian Stabilitas Keuangan Bank Indonesia. No.14 Maret 2010. Santosa, Septiono Budi, dkk. 2014 “Analisis Pengaruh LDR, Bopo, Size, LAR Dan Nim Terhadap NPL Pada BPR Konvensional Di Wilayah Jawa Tengah Periode 2010 -2012. Jurnal Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jenderal Soedirman Santoso, Singgih, 2010 “Statistik Non Parametrik Konsep dan Aplikasi dengan SPSS”, Jakarta: Penerbit PT. Elex Media Komputindo, 2010. Sugema,2003. Pengelolaan Modal Bank, Jakarta, PT. BP. Soebagio , H 2005. “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Terjadinya Non Performing Loan NPL Pada Bank Umum Komersial ”, Tesis, Universitas Diponegoro Tabrizi, A 2014, “Analisis Variable Makro Terhadap Non Performing Financing Bank Umum Syariah Di Indonesia Pada Periode 2005-2013 ”. Jakarta journal.uinjkt.ac.id. Todaro, Michael P dan Stephen C. Smith 2008. Pembangunan ekonomi. Edisi kesembilan. Jakarta:Erlangga. Toby, Adolphus J, 2007. “Financial Management Modelling of The Performance of Nigerian Quoted Small and Medium-Sized Enterprises ”. Journal of Financial Management Analysis 20, 1 Jan-Jun 2007: 49-68. Widyastuti, Jelita 2016, “Pengaruh Kecukupan Modal, Inefisiensi Biaya, LDR, Dan Ukuran. Journal of Economic and Management”, unisbank. Wikutama, A. 2010. “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Non Performing Loan. Bank Pembangunan Daerah BPD ”. Jakarta: Program Pascasarjana Magister. Yaya, R., Aji E. M. dan Ahim A. 2014. Akuntansi Perbankan Syariah; Teori dan Praktik Kontemporer . Edisi kedua. Jakarta: Salemba Empat Sholikah, Binti, NPF Bank Syariah Gede Bukan karena Kredit Macet, http:www.republika.co.idberitaekonomisyariah- ekonomi150908nud0fx254-npf-bank-syariah-gede-bukan-karena-kredit- macet, Diakses tanggal 15 Mei 2016 pk 19.30 WIB. Tuasikal, M A, Bahaya Orang Yang Enggan Melunasi Hutangnya, https:rumaysho.com187-bahaya-orang-yang-enggan-melunasi- hutangnya.html, Diakses tanggal 25 September 2016 pk 10.00 WIB. Undang Undang Republik Indonesia. Peraturan Bank Indonesia No. 582003 jo Peraturan Bank Indonesia No.1125BI2009 tentang Penerapan Manajemen Risiko Bagi Bank Umum. Republik Indonesia. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 21 Tahun 2008 Tentang Perbankan Syariah LAMPIRAN

1. Data Perusahaan Bank Umum Syariah

Tanggal Tahun NPF Inflasi GDP Ukuran bank FDR FAR CAR PT BNI Syariah 2011 0.0362 0.0379 892970000000000 8466887000000 0.786 0.6272 0.2067 2012 0.0202 0.043 917870000000000 10645313000000 0.8499 0.7169 0.1907 2013 0.0186 0.0838 912520000000000 14708504000000 0.9786 0.7643 0.1623 2014 0.0186 0.0836 890490000000000 19492112000000 0.926 0.7718 0.1626 2015 0.0253 0.0335 861930000000000 23017667000000 0.9194 0.7718 0.1548 Pt Mega Syariah 2011 0.0303 0.0379 892970000000000 5564662066000 0.8308 0.7359 0.1203 2012 0.0267 0.043 917870000000000 9121575543000 0.8888 0.6812 0.1351 2013 0.0298 0.0838 912520000000000 8163668180000 0.9337 0.8802 0.1299 2014 0.0389 0.0836 890490000000000 7044587889000 0.9361 0.7744 0.1926 2015 0.0426 0.0335 861930000000000 5559819466000 0.9849 0.7575 0.1874 PT Muamallat Indonesia 2011 0.0459 0.0379 892970000000000 32267270000000 0.7676 0.6963 0.1178 2012 0.0577 0.043 917870000000000 44261790000000 0.9415 0.7424 0.1103 2013 0.0561 0.0838 912520000000000 53738910000000 0.9999 0.7779 0.1443 2014 0.0655 0.0836 890490000000000 62442190000000 0.8414 0.6905 0.1391 2015 0.0711 0.0335 861930000000000 57172590000000 0.903 0.7125 0.1236 PT Syariah Mandiri 2011 0.0242 0.0379 892970000000000 48672000000000 0.8603 0.7546 0.0457 2012 0.0282 0.043 917870000000000 54229000000000 0.944 0.8253 0.1382 2013 0.0432 0.0838 912520000000000 63965000000000 0.8937 0.7889 0.141 2014 0.0684 0.0836 890490000000000 66956000000000 0.8192 0.7338 0.1412 2015 0.0606 0.0335 861930000000000 70370000000000 0.8199 0.7260 0.1285 Tanggal Tahun NPF Inflasi GDP Ukuran bank FDR FAR CAR PT Maybank Syariah 2011 0.0379 892970000000000 1692959000000 2.892 0.5899 0.7344 2012 0.0249 0.043 917870000000000 2062552000000 1.977 0.6652 0.6389 2013 0.0269 0.0838 912520000000000 2299971000000 1.5287 0.6243 0.5941 2014 0.0504 0.0836 890490000000000 2449541000000 1.5777 0.6603 0.5213 2015 0.3515 0.0335 861930000000000 1743439000000 1.1054 0.8903 0.384 PT Bank Bca Syariah 2011 0.002 0.0379 892970000000000 1217100000000 0.788 0.9459 0.459 2012 0.001 0.043 917870000000000 1602200000000 0.799 0.6289 0.315 2013 0.001 0.0838 912520000000000 2041400000000 0.835 0.6964 0.224 2014 0.001 0.0836 890490000000000 2994400000000 0.912 0.7121 0.296 2015 0.007 0.0335 861930000000000 4349600000000 0.914 0.6841 0.343 PT Bank Bri Syariah 2011 0.277 0.0379 892970000000000 11200823000000 0.9055 0.8187 0.1474 2012 0.3 0.043 917870000000000 14088914000000 1.0096 0.8094 0.1135 2013 0.406 0.0838 912520000000000 17400914000000 0.1027 0.8142 0.1449 2014 0.46 0.0836 890490000000000 20341033000000 0.939 0.7714 0.1289 2015 0.486 0.0335 861930000000000 24230247000000 0.8416 0.6876 0.1394 PT Bank Jabar Banten Syariah 2011 0.136 0.0379 892970000000000 2849451000000 0.7961 0.6199 0.3029 2012 0.446 0.043 917870000000000 4239449000000 0.8799 0.6978 0.2109 2013 0.186 0.0838 912520000000000 4695088000000 0.974 0.7654 0.1799 2014 0.446 0.0836 890490000000000 6093487708000 0.9369 0.7221 0.1583 2015 0.693 0.0335 861930000000000 6439966411000 1.0475 0.7764 0.2253 PT Bank Panin Syariah 2011 0.088 0.0379 892970000000000 1016878000000 1.6297 0.3760 0.6198 2012 0.02 0.043 917870000000000 2136576000000 1.2388 0.3480 0.322 2013 0.102 0.0838 912520000000000 4052510000000 0.8131 0.6371 0.2083 2014 0.053 0.0836 890490000000000 6206504000000 0.8258 0.7631 0.2569 Tanggal Tahun NPF Inflasi GDP Ukuran bank FDR FAR CAR 2015 0.263 0.0335 861930000000000 7134235000000 0.8929 0.7878 0.203 PT Bank Syariah Bukopin 2011 0.174 0.0379 892970000000000 2730026000000 0.8366 0.7023 0.1529 2012 0.457 0.043 917870000000000 3616107000000 0.9229 0.7276 0.1278 2013 0.427 0.0838 912520000000000 5827154000000 1.0029 0.5632 0.111 2014 0.407 0.0836 890490000000000 5160517000000 0.9289 0.7191 0.148 2015 0.299 0.0335 861930000000000 4342213000000 0.9056 0.9919 0.1631 PT Bank Victoria Syariah 2011 0.194 0.0379 892970000000000 642026000000 0.4608 0.3338 0.452 2012 0.241 0.043 917870000000000 937157000000 0.4608 0.5088 0.2808 2013 0.371 0.0838 912520000000000 1323398000000 0.8465 0.6498 0.184 2014 0.71 0.0836 890490000000000 1439632000000 0.9519 0.7479 0.1527 2015 0.98 0.0335 861930000000000 1379266000000 0.9529 0.7799 0.1614

2. Statistic Desktiptif

3. Uji Normalitas

a. Metode Grafik Descriptive Statistics 55 .0000 .9800 .179924 .2177686 55 .0335 .0838 .056360 .0227323 55 9E+014 9E+014 9E+014 1.992E+013 55 6E+011 7E+013 2E+013 2.038E+013 55 .1027 2.8920 .968298 .3762609 55 .3338 .9919 .711745 .1222874 55 .0457 .7344 .230489 .1516102 55 NPF INT GDP Size FDR FAR CAR Valid N listwise N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Observed Cum Prob 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Expect ed Cum Prob 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Dependent Variable: NPF b. Metode One Sample K-S

4. Uji Autokorelasi

5. Uji Multikoleritas

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 55 .0000000 .18394674 .083 .083 -.055 .613 .847 N Mean Std. Deviation Normal Parameters a,b Absolute Positive Negative Most Extreme Differences Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. 2-tailed Unstandardiz ed Residual Test distribution is Normal. a. Calculated from data. b. Model Summary b .535 a .287 .197 .1951050 .617 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson Predictors: Constant, CAR, GDP, INT, Size, FAR, FDR a. Dependent Variable: NPF b. Coefficients a 3.262 1.400 2.330 .024 .597 1.291 .062 .463 .646 .819 1.222 -3.2E-015 .000 -.293 -2.109 .040 .772 1.295 -5.0E-015 .000 -.468 -3.397 .001 .782 1.279 .063 .100 .108 .628 .533 .499 2.002 -.088 .254 -.050 -.348 .729 .729 1.371 -.749 .290 -.521 -2.579 .013 .364 2.749 Constant INT GDP Size FDR FAR CAR Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Tolerance VIF Collinearity Statistics Dependent Variable: NPF a.

6. Uji Heterodatisitas

a. Metode Grafik b. Metode Glejser Regression Standardized Predicted Value 1 -1 -2 -3 R egr es si on S tud ent iz ed R es idua l 4 3 2 1 -1 -2 Scatterplot Dependent Variable: NPF Coefficients a 1.737 .666 2.607 .012 .314 .614 .065 .511 .612 -1.6E-015 .000 -.297 -2.261 .028 -3.0E-015 .000 -.551 -4.225 .000 .006 .048 .021 .126 .900 -.034 .121 -.038 -.282 .779 -.362 .138 -.500 -2.616 .012 Constant INT GDP Size FDR FAR CAR Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Dependent Variable: ABS_RES a. c. Metode Sparman Rho

7. Uji Regresi

a. Uji R Square

b. Uji Nilai f

Correlations 1.000 .500 .040 .073 -.055 -.076 -.017 . .000 .774 .595 .692 .581 .902 55 55 55 55 55 55 55 .500 1.000 -.123 -.023 -.249 -.043 -.143 .000 . .371 .865 .067 .756 .296 55 55 55 55 55 55 55 .040 -.123 1.000 -.113 .397 -.718 -.101 .774 .371 . .413 .003 .000 .463 55 55 55 55 55 55 55 .073 -.023 -.113 1.000 .118 .133 .000 .595 .865 .413 . .390 .332 .997 55 55 55 55 55 55 55 -.055 -.249 .397 .118 1.000 -.353 .120 .692 .067 .003 .390 . .008 .382 55 55 55 55 55 55 55 -.076 -.043 -.718 .133 -.353 1.000 -.068 .581 .756 .000 .332 .008 . .619 55 55 55 55 55 55 55 -.017 -.143 -.101 .000 .120 -.068 1.000 .902 .296 .463 .997 .382 .619 . 55 55 55 55 55 55 55 Correlation Coefficient Sig. 2-tailed N Correlation Coefficient Sig. 2-tailed N Correlation Coefficient Sig. 2-tailed N Correlation Coefficient Sig. 2-tailed N Correlation Coefficient Sig. 2-tailed N Correlation Coefficient Sig. 2-tailed N Correlation Coefficient Sig. 2-tailed N INT GDP Size FDR FAR CAR ABS_RES Spearmans rho INT GDP Size FDR FAR CAR ABS_RES Correlation is significant at the 0.01 level 2-tailed. . Model Summary b .535 a .287 .197 .1951050 .617 Model 1 R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson Predictors: Constant, CAR, GDP, INT, Size, FAR, FDR a. Dependent Variable: NPF b. ANOVA b .734 6 .122 3.212 .010 a 1.827 48 .038 2.561 54 Regression Residual Total Model 1 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Predictors: Constant, CAR, GDP, INT, Size, FAR, FDR a. Dependent Variable: NPF b.

c. Uji Nilai t

8. Lampiran Turnitin ORIGINALITY REPORT 5 5 SIMILARITY INDEX INTERNET SOURCES PUBLICATIONS STUDENT PAPERS PRIMARY SOURCES www.repository.uinjkt. ac.id 1 Internet Source 3 jimfeb.ub. ac.id 2 Internet Source 3 EXCLUDE QUOTES OFF EXCLUDE MATCHES 3 EXCLUDE OFF BIBLIOGRAPHY Coefficients a 3.262 1.400 2.330 .024 .597 1.291 .062 .463 .646 .819 1.222 -3.2E-015 .000 -.293 -2.109 .040 .772 1.295 -5.0E-015 .000 -.468 -3.397 .001 .782 1.279 .063 .100 .108 .628 .533 .499 2.002 -.088 .254 -.050 -.348 .729 .729 1.371 -.749 .290 -.521 -2.579 .013 .364 2.749 Constant INT GDP Size FDR FAR CAR Model 1 B Std. Error Unstandardized Coefficients Beta Standardized Coefficients t Sig. Tolerance VIF Collinearity Statistics Dependent Variable: NPF a. Pengaruh Variabel Makro dan Mikro Ekonomi Terhadap Pembiayaan Bermasalah pada Bank Syariah di Indonesia Wahyu Saputra Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Yogyakarta ABSTRACT The purpose of this study is to determine how much influence the variable inflation, gross domestic product GDP, the economic size of the Bank size, Financing to Deposit Ratio FDR, Financing to Asset Ratio FAR, and the Capital Adequacy Ratio CAR, the problematic financing NPF in islamic commercial bank in Indonesia 2011-2015. This research subject is an Islamic commercial bank in Indonesia. In this study a total of 11 samples were obtained using purposive sampling method. The analytical tool used is multiple regression analysis. Based on the analysis of the obtained results that, GDP, size, and CAR significantly influence the financing problems. As for inflation, FDR, and the FAR does not have an impact on financing problems. keywords: financing problems, Islamic banks, inflation, the size of the bank, NPF

1. PENDAHULUAN

Bank sebagai lembaga keuangan tentunya menjalankan fungsinya untuk menghimpun dana dari masyarakat kemudian menyalurkannya kembali ke pihak yang sedang membutuhkan dana. Hal tersebut bertujuan agar bank mendapatkan keuntungan agar kegiatan pada bank tetap berjalan dan dapat berkembang. Akan tetapi dalam penyaluran dananya bank dihadapkan pada risiko kredit. Bank syariah yang termasuk lembaga keuangan juga dihadapkan dengan risiko kredit yang disebut pembiayaan bermasalah yang dilambangkan dengan NPF. Pembiayaan bermasalah ini berdampak pada biaya yang ditanggung oleh bank akan semakin besar sehingga perputaran kas yang terjadi pada bank akan terganggu. Hal ini dapat berpotensi menjadi kerugian bagi bank tersebut sehingga laba yang diperolehpun akan berkurang. Yaya, dkk 2014 menyatakan penundaan pembayaran oleh nasabah pembiayaan di satu sisi dapat mengganggu bank syariah dalam operasinya dan di lain sisi merugikan nasabah penabung karena tidak jadi mendapatkan keuntungan bagi hasil yang semestinya mereka terima. Akan tetapi pada tahun 2013 hingga 2015 tingkat non performing financing NPF pada bank syariah dianggap kurang memuaskan. Hal ini dikarenakan NPF bank syariah meningkat tajam hingga menyentuh batas normal yang ditetapkan oleh Otoritas Jasa Keuangan OJK yaitu 5. Besaran NPF pada Bank syariah pada tahun 2015 mencapai 4,76 tapatnya pada bulan februari mencapai 5,10. Jika dinominalkan angka tersebut mencapai nilai 10 Triliun rupiah Hal ini menjadi kehawatiran bagi petinggi bank syariah sehingga bank syariah memerlukan perhatian yang lebih agar dapat menanggulangi pembiayaan bermasalah yang terjadi. Dibandingkan dengan bank konvensional yang hanya memiliki tingkat kredit bermasalah pada tahun 2011 hingga 2015 hanya berkisar pada 2 hingga 3.5 saja. Hal ini menunjukan bahwa tingkat kredit bermasalah pada bank konvensional cenderung lebih stabil. Tingkat pembiayaan bermasalah yang terjadi dapat disebabkan oleh berbagai faktor, seperti faktor makro ataupun mikro ekonomi. makro ekonomi yang terjadi juga bisa menyebabkan tinggi rendahnya pembiayaan bermasalah yang terjadi. Inflasi, serta Gross Domestic Product GDP bisa saja memberi dampak, bukan hanya ke debitur namun juga ke kreditur sebagai penyalur dana. Inflasi merupakan kenaikan harga barang secara umum pada perekonomian secara terus menerus dari waktu kewaktu. Inflasi ini berkemungkinan juga berdampak kepada debitur, karena kecenderungan harga barang yang naik akantetapi pendapatan rill masih tetap atau bahkan menurun. Dalam menilai pertumbuhan perekonomian suatu negara, salah satunya menggunakan Gross Domestic Product atau GDP. Dengan melihat ukuran GDP pada suatu negara dapat terlihat bahwa bagaimana barang atau jasa yang dihasilkan oleh suatu negara. Jika GDP pada suatu negara baik maka kesejahteraan masyarakat bisa dianggap membaik. Dengan menyalurkan dana kemasyarakat dengan disertai peningkataan kesejahteraan masyarakat maka, pembiayaan akan cenderung menghasilkan keuntungan. Pembiayaan bermasalah bukan hanya terjadi karena kesalahan atau kegagalan debitur sebagai peminjam dana. Melainkan juga karena dari pihak bank sendiri yang dapat menyebabkan terjadinya pembiayaan bermasalah. Jika dilihat dari faktor mikro ekonomi terdapat beberapa fakor yaitu, ukuran bank, loan to deposit ratio LDR, loan to asset ratio LAR, dan capacity adequecy ratio CAR. Pada dasarnya juga ukuran perusahaan yang dicerminkan dari nilai total aset perusahaan juga memiliki nilai tambah dalam penyaluran pembiayaan perbankan, semakin besar ukuran perusahaan nilai penyaluran dana ke masyarakat juga tentunya akan semakin besar. Dengan melihat Financing to deposit ratio, maka dapat diperlihatkan berupa perbandingan pembiayaan yang disalurkan dengan dana pihak ketiga yang diterima oleh bank. Dana pihak ketiga yang diperolah berupa dari giro, deposito maupun tabungan. Meningkatnya dana yang dihimpun bank syariah dari masyarakat belum tentu digunakan untuk meningkatkan porsi pembiayaan yang diberikan Darma, E S dan Rita, 2011 Dalam menghitung manajemen aset menggunakan financing to asset ratio, untuk mengukur kemampuan perbanakan dalam menyalurkan kredit atau dana ke debitur dengan jaminan aset yang dimiliki. dengan memiliki aset yang mencukupi untuk melakukan pembiayaan maka akan membuat bank mendapatkan keuntungan. Jika bank tidak mampu menyalurkan kredit sementara dana yang dihimpun banyak, akan menyebabkan kerugian yang akan dialami olah bank Pratiwi, 2012. Dengan memiliki kecukupan modal, bank akan memiliki kemampuan yang lebih dalam menanggung resiko kerugian terutama kerugian yang disebabkan karena resiko kredit pada bank. Serta dapat memberikan kontribusi yang cukup besar dalam memperoleh profitabilitas Karena dalam praktiknya perbankan mengalami resiko terutama resiko kredit maka dari itu perlunya kecukupan modal untuk membendung kerugian yang diakibatkan oleh aktiva yang beresiko. Berdasarkan uraian di atas, peneliti melihat perlunya penelitian kembali mengenai pembiayaan bermasalah yang terjadi pada bank syariah. Berdasarkan latar belakang tersebut maka penulis akan mengambil judul “Pengaruh Variabel Makro dan Mikro Ekonomi terhadap Pembiayaan Bermasalah pada Bank Syariah di Indonesia ”. Penelitian ini merupakan pengembangan dari penelitian yang dilakukan Poetry dan Sanrego 2011 dari jurnal publikasi Islamic Finance Business Review. Perbedaan penelitian ini adalah menambah variabel independen yaitu financing to asset ratio dan ukuran bank, fokus penelitian hanya pada bank umum syariah saja, serta merubah tahun penelitian menjadi 2011 hingga 2015.

2. TINJAUAN LITERATUR DAN RUMUSAN HIPOTESIS

A. Risiko Kredit

Berdasarkan Peraturan Bank Indonesia No. 582003 jo Peraturan Bank Indonesia No.1125BI2009 Risiko Kredit adalah risiko akibat kegagalan debitur danatau pihak lain dalam memenuhi kewajiban kepada bank. Ali 2006 mengamukakan: “risiko kredit merupakan risiko kerugian yang berhubungan dengan kemungkinan bahwa suatu pihak lawan transaksi counter party akan gagal untuk memenuhi kewajiban-kewajibannya ketika jatuh tempo. Risiko kredit pada bank syariah disebut dengan Pembiayaan bermasalah “ B. Pembiayaan Bermasalah Menurut Dendawijaya 2005:82, pembiayaan bermasalah adalah pembiayaan- pembiayaan yang kategori kolektabilitasnya masuk dalam kriteria pembiayaan kurang lancar, pembiayaan diragukan, dan pembiayaan macet. Pembiyaan bermasalah menyebabkan bertambahnya biaya yang harus ditanggung oleh bank syariah, dimana hal ini akan berimbas terhadap perputaran kas pada bank yang menjadi terhambat. Sehingga laba yang didapatkan oleh bank juga menjadi berkurang.

C. Pengaruh Inflasi terhadap Pembiayaan Bermasalah