PENGARUH FAKTOR SPESIFIK BANK BANK SPECI
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
ISSN : 2442-3343
PENGARUH FAKTOR SPESIFIK BANK (BANK SPECIFIC FACTOR)
TERHADAP KREDIT BERMASALAH (NON PERFORMING LOAN )
PADA BANK UMUM KONVENSIONAL DI INDONESIA
Penulis
Keti Puranamasari
Fakultas Ekonomi Universitas Palembang
Email: ketipurnamasari@rocketmail.com
Abstrak
Pemberian kredit oleh pihak bank merupakan kegiatan utama bank dimana
besarnya jumlah kredit tersebut akan menentukan keuntungan bank. Setiap kredit yang
diberikan pasti mengandung risiko yang biasa disebut risiko kredit (credit risk). Kredit
bermasalah sering disebut Non performing Loan (NPL). Non Performing Loan (NPL)
yang meningkat dapat mengganggu likuiditas dan profitabilitas bank serta dapat
mengganggu stabilitas sistem keuangan perbankan. Penelitian ini menganalisis
pengaruh faktor spesifik bank terhadap Non Performing Loan (NPL). Variabel faktor
spesifik bank terdiri dari Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO),
Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR), dan Return on Assets
(ROA). Penelitian dilakukan pada 39 bank umum yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia periode 2011 s.d. 2015. Penelitian mendapatkan hasil bahwa baik secara
simultan maupun parsial keempat variabel independen memiliki pengaruh terhadap Non
Performing Loan (NPL). Variabel BOPO dan LDR memiliki pengaruh positif terhadap
NPL sedangkan variabel CAR dan ROA memiliki pengaruh negatif terhadap NPL.
Keywords : Non Performing Loan (NPL), Biaya Operasional, Pendapatan Operasional
(BOPO), Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR), Return on
Assets (ROA)
I. PENDAHULUAN
Kegiatan utama suatu bank yaitu
menghimpun dana dari masyarakat
kemudian menyalurkannya kembali
kepada masyarakat dalam bentuk kredit
atau pinjaman. Pemberian kredit oleh
pihak bank merupakan kegiatan utama
bank dimana besarnya jumlah kredit
tersebut akan menentukan keuntungan
bank. Setiap kredit yang diberikan pasti
mengandung risiko yang biasa disebut
risiko kredit (credit risk). Risiko kredit
timbul karena debitur tidak dapat
mengembalikan dana yang dipinjam dan
bunga yang harus dibayar kepada bank.
Kredit bermasalah atau problem
loan dapat diartikan sebagai pinjaman
yang mengalami kesulitas pelunasan
akibat adanya faktor kesengajaan dan
atau karena faktor eksternal di luar
kendali debitur. Kredit bermasalah
sering disebut Non performing Loan
(NPL). Non Performing Loan (NPL)
yang meningkat dapat mengganggu
likuiditas dan profitabilitas bank serta
dapat mengganggu stabilitas sistem
keuangan
perbankan
(Makri,
Tsagkanos, dan Bellas, 2014).
64
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
Non Performing Loan (NPL) yang
tidak dikelola dengan baik, hal itu akan
mengarah pada kegagalan perbankan
(banking failures) dan kerentanan
finansial suatu negara. Pengelolaan
kredit sangat penting untuk memastikan
sistem keuangan yang sehat dan
mungkin
memberikan
peringatan
(alarm) awal kepada otoritas peraturan
sistem perbankan (Prasanna, 2014). Non
Performing Loan (NPL) adalah salah
satu penyebab masalah stagnasi
ekonomi dan jika NPL terus meningkat,
sumber daya mungkin terbatas pada
sektor-sektor
yang
tidak
menguntungkan dan dengan demikian,
menghambat pertumbuhan ekonomi dan
merusak efisiensi ekonomi (Rahman,
Asaduzzaman, dan Hossin, 2017).
Berdasarkan
penelitian
sebelumnya, banyak hal yang dapat
menjadi penyebab. Penyebab Non
Performing Loan (NPL) tersebut dapat
berasal dari faktor luar (faktor makro)
maupun faktor dari intern bank (faktor
mikro) dan dapat juga disebut sebagai
faktor spesifik bank). Penelitian
mengenai faktor-faktor yang dapat
mempengaruhi NPL telah banyak
dilakukan.
Diyanti dan Widyarti (2012)
melakukan penelitian pada. Mereka
menganalisis pengaruh Bank Size, Loan
to Deposit Ratio (LDR), Capital
Adequacy Ratio (CAR), pertumbuhan
Gross Domestic Product (GDP) dan
laju Inflasi terhadap Non Performing
Loan (NPL).
Messai dan Jouini (2013)
melakukan penelitian pada 85 bank di
Italia, Yunani, dan Spanyol tahun 20042008. Variabel indpeenden yang
digunakan adalah Produk Domestik
Bruto, tingkat pengangguran, tingkat
bunga riil, Return on Assets (ROA),
Change in Loans (CIL), dan Loan Loss
Reserves to Total Loans Ratio
(LLR/TL) sedangkan variabel dependen
ISSN : 2442-3343
adalah Non Performing Loan (NPL).
Alexandri dan Santoso (2015)
meneliti mengenai pengaruh ukuran
bank, Capital Adequacy Ratio (CAR),
Return on Assets (ROA), Gross
Domestic Product (GDP) dan tingkat
inflasi pada 26 Bank Pembangunan
Daerah (BPD) tahun 2009-2013. Akbar
(2016) menggunakan variabel inflasi,
Gross Domestic Product (GDP),
Capital Adequacy Ratio (CAR), dan
Financing to Deposit Ratio (FDR) untuk
menjelaskan
terjadinya
kredit
bermasalah
(Non
Performing
Financing/NPF) pada Bank Umum
Syariah di Indonesia tahun 2010-2014.
Ofori-Abebrese, Pickson, dan
Opare (2016) meneliti pengaruh faktor
spesifik bank terhadap kinerja pada
HFC Bank di Ghana untuk periode
penelitian dari tahun 2008 sampai 2015.
Faktor spesifik bank diproxy dengan
menggunakan rasio seperti Bank’s Loan
Interest Rate, Bank’s Inefficiency Ratio,
Return on Assets, Return on Equity,
dan Loan to Asset Ratio dan rasio
Bank’s Loan Loss Provision.
Rahman, Asaduzzaman, dan
Hossin (2017) melakukan penelitian
pada bank umum yang terdaftar di
Bangladesh dengan sampel sebanyak 96
untuk periode 2010-2015. Mereka
meneliti mengenai pengaruh anatara
faktor spesifik bank terhadap Non
Performing Loan (NPL). Faktor spesifik
bank meliputi rasio-rasio keuangan
seperti Credit Deposit Ratio, Unsecured
Loan to Total Loan Ratio , Sensitive
Sector’s Loan to Total Loan Ratio,
Priority Sector’s Loan To Total Loan
Ratio, Profit per employee, Capital
Adequacy Ratio, Net Interest Margin To
Total Assets, Return On Asset, dan
Investment-Deposit Ratio.
Penelitian ini dibatasi hanya pada
pengaruh faktor spesifik bank terhadap
tingkat Non Performing Loan (NPL).
Variabel faktor spesifik bank terdiri dari
65
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
Biaya Operasional terhadap Pendapatan
Operasional (BOPO), Capital Adequacy
Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio
(LDR), dan Return on Assets (ROA).
ISSN : 2442-3343
tinggi Capital Adequacy Ratio (CAR)
berarti
bahwa
semakin
besar
kemampuan bank dalam meminimalisir
risiko kredit yang terjadi sehingga rasio
NPL akan semakin rendah dengan
besarnya cadangan dana yang diperoleh
dari perbandingan modal dan aktiva
tertimbang menurut risiko (Astrini,
Suwendra, dan Suwarna, 2014).
Hipotesis kedua dalam penelitian ini
adalah :
H2: Capital Adequacy Ratio (CAR)
mempunyai pengaruh negatif terhadap
Non Performing Loan (NPL)
II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Hubungan Biaya Operasional
terhadap Pendapatan Operasional
(BOPO) dan Non Performing Loan
(NPL)
Efisiensi biaya suatu bank dapat
diukur dengan menggunakan rasio
BOPO. NPL akan meningkat jika biaya
operasi tinggi atau rendahnya efisiensi
biaya. Bank yang efisien akan lebih
berhati-hati dalam manajemen struktur
biaya
sehingga dapat mencapai
efisiensi biaya. Bank yang tidak efisien
gagal mengawasi peminjam dengan
benar sehingga dapat disimpulkan
bahwa dengan rasio BOPO yang tinggi
akan menghadapi tingkat NPL yang
tinggi pula (Anjom dan Karim, 2016)
sehingga hipotesis dalam penelitian ini
dapat dirumuskan sebagai berikut :
H1 : Biaya Operasional terhadap
Pendapatan
Operasional
(BOPO)
mempunyai pengaruh positif terhadap
Non Performing Loan (NPL)
2.3 Hubungan Loan to Deposit Ratio
(LDR) dan Non Performing Loan
(NPL)
Rasio LDR merupakan rasio
perbandingan antara jumlah dana yang
disalurkan ke masyarakat (kredit)
dengan jumlah dana masyarakat dan
modal
sendiri
yang
digunakan
(Latumaerissa, 1999). Semakin besar
kredit yang disalurkan dibandingkan
dengan simpanan masyarakat pada
suatu bank membawa konsekuensi
semakin besar risiko yang harus
ditanggung
oleh
bank
yang
bersangkutan.
Sehingga
akan
menyebabkan semakin besar pula
kemungkinan terjadinya NPL (Misra
dan Dahl, 2010).
H3 : Loan to Deposit Ratio (LDR)
mempunyai pengaruh positif terhadap
Non Performing Loan (NPL)
2.2 Hubungan Capital Adequacy Ratio
(CAR) dan Non Performing Loan
(NPL)
CAR adalah rasio kecukupan
modal yang berfungsi menampung
risiko kerugian yang kemungkinan
dihadapi oleh bank. Penurunan jumlah
CAR
merupakan
akibat
dari
menurunnya jumlah modal bank atau
meningkatnya
jumlah
Aktiva
Tertimbang Menurut Risiko (ATMR).
Jumlah modal bank yang kecil
disebabkan oleh adanya penurunan laba
yang diperoleh perusahaan.Penurunan
laba yang terjadi pada bank salah
satunya terjadi karena peningkatan
kredit bermasalah atau kualitas kredit
yang buruk (Taswan, 2006). Semakin
2.4 Hubungan Return on Assets
(ROA) dan Non Performing Loan
(NPL)
ROA mengindikasikan efisiensi
suatu bank dalam menghasilkan
pendapatan menggunakan asetnya.
Semakin
banyak
banyak
yang
terdiversifikasi dengan baik dan canggih
dalam membuat kebijakan investasinya,
semakin besar kemungkinan bank
tersebut dapat memperoleh tingkat
66
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
pengembalian
(return)
yang
memuaskan dari penggunaan asetnya.
Efisiensi dalam pengelolaan serta
penerapan
kebijakan
pemberian
pinjaman
yang
canggih
dapat
meningkatkan
ROA
dan
juga
menghentikan
pinjaman
yang
bermasalah (NPL). Dengan demikian
tingginya tingakt ROA menunjukkan
hubungan yang negatif dengan NPL.
Bank dengan profitabilitas tinggi
mempunya sedikit dorongan untuk
terlibat dalam kegiatan yang berisiko
tinggi (Anjom dan Karim, 2016).
Hipotesis keempat dalam penelitian ini
adalah :
H4 ROA berpengaruh negatif terhadap
NPL
ISSN : 2442-3343
04.
lengkap terkait dengan
variabel-variabel
yang
digunakan
dalam
penelitian.
Bank Konvensional yang
memenuhi kriteria
39
Sumber : data diolah
3.3 Definisi Operasional Variabel
Dalam penelitian ini masingmasing variabel penelitian secara
operasional dapat didefinisikan pada
tabel di bawah ini :
Tabel 3.2
Operasional Variabel
Penelitian
Variab
el
Biaya
Operasi
onal
terhada
p
Pendap
atan
Operasi
onal
(BOPO
).
III. METODE PENELITIAN
3.1 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam
penelitian ini adalah data sekunder yaitu
data laporan keuangan atau laporan
tahunan perusahaan periode tahun 20112015 yang diperoleh melalui website
Bursa
Efek
Indonesia
(BEI)
www.idx.co.id.
3.2 Populasi dan Sampel
Populasi penelitian ini adalah
Bank Konvensional yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia pada tahun 20112015. Pemilihan sampel penelitian
didasarkan pada metode purposive
sampling. Proses pemilihan sampel
dilakukan berdasarkan kriteria yang
dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Capital
Adequa
cy
Ratio
(CAR)
Tabel 3.1 Proses Pemilihan Sampel
Penelitian
No. Kriteria
Jumlah
01.
Bank konvensional yang
42
terdaftar di BEI untuk
tahun 2011 s.d. 2015.
02.
Menerbitkan
laporan
keuangan atau laporan
(2)
tahunan lengkap selama
tahun 2011 s.d. 2015.
03.
Memiliki data yang
(1)
Loan to
Deposit
Ratio
(LDR)
67
Definisi
Variabel
Rasio
yang
digunakan
untuk
mengukur
tingkat
efisiensi dan
kemampuan
bank
dalam
melakukan
kegiatan
operasinya
(Rivai, Basir,
Sudarto, dan
Veithzal,
2013:131).
CAR
yaitu
kewajiban
penyediaan
modal
minimum
yang
harus
selalu
dipertahankan
oleh
setiap
bank sebagai
suatu proporsi
tertentu dari
total
Aktiva
Tertimbang
Menurut
Risiko
(ATMR).
Rasio
yang
digunakan
untuk
mengukur
komposisi
Pengukuran
BOPO =
CAR =
LDR
=
� �
Biaya Operasional
Pendapatan Operasional
Modal
x
ATMR
� �
�
� +
%
�
x
%
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
3.4 Metode Analisis Data
3.4.1 Analisis Statistik Deskriptif
Menurut
Ghozali
(2013:19),
statistik deskriptif adalah statistik yang
memberikan gambaran atau deskripsi
suatu data yang dilihat dari nilai ratarata (mean), standar deviasi, variance,
maksimum, minimum, sum, range,
kurtosis, dan skewness (kemencengan
distribusi).
jumlah kredit
yang diberikan
dibandingkan
dengan jumlah
dana
masyarakat
dan
modal
sendiri yang
digunakan
(Kasmir,
2016:225).
Return
on
Assets
(ROA)
Non
Perfor
ming
Loan
Rasio
yang
memberikan
informasi
seberapa
efisien suatu
bank
dalam
melakukan
kegiatan
usahanya.
Rasio
ini
mengindikasik
an
seberapa
besar
keuntungan
yang
dapat
diperoleh ratarata terhadpa
setiap rupiah
asetnya
(Siamat,
2005:290).
NonPerforming
Loan
merupakan
perbandingan
antara jumlah
kredit
yang
diberikan
dengan tingkat
kolektibilitas
yang
merupakan
kredit
bermasalah
dibandingkan
dengan total
kredit
yang
diberikan oleh
bank (Riyadi,
2006)
ISSN : 2442-3343
3.4.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dalam
penelitian ini digunakan uji asumsi
klasik sebelum menguji hipotesis
menggunakan analisis regresi berganda.
Uji asumsi klasik yang akan digunakan
dalam penelitian ini meliputi :
a.Uji Multikolonieritas
% Uji Multikolonieritas bertujuan
untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya kolerasi antar
variabel bebas (independen). Model
regresi yang baik seharusnya tidak
terjadi kolerasi diantara variabel
independen. Jika variabel independen
saling berkolerasi, maka variabelvariabel ini tidak ortogonal. Variabel
ortogonal adalah variabel independen
yang nilai kolerasi antar sesama
variabel independen sama dengan nol.
Pendeteksian ada atau tidaknya
multikolonieritas dalam penelitian ini
dilakukan
dengan
melihat
nilai
tolerance dan variance inflation factor
(VIF).
ROA
Laba Setelah Pajak
x
=
� � �
��
=
�
��
�� �
� � � 㠷� ,
� �� � , �
�
� �
�
%
68
b. Uji Autokorelasi
Model regresi yang baik adalah
regresi yang bebas dari autokorelasi.
Ada beberapa cara yang dapat
digunakan untuk mendeteksi ada atau
tidaknya autokorelasi. Salah satunya
adalah dengan menggunakan Uji
Durbin-Watson.Uji Durbin Watson
hanya digunakan untuk autokorelasi
tingkat satu (first order autocorrelation)
dan mensyaratkan adanya intercept
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
(konstanta) dalam model regresi dan
tidak ada variabel lag di antara variabel
independen.
ISSN : 2442-3343
terhadap variabel terkait dan dinyatakan
dengan rumus (Sugiyono, 2008:277).
Variabel
independen
dalm
penelitian ini terdiri dari
Biaya
Operasional Pendapatan Operasional
(BOPO), Capital Adequacy Ratio
(CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR),
dan Return on Assets (ROA)sedangkan
variabel dependen dalam penelitian ini
adalah Non Performing Loan (NPL).
Model penelitian ini dirumuskan
sebagai berikut :
NPL = + β1 BOPO + β2 CAR + β3
LDR + β4 ROA +
Dimana :
NPL
= Non Performing Loan
= Konstanta
1-4
= Koefisien regresi
BOPO
=
Biaya
Operasional
terhadap Pendapatan Operasional
CAR
= Capital Adequacy Ratio
LDR
= Loan to Deposit Ratio
ROA
= Return on Assets
= Error term, yaitu tingkat
kesalahan penduga dalam penelitian
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan
menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan variance dari
residual
satu
pengamatan
ke
pengamatan yang lain. Jika variance
dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain tetap, maka
disebut homoskedastisitas dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas.
Model regresi yang baik adalah yang
homoskedastisitas atau tidak terjadi
heteroskedastisitas. Salah satu cara
untuk mendeteksi ada atau tidaknya
heteroskedastisitas
adalah
dengan
melihat grafik plot antara nilai prediksi
variabel terikat (dependen) yaitu
ZPRED dengan residualnya SRESID
(Ghozali, 2013:139).
d. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk
menguji apakah dalam model regresi,
variabel pengganggu atau residual
memiliki distribusi normal. Ada dua
cara untuk mendeteksi apakah residual
berdistribusi normal atau tidak yaitu
dengan analisis grafik dan uji statistik
yaitu
uji statistik non parametrik
Kolmogorov Smirnov (K-S).
3.5 Goodness of Fit Model
Ketepatan fungsi regresi sampel
dalam menaksir nilai aktual dapat
diukur dari goodness of fit-nya. Secara
statistik, setidaknya ini dapat diukur
dari nilai koefisien determinasi, nilai
statistik F, dan nilai statistik t.
Perhitungan statistik disebut signifikan
secara statistik apabila nilai uji
statistiknya berada dalam daerah kritis
(daerah dimana Ho ditolak). Sebaliknya
disebut tidak signifikan bila nilai uji
statistiknya berada dalam daerah
dimana Ho diterima (Ghozali, 2013:97).
3.5 Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi linier berganda
digunakan untuk melakukan prediksi,
bagaimana perubahan nilai variabel
dependen bila nilai variabel independen
dinaikan atau diturunkan nilainya.
Analisis regresi berganda digunakan
dengan melibatkan dua atau lebih
variabel bebas antara variabel dependen
(Y) dan variabel independen (X1, X2,
dan X3), cara ini digunakan untuk
mengetahui kuatnya hubungan antara
beberapa variabel bebas secara serentak
3.5.1 Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) pada
intinya mengukur seberapa jauh
kemampuan model dalam menerangkan
variasi variabel dependen. Nilai
koefisien determinasi adalah antara nol
dan satu. Secara umum koefisien
69
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
determinasi untuk data silang (cross
section) relatif rendah karena adanya
variasi yang besar antara masingmasing pengamatan, sedangkan untuk
data runtut waktu (time series) biasanya
mempunyai nilai koefisien determinasi
yang tinggi (Ghozali, 2013:97).
ISSN : 2442-3343
IV. HASIL PENELITIAN DAN
PEMBAHASAN
4.1 Statistik Deskriptif
Tabel
di
bawah
ini
memperlihatkan nilai terendah, nilai
tertinggi, dan nilai rata-rata untuk setiap
variabel
yang digunakan dalam
penelitian ini.
3.5.2 Uji Signifikansi Simultan (Uji
Statistik F)
Uji statistik F pada dasarnya
menunjukkan apakah semua variabel
independen bebas yang dimasukkan
dalam model mempunyai pengaruh
secara bersama-sama terhadap variabel
dependen.
Hipotesis
nol
(Ho)
menyatakan bahwa semua variabel
independen yang dimasukkan dalam
model tidak mempunyai pengaruh
secara bersama-sama terhadap variabel
dependen, sedangkan Ha menyatakan
bahwa semua variabel independen
mempunyai pengaruh secara signifikan
terhadap variabel dependen. Kriteria
pengambilan keputusan dalam uji
statistik F adalah dengan menolak
hipotesis nol bila nilai signifikan value
(P-value) F test < 0,05.
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Variabel N
BOPO
CAR
LDR
ROA
NPL
195
195
195
195
195
Minim
0,33280
0,08020
0,09470
-0,81000
0,00160
Max
1,74820
0,61070
1,40720
0,71000
0,12280
Mean
0,8504318
0,1809190
0,8289318
0,0148221
0,0235590
Sumber : data diolah
Menurut Surat Edaran Bank
Indonesia SE BI No.6/23/DPNP tanggal
31 Mei 2004 besaran Biaya Operasional
Pendapatan Operasional yang dikatakan
sehat yaitu ≤ 94%. Berdasarkan hal
tersebut maka dapat disimpulkan bahwa
rata-rata BOPO untuk perusahaan
sampel telah memenuhi standar Bank
Indonesia. Rata-rata BOPO untuk
perusahaan sampel adalah sebesar
85,04% yang berarti bahwa bank yang
dijadikan sampel secara rata-rata dapat
dikatakan sehat namun masih terdapat
bank yang memiliki rasio BOPO
sebesar 174,82% jika dilihat dari nilai
maksimum pada statistik deskriptif.
Standar Capital Adequacy Ratio
menurut Peraturan Bank Indonesia
(PBI)
No.10/15/PBI/2008
adalah
sebesar 8%. Rata-rata CAR untuk
perusahaan sebsar 18,08%, berada di
atas standar. Capital Adequacy Ratio
yang tinggi pada bank merupakan
sumber daya financial yang dapat
digunakan
untuk
keperluan
pengembangan usaha.
Nilai Loan to Deposit Ratio yang
ditetapkan oleh Bank Indonesia sesuai
dengan peraturan No. 15/7/PBI/2013
yakni 78% - 92%. Rata-rata LDR
3.5.3 Uji Signifikan Parameter
Individual (Uji Statistik t)
Uji statistik t pada dasarnya
menunjukkan seberapa jauh pengaruh
satu variabel independen secara
individual dalam menerangkan variasi
variabel dependen. Hipotesis nol (Ho)
yang hendak diuji adalah apakah suatu
parameter (bi) sama dengan nol atau
hipotesis arternatif (Ha) parameter suatu
variabel tidak sama dengan nol.Kriteria
pengambilan keputusan dalam uji
statistik t adalah dengan menolak
hipotesis nol bila nilai signifikan value
(P-value) t test < 0,05.
70
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
sebesar 82,89% telah memenuhi standar
Bank Indonesia. Standar terbaik Return
On Assets menurut Peraturan Bank
Indonesia No. 6/9/PBI/2004 adalah
1,5%. Rata-rata ROA perusahaan
sampel adalah sebesar 1,48%. Hal ini
dapat disebabkan bahwa terdapat satu
bank yang memiliki nilai ROA -81%
padahal secara umum ROA perusahaan
samel memiliki ROA yang berada di
atas rata-rata.
Peraturan Bank Indonesia Nomor
15/15/PBI/2013 tentang Giro Wajib
Minimum Bank Umum dalam Rupiah
dan Valuta Asing bagi Bank Umum
Konvensional mengenai NPL (Non
Performing Loan) yaitu Rasio Non
Performing Loan total kredit bank
secara bruto (gross) < 5%. Secara ratarata rasio NPL pada perusahaan sampel
telah memenuhi standar yaitu di bawah
5% tetapi masih ada perusahaan yang
memiliki rasio NPL jauh di atas standar
yaitu 12%. Hal ini dapat dilihat dari
nilai
maksimum
pada
statistik
deskriptif.
ISSN : 2442-3343
Tabel 4.2 Uji Multikolonieritas
Variabel
BOPO
CAR
LDR
ROA
Collinearity Statistics
Tolerance
VIF
0,897
0,952
0,953
0,916
1,115
1,050
1,049
1,091
Sumber : data diolah
Nilai Tolerance menunjukkan
tidak ada variabel independen yang
memiliki nilai Tolerance kurang dari
0,10 yang berarti tidak ada korelasi
antar variabel independen yang nilainya
lebih dari 95%. Nilai Variance Inflation
Factor (VIF) juga menunjukkan hasil
yang sama dimana tidak ada satupun
variabel independen yang memiliki nilai
VIF lebih dari 10. Jadi dapat
disimpulkan
bahwa
tidak
ada
multikolonieritas
antar
variabel
independen dalam model regresi.
b. Uji Autokorelasi
Salah satu cara untuk mendeteksi
ada atau tidaknya autokorelasi adalah
dengan menggunakan Uji Durbin
Watson. Hasil uji autokorelasi dapat
dilihat pada tabel di bawah ini :
4.2 Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolonieritas
Multikolonieritas dapat dilihat
dari nilai tolerance dan Variance
Inflation Factor
(VIF). Tolerance mengukur
variabilitas variabel independen yang
terpilih yang tidak dijelaskan oleh
variabel independen lainnya. Jadi nilai
tolerance yang rendah sama dengan
nilai VIF tinggi (karena VIF =
1/tolerance). Nilai cut off yang umum
dipakai untuk menunjukkan adanya
multikolonieritas adalah nilai tolerance
0,10 atau sama dengan nilai VIF 10
(Ghozali, 2013:105-106).
Hasil uji
multikolonieritas dapat dilihat pada
tabel di bawah ini :
Tabel 4.3 Uji Autokorelasi
Model R
R Square
1
0,540
0,292
DurbinWatson
2,210
Sumber : data diolah
Nilai Durbin Watson menurut
tabel dengan menggunakan signifikansi
5%, jumlah sampel (n) = 195, dan
jumlah variabel independen 4 (k=4)
didapat angka dl = 1,7239 dan du =
1,8076. Nilai Durbin Watson hitung
sebesar 2,210 lebih besar dari nilai batas
atas (du) kurang dari 4 – 1,8076 (4-du)
= 2,1924 maka dapat disimpulkan
bahwa tidak terdapat autokorelasi.
71
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
ISSN : 2442-3343
c. Uji Heteroskedastisitas
Cara untuk mendeteksi ada atau
tidaknya heteroskedastisitas adalah
dengan melihat grafik plot antara nilai
prediksi variabel terikat (dependen)
yaitu ZPRED dengan residualnya
SRESID.
Deteksi
ada
tidaknya
heteroskedastisitas dapat dilakukan
dengan melihat ada tidaknya pola
tertentu grafik scatterplot antara
SRESID dan ZPRED.
Hasil uji heteroskedastisitas dapat
dilihat pada tabel di bawah ini :
Sumber : data diolah
Gambar 4.2 Grafik Histogram Uji
Normalitas
Sumber : data diolah
Gambar 4.1 : Grafik Scatterplot Uji
Heteroskedastisitas
Berdasarkan pada grafik scatterplots
terlihat bahwa titik-titik menyebar
secara acak baik di atas maupun di
bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini
dapat
disimpulkan
tidak
terjadi
heteroskedastisitas pada model regresi.
sumber : data diolah
Gambar 4.3 Grafik Normal
Probability Plots
Pada grafik histogram tampak
bahwa residual terdistribusi secara
normal dan berbentuk simetris tidak
menceng ke kanan atau ke kiri dan pada
grafik normal probability plots titik-titik
menyebar berhimpit di sekitar diagonal
dan hal ini menunjukkan bahwa residual
terdistribusi secara normal.
d. Uji Normalitas
1. Analisis Grafik
Uji normalitas dapat dilihat pada
analisis grafik pada gambar 2 dan
gambar 3 di bawah ini.
2. Kolmogororov Smirnov Test
Hasil uji statistik kolmogorof
smirnof dapat dilihat pada tabel berikut.
72
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
Tabel 4.6 Uji Signifikansi Simultan
(Uji Statistik F)
Tabel 4.4 One-Sample KolmogorovSmirnov Test
Unstandardiz
Residual
N
Normal
Parameters
Mean
Std.
Deviation
Most Extreme Absolute
Differences
Positive
Negative
Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. (2-tailed)
195
0,0000000
0,01642116
0,085
0,085
-0,053
1,187
0,119
1
R
Adjusted
Square R Square
0,540 0,292
Df
1 Regression
Residual
Total
0,022
0,052
0,074
4
190
194
Mean
Square
0,005
0,000
F
Sig.
19,584 0,000
Uji Signifikan Parameter Individual
(Uji Statistik t)
Adapun hasil uji statistik t dapat
dilihat pada tabel 8 di bawah ini.
Tabel 4.7 Uji Signifikan Parameter
Individual (Uji Statistik t)
DurbinWatson
0,277
Sum of
Squares
Dari hasil di atas dapat
disimpulkan bahwa model regresi dapat
digunakan untuk memprediksi Non
Performing Loan (NPL) atau dapat
dikatakan bahwa Biaya Operasional
Pendapatan
Operasional
(BOPO),
Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to
Deposit Ratio (LDR), dan Return on
Assets (ROA) secara bersama-sama
berpengaruh terhadap Non Performing
Loan (NPL). Hal ini dapat dilihat dari
nilai F hitung sebesar 19,584 dengan
probabilitas
0,000.
Probabilitas
memiliki nilai yang jauh lebih kecil dari
0,05.
4.3 Goodness of Fit Model
Koefisien Determinasi (R2)
Hasil koefisien determinasi model
penelitian ini dijelaskan pada tabel 7 di
bawah ini.
Tabel 4.5 Koefisien Determinasi
R
Model
Sumber : data diolah
Besarnya
nilai
Kolmogorov
Smirnov adalah 1,187 dan tidak
signifikan. Hal ini berarti data residual
berdistribusi normal, konsisten dengan
hasil analisis grafik.
Model
ISSN : 2442-3343
2,21
0
Sumber : data diolah
Besarnya R Square adalah 0,227
yang berarti 22,70% variabel Non
Performing
Loan
(NPL)
dapat
dijelaskan oleh variasi dari keempat
variabel independen yaitu Biaya
Operasional Pendapatan Operasional
(BOPO), Capital Adequacy Ratio
(CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR) ,
dan Return on Assets (ROA)sedangkan
sisanya sebesar 77,30% dijelaskan oleh
sebab-sebab lain di luar model.
Model
1 (Constant)
BOPO
CAR
LDR
ROA
Unstandardized Standardize
Coefficients Coefficients
B
Std.
Error
-0,026
0,047
-0,050
0,022
-0,026
0,011
0,007
0,019
0,008
0,012
Beta
t
Sig.
0,435
-0,169
0,166
-0,143
-2,439
6,749
-2,695
2,649
-2,239
0,016
0,000
0,008
0,009
0,026
Sumber : data diolah
Dari hasil regresi didapatkan
bahwa semua variabel independen yang
meliputi Biaya Operasional Pendapatan
Operasional (BOPO), Capital Adequacy
Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio
(LDR) , dan Return on Assets (ROA)
memiliki pengaruh yang signifikan
Uji Signifikansi Simultan (Uji
Statistik F)
Hasil uji statistik F model dapat
dilihat pada tabel 7 di bawah ini.
73
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
terhadap Non Performing Loan (NPL).
Hal ini dapat dilihat dari tingkat
signifikansi yang berada di bawah 0,05
dengan persamaan sistematis :
ISSN : 2442-3343
biaya
biasanya
diikuti
dengan
pengembangan NPL. Ini tidak hanya
dilihat dari kelebihan pengeluaran, tapi
juga dari praktik pengawasan yang tidak
menguntungkan (Fajar dan Umanto,
2017). Kenaikan pada BOPO berarti
biaya operasional meningkat lebih
tinggi terhadap pendapatan, atau
pendapatan telah turun lebih tinggi dari
biaya operasi. Penurunan pendapatan
bisa menjadi cerminan dari kerugian
pinjaman dan akan menyebabkan
inefisiensi yang lebih besar dari pihak
bank (Ofori-Abebrese, Pickson, dan
Opare, 2016).
Penelitian ini mendapatkan hasil
Capital
Adequacy Ratio
(CAR)
berpengaruh negatif terhadap Non
Performing Loan (NPL). Penelitian ini
sejalan dengan Reddy (2015) dan
penelitian Rahman, Asaduzzaman, dan
Hossin (2017) yang mendapatkan hasil
sama. Bank yang memiliki rasio
kecukupan modal yang lebih tinggi
cenderung dikelola secara hati-hati yang
berarti CAR merupakan faktor kunci
yangmenentukan apakah moral hazard
dapat dihindari atau tidak.Makin tinggi
CAR, makin rendah terjadinya pihak
bank menyalahgunakan pembiayaan
yang dapat berimbas menaikan kredit
bermasalah (Firdaus, 2015).
Loan to Deposit Ratio (LDR)
berpengaruh positif terhadap Non
Performing Loan (NPL). Penelitian ini
sejalan dengan Diyanti dan Widyarti
(2012) dan El-Maude, Abdul-Rehman,
dan Ibrahim (2017) yang mendapatkan
hasil bahwa Loan to Deposit Ratio
(LDR) berpengaruh positif terhadap
Non Performing Loan (NPL). LDR
merupakan rasio yang mengukur
komposisi jumlah kredit yang diberikan
dibandingkan dengan jumlah dana
masyarakat dan modal sendiri yang
digunakan. Hubungan positif dan
signifikan antara LDR dan NPL berarti
bahwa setiap kenaikan LDR sebesar 1
NPL = -0,026 + 0,047 BOPO – 0,050
CAR + 0,022 LDR - 0,026 ROA + e
Konstanta
sebesar
-0,026
menyatakan bahwa jika variabel
independen dianggap konstan, maka
Non Performing Loan (NPL) sebesar 0,026.
Koefisien
regresi
Biaya
Operasional
terhadap
Pendapatan
Operasional (BOPO) sebesar 0,047
menyatakan bahwa setiap kenaikan
Biaya Operasional terhadap Pendapatan
Operasional (BOPO) sebesar 1% akan
meningkatkan nilai Non Performing
Loan (NPL) sebesar 0,047. Koefisien
regresi Capital Adequacy Ratio
(CAR)sebesar
-0,050
menyatakan
bahwa setiap penambahan 1% Return
on Asset (ROA) akan menurunkan nilai
Non Performing Loan (NPL) sebesar
0,050. Koefisien regresi Loan to
Deposit Ratio (LDR) sebesar 0,022
menyatakan bahwa setiap kenaikan
Loan to Deposit Ratio (LDR) sebesar
1% akan meningkatkan nilai Non
Performing Loan (NPL) sebesar 0,022.
Koefisien regresi Return on Asset
(ROA) sebesar -0,026 menyatakan
bahwa setiap penambahan 1% Return
on Asset (ROA) akan menurunkan nilai
Non Performing Loan (NPL) sebesar
0,026.
4.4 Pembahasan
Penelitian ini mendapatkan hasil
bahwa Biaya Operasional terhadap
Pendapatan
Operasional
(BOPO)
berpengaruh positif terhadap NPL. Hal
ini sejalan dengan Louzis, Vouldis, dan
Metaxas (2012), Abid, Ouertani, dan
Zouari-Ghorbel (2014), Ofori-Abebrese,
Pickson, dan Opare (2016), dan Fajar
dan Umanto (2017). Ukuran efisiensi
74
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
unit menyebabkan kenaikan NPL
sebesar 1 unit pula karena bank
menggunakan
simpanan
yang
dikumpulkan dari nasabah untuk
dipinjamkan kembali kepada nasabah
bank tersebut.
Penelitian ini mendapatkan hasil
bahwa Return on Asset (ROA)
berpengaruh negatif dan signifikan
terhadap Non Performing Loan (NPL).
Hasil penelitian ini mendukung
penelitian Messai dan Jouini (2013),
Ofori-Abebrese, Pickson, dan Opare
(2016), dan penelitian Curak, Pepur,
dan Poposki (2013). Bank dengan
profitabilitas yang lebih tinggi membuat
manajer bank kurang tertekan dalam
menciptakan pendapatan dari kegiatan
kredit dan dengan demikian risiko
kredit dapat dikurangi Curak, Pepur,
dan Poposki (2013). Bank yang
memiliki profitabilitas lebih tinggi
cenderung tidak termotivasi dalam
menghasilkan pendapatan dan terlibat
dalam
kegiatan
berisiko
seperti
pemberian pinjaman berisiko (OforiAbebrese, Pickson, dan Opare, 2016).
ISSN : 2442-3343
DAFTAR PUSTAKA
Abid, L., Ouertani, M.M., & ZouariGhorbel,
S.
(2014).
Macroeconomic and BankSpesific
Determinants
of
Household’s Non-Performing
Loans in Tunisia; a Dynamic
Panel
Data .
Procedia
Economics and Finance, 13,
58-68.
Akbar, D. A. (2016). Inflasi, Gross
Domesctic Product (GDP),
Capital Adequacy Ratio (CAR),
dan Finance To Deposit Ratio
(FDR)
terhadap
Non
Performing Financing (NPF)
pada Bank Umum Syariah Di
Indonesia . I-Economics, 2(2),
19-37.
Alexandri, M. B., & Santoso, T. I.
(2015). Non Performing Loan:
Impact
of Internal
and
External Factor (Evidence in
Indonesia).
International
Journal of Humanities and
Social
Science
Invention
Volume 4 Issue 1, 87-91.
V. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian mendapatkan hasil
bahwa baik secara simultan maupun
parsial keempat variabel independen
yang meliputi Biaya Operasional
terhadap
Pendapatan
Operasional
(BOPO), Capital Adequacy Ratio
(CAR) , Loan to Deposit Ratio (LDR),
dan Return on Asset (ROA) memiliki
pengaruh terhadap Non Performing
Loan
(NPL).
Peneliti
berharap
penelitian
selanjutnya
dapat
menambahkan variabel faktor spesifik
bank lain dan dapat pula menambahkan
variabel faktor makro. Penelitian ini
juga dapat diterapkan pada Bank
Syariah maupun Bank Perkreditan
Rakyat di Indonesia serta periode
penelitian dapat diperpanjang sehingga
hasil penelitian dapat digeneralisasi.
Anjom, W., & Karim, A.M. (2016).
Relationship between NonPerforming
Loans
and
Macroeconomic Factors with
Bank Specific Factors: A Case
Study on Loan PortfoliosSAARC Countries Persfective.
elkjournals.com.
Astrini, K.M.S., Suwendra, I.W., &
Suwarna,
I.K.
(2014).
Pengaruh CAR, LDR, Bank
Size terhadap NPL pada
Lembaga Perbankan yang
Terdaftar di Bursa Efek
Indonesia. e-Jurnal Bisma
75
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
ISSN : 2442-3343
Kasmir.
Universtas
Pendidikan
Ganesha , Volume 2.
Curak, M., Pepur, S., & Poposki, K.
(2013). Determinants of NonPerforming
Loans–Evidence
from Southeastern Banking
Systems. Banks
&
Bank
System, 8(1), 45-54.
2016.
Analisis Laporan
Keuangan. PT RajaGrafindo
Persada. Jakarta, Indonesia.
Latumaerissa, J.R. 1999. Mengenal
Aspek-Aspek Operasi Bank
Umum. Penerbit Bumi Aksara.
Jakarta, Indonesia.
Louzis, D.P., Vouldis, A.T., & Metaxas,
V.L. (2012). Macroeconomic
and bank-specific determinants
of non performing loan in
Greece: A comparativestudy of
mortgage,
business
and
consumer
loan
portfolios.
Journal of Banking & Finance,
36(4), 1012-1027.
Diyanti, A. & Endang T.W. Analisis
Pengaruh Faktor Internal dan
Eksternal terhadap Terjadinya
Non-Performing
Loan.
Diponegoro
Journal
Of
Management
Volume
1,
Nomor 2, Tahun 2012,
Halaman 290-299.
El-Maude, J.G., Abdul-Rehman, A. &
Ibrahim,
M.
(2017).
Determinants
of
NonPerforming Loans in Nigeria’s
Deposit Money Bank. Archives
of Business Research, 5(1), 7488.
Makri, V., Tsagkanos, A., & Bellas A.
(2014). Determinants of nonperforming loans; The case of
Eurozone. Panoeconomicus, 61
(2), 193-206.
Messai, A. S., & Jouini, F. (2013).
Micro
and
Macro
Determinants
of
NonPerforming
Loans. International Journal of
Economics
and
Financial
Issues, 3(4), 852-860.
Fajar, H. & Umanto (2017). The impact
of macroeconomic and bankspecific factors toward nonperforming loan: evidence
from Indonesian public banks.
Banks and Bank Systems
(open-access), 12(1), 67-74.
Misra, B. M., & Dhal, S. (2010). Procyclical management of banks’
non-performing loans by the
Indian public sector banks. BIS
Asian Research Papers.
Firdaus, R. N. (2016). Pengaruh Faktor
Internal dan Eksternal yang
Mempempengaruhi
Pembiayaan Bermasalah pada
Bank Umum Syariah di
Indonesia . El Dinar , 3(1).
Ofori-Abebrese, G., Pickson, R. B., &
Opare, E. (2016). The Effect of
Bank Specific Factors on Loan
Performance of HFC Bank in
Ghana . International Journal
of
Economics
and
Finance, 8(7), 185.
Ghozali, Imam. 2013. Aplikasi Analisis
Multivariat dengan Program
IBM SPSS 21. Penerbit
Universitas
Diponegoro.
Semarang, Indonesia.
76
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
Prasanna, K. (2014). ``Determinants of
Nonperforming
Loans
in
Indian
Banking
System``.
In 3rd
International
Conference on Management,
Behavioral
Science
and
Economics Issues, Singapore.
Indonesia.
Taswan. 2006. Manajemen Perbankan.
Penerbit UPP AMP YKPN.
Yogyakarta, Indonesia.
Rahman, M. A., Asaduzzaman, M., &
Hossin, M. S. (2016). Impact of
Financial Ratios on NonPerforming Loans of Publicly
Traded Commercial Banks in
Bangladesh. International
Journal
of
Financial
Research, 8(1), 181.
Reddy, K.S. (2015). Non-Performing
Loans in Emerging Economies –
Case Study of India .Asian
Journal
of
Finance
&
Accounting,7(1).
Rivai, Veithzal, Sofyan Basir, Sarwono
Sudarto,
dan
Arifiandy
Permata
Veithzal.
2013.
Commercial
Bank
Managemnet : Manajemen
Perbankan dari Teori ke
Praktik. Edisi 1. Rajawali Pers.
Jakarta, Indonesia.
Riyadi, Selamet. 2006. Banking Assets
and Liability Management.
Lembaga Penerbit Fakultas
Ekonomi
Universitas
Indonesia. Jakarta, Indonesia.
Siamat,
Dahlan. 2005. Manajemen
Lembaga Keuangan. Lembaga
Penerbit Fakultas Ekonomi
Universitas
Indonesia.
Indonesia.
ISSN : 2442-3343
Jakarta,
Sugiyono, 2008. Metode Penelitian
Kuantitatif
Kualitatif
dan
R&D. Alfabeta, Bandung,
77
ISSN : 2442-3343
PENGARUH FAKTOR SPESIFIK BANK (BANK SPECIFIC FACTOR)
TERHADAP KREDIT BERMASALAH (NON PERFORMING LOAN )
PADA BANK UMUM KONVENSIONAL DI INDONESIA
Penulis
Keti Puranamasari
Fakultas Ekonomi Universitas Palembang
Email: ketipurnamasari@rocketmail.com
Abstrak
Pemberian kredit oleh pihak bank merupakan kegiatan utama bank dimana
besarnya jumlah kredit tersebut akan menentukan keuntungan bank. Setiap kredit yang
diberikan pasti mengandung risiko yang biasa disebut risiko kredit (credit risk). Kredit
bermasalah sering disebut Non performing Loan (NPL). Non Performing Loan (NPL)
yang meningkat dapat mengganggu likuiditas dan profitabilitas bank serta dapat
mengganggu stabilitas sistem keuangan perbankan. Penelitian ini menganalisis
pengaruh faktor spesifik bank terhadap Non Performing Loan (NPL). Variabel faktor
spesifik bank terdiri dari Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO),
Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR), dan Return on Assets
(ROA). Penelitian dilakukan pada 39 bank umum yang terdaftar di Bursa Efek
Indonesia periode 2011 s.d. 2015. Penelitian mendapatkan hasil bahwa baik secara
simultan maupun parsial keempat variabel independen memiliki pengaruh terhadap Non
Performing Loan (NPL). Variabel BOPO dan LDR memiliki pengaruh positif terhadap
NPL sedangkan variabel CAR dan ROA memiliki pengaruh negatif terhadap NPL.
Keywords : Non Performing Loan (NPL), Biaya Operasional, Pendapatan Operasional
(BOPO), Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR), Return on
Assets (ROA)
I. PENDAHULUAN
Kegiatan utama suatu bank yaitu
menghimpun dana dari masyarakat
kemudian menyalurkannya kembali
kepada masyarakat dalam bentuk kredit
atau pinjaman. Pemberian kredit oleh
pihak bank merupakan kegiatan utama
bank dimana besarnya jumlah kredit
tersebut akan menentukan keuntungan
bank. Setiap kredit yang diberikan pasti
mengandung risiko yang biasa disebut
risiko kredit (credit risk). Risiko kredit
timbul karena debitur tidak dapat
mengembalikan dana yang dipinjam dan
bunga yang harus dibayar kepada bank.
Kredit bermasalah atau problem
loan dapat diartikan sebagai pinjaman
yang mengalami kesulitas pelunasan
akibat adanya faktor kesengajaan dan
atau karena faktor eksternal di luar
kendali debitur. Kredit bermasalah
sering disebut Non performing Loan
(NPL). Non Performing Loan (NPL)
yang meningkat dapat mengganggu
likuiditas dan profitabilitas bank serta
dapat mengganggu stabilitas sistem
keuangan
perbankan
(Makri,
Tsagkanos, dan Bellas, 2014).
64
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
Non Performing Loan (NPL) yang
tidak dikelola dengan baik, hal itu akan
mengarah pada kegagalan perbankan
(banking failures) dan kerentanan
finansial suatu negara. Pengelolaan
kredit sangat penting untuk memastikan
sistem keuangan yang sehat dan
mungkin
memberikan
peringatan
(alarm) awal kepada otoritas peraturan
sistem perbankan (Prasanna, 2014). Non
Performing Loan (NPL) adalah salah
satu penyebab masalah stagnasi
ekonomi dan jika NPL terus meningkat,
sumber daya mungkin terbatas pada
sektor-sektor
yang
tidak
menguntungkan dan dengan demikian,
menghambat pertumbuhan ekonomi dan
merusak efisiensi ekonomi (Rahman,
Asaduzzaman, dan Hossin, 2017).
Berdasarkan
penelitian
sebelumnya, banyak hal yang dapat
menjadi penyebab. Penyebab Non
Performing Loan (NPL) tersebut dapat
berasal dari faktor luar (faktor makro)
maupun faktor dari intern bank (faktor
mikro) dan dapat juga disebut sebagai
faktor spesifik bank). Penelitian
mengenai faktor-faktor yang dapat
mempengaruhi NPL telah banyak
dilakukan.
Diyanti dan Widyarti (2012)
melakukan penelitian pada. Mereka
menganalisis pengaruh Bank Size, Loan
to Deposit Ratio (LDR), Capital
Adequacy Ratio (CAR), pertumbuhan
Gross Domestic Product (GDP) dan
laju Inflasi terhadap Non Performing
Loan (NPL).
Messai dan Jouini (2013)
melakukan penelitian pada 85 bank di
Italia, Yunani, dan Spanyol tahun 20042008. Variabel indpeenden yang
digunakan adalah Produk Domestik
Bruto, tingkat pengangguran, tingkat
bunga riil, Return on Assets (ROA),
Change in Loans (CIL), dan Loan Loss
Reserves to Total Loans Ratio
(LLR/TL) sedangkan variabel dependen
ISSN : 2442-3343
adalah Non Performing Loan (NPL).
Alexandri dan Santoso (2015)
meneliti mengenai pengaruh ukuran
bank, Capital Adequacy Ratio (CAR),
Return on Assets (ROA), Gross
Domestic Product (GDP) dan tingkat
inflasi pada 26 Bank Pembangunan
Daerah (BPD) tahun 2009-2013. Akbar
(2016) menggunakan variabel inflasi,
Gross Domestic Product (GDP),
Capital Adequacy Ratio (CAR), dan
Financing to Deposit Ratio (FDR) untuk
menjelaskan
terjadinya
kredit
bermasalah
(Non
Performing
Financing/NPF) pada Bank Umum
Syariah di Indonesia tahun 2010-2014.
Ofori-Abebrese, Pickson, dan
Opare (2016) meneliti pengaruh faktor
spesifik bank terhadap kinerja pada
HFC Bank di Ghana untuk periode
penelitian dari tahun 2008 sampai 2015.
Faktor spesifik bank diproxy dengan
menggunakan rasio seperti Bank’s Loan
Interest Rate, Bank’s Inefficiency Ratio,
Return on Assets, Return on Equity,
dan Loan to Asset Ratio dan rasio
Bank’s Loan Loss Provision.
Rahman, Asaduzzaman, dan
Hossin (2017) melakukan penelitian
pada bank umum yang terdaftar di
Bangladesh dengan sampel sebanyak 96
untuk periode 2010-2015. Mereka
meneliti mengenai pengaruh anatara
faktor spesifik bank terhadap Non
Performing Loan (NPL). Faktor spesifik
bank meliputi rasio-rasio keuangan
seperti Credit Deposit Ratio, Unsecured
Loan to Total Loan Ratio , Sensitive
Sector’s Loan to Total Loan Ratio,
Priority Sector’s Loan To Total Loan
Ratio, Profit per employee, Capital
Adequacy Ratio, Net Interest Margin To
Total Assets, Return On Asset, dan
Investment-Deposit Ratio.
Penelitian ini dibatasi hanya pada
pengaruh faktor spesifik bank terhadap
tingkat Non Performing Loan (NPL).
Variabel faktor spesifik bank terdiri dari
65
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
Biaya Operasional terhadap Pendapatan
Operasional (BOPO), Capital Adequacy
Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio
(LDR), dan Return on Assets (ROA).
ISSN : 2442-3343
tinggi Capital Adequacy Ratio (CAR)
berarti
bahwa
semakin
besar
kemampuan bank dalam meminimalisir
risiko kredit yang terjadi sehingga rasio
NPL akan semakin rendah dengan
besarnya cadangan dana yang diperoleh
dari perbandingan modal dan aktiva
tertimbang menurut risiko (Astrini,
Suwendra, dan Suwarna, 2014).
Hipotesis kedua dalam penelitian ini
adalah :
H2: Capital Adequacy Ratio (CAR)
mempunyai pengaruh negatif terhadap
Non Performing Loan (NPL)
II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Hubungan Biaya Operasional
terhadap Pendapatan Operasional
(BOPO) dan Non Performing Loan
(NPL)
Efisiensi biaya suatu bank dapat
diukur dengan menggunakan rasio
BOPO. NPL akan meningkat jika biaya
operasi tinggi atau rendahnya efisiensi
biaya. Bank yang efisien akan lebih
berhati-hati dalam manajemen struktur
biaya
sehingga dapat mencapai
efisiensi biaya. Bank yang tidak efisien
gagal mengawasi peminjam dengan
benar sehingga dapat disimpulkan
bahwa dengan rasio BOPO yang tinggi
akan menghadapi tingkat NPL yang
tinggi pula (Anjom dan Karim, 2016)
sehingga hipotesis dalam penelitian ini
dapat dirumuskan sebagai berikut :
H1 : Biaya Operasional terhadap
Pendapatan
Operasional
(BOPO)
mempunyai pengaruh positif terhadap
Non Performing Loan (NPL)
2.3 Hubungan Loan to Deposit Ratio
(LDR) dan Non Performing Loan
(NPL)
Rasio LDR merupakan rasio
perbandingan antara jumlah dana yang
disalurkan ke masyarakat (kredit)
dengan jumlah dana masyarakat dan
modal
sendiri
yang
digunakan
(Latumaerissa, 1999). Semakin besar
kredit yang disalurkan dibandingkan
dengan simpanan masyarakat pada
suatu bank membawa konsekuensi
semakin besar risiko yang harus
ditanggung
oleh
bank
yang
bersangkutan.
Sehingga
akan
menyebabkan semakin besar pula
kemungkinan terjadinya NPL (Misra
dan Dahl, 2010).
H3 : Loan to Deposit Ratio (LDR)
mempunyai pengaruh positif terhadap
Non Performing Loan (NPL)
2.2 Hubungan Capital Adequacy Ratio
(CAR) dan Non Performing Loan
(NPL)
CAR adalah rasio kecukupan
modal yang berfungsi menampung
risiko kerugian yang kemungkinan
dihadapi oleh bank. Penurunan jumlah
CAR
merupakan
akibat
dari
menurunnya jumlah modal bank atau
meningkatnya
jumlah
Aktiva
Tertimbang Menurut Risiko (ATMR).
Jumlah modal bank yang kecil
disebabkan oleh adanya penurunan laba
yang diperoleh perusahaan.Penurunan
laba yang terjadi pada bank salah
satunya terjadi karena peningkatan
kredit bermasalah atau kualitas kredit
yang buruk (Taswan, 2006). Semakin
2.4 Hubungan Return on Assets
(ROA) dan Non Performing Loan
(NPL)
ROA mengindikasikan efisiensi
suatu bank dalam menghasilkan
pendapatan menggunakan asetnya.
Semakin
banyak
banyak
yang
terdiversifikasi dengan baik dan canggih
dalam membuat kebijakan investasinya,
semakin besar kemungkinan bank
tersebut dapat memperoleh tingkat
66
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
pengembalian
(return)
yang
memuaskan dari penggunaan asetnya.
Efisiensi dalam pengelolaan serta
penerapan
kebijakan
pemberian
pinjaman
yang
canggih
dapat
meningkatkan
ROA
dan
juga
menghentikan
pinjaman
yang
bermasalah (NPL). Dengan demikian
tingginya tingakt ROA menunjukkan
hubungan yang negatif dengan NPL.
Bank dengan profitabilitas tinggi
mempunya sedikit dorongan untuk
terlibat dalam kegiatan yang berisiko
tinggi (Anjom dan Karim, 2016).
Hipotesis keempat dalam penelitian ini
adalah :
H4 ROA berpengaruh negatif terhadap
NPL
ISSN : 2442-3343
04.
lengkap terkait dengan
variabel-variabel
yang
digunakan
dalam
penelitian.
Bank Konvensional yang
memenuhi kriteria
39
Sumber : data diolah
3.3 Definisi Operasional Variabel
Dalam penelitian ini masingmasing variabel penelitian secara
operasional dapat didefinisikan pada
tabel di bawah ini :
Tabel 3.2
Operasional Variabel
Penelitian
Variab
el
Biaya
Operasi
onal
terhada
p
Pendap
atan
Operasi
onal
(BOPO
).
III. METODE PENELITIAN
3.1 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam
penelitian ini adalah data sekunder yaitu
data laporan keuangan atau laporan
tahunan perusahaan periode tahun 20112015 yang diperoleh melalui website
Bursa
Efek
Indonesia
(BEI)
www.idx.co.id.
3.2 Populasi dan Sampel
Populasi penelitian ini adalah
Bank Konvensional yang terdaftar di
Bursa Efek Indonesia pada tahun 20112015. Pemilihan sampel penelitian
didasarkan pada metode purposive
sampling. Proses pemilihan sampel
dilakukan berdasarkan kriteria yang
dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Capital
Adequa
cy
Ratio
(CAR)
Tabel 3.1 Proses Pemilihan Sampel
Penelitian
No. Kriteria
Jumlah
01.
Bank konvensional yang
42
terdaftar di BEI untuk
tahun 2011 s.d. 2015.
02.
Menerbitkan
laporan
keuangan atau laporan
(2)
tahunan lengkap selama
tahun 2011 s.d. 2015.
03.
Memiliki data yang
(1)
Loan to
Deposit
Ratio
(LDR)
67
Definisi
Variabel
Rasio
yang
digunakan
untuk
mengukur
tingkat
efisiensi dan
kemampuan
bank
dalam
melakukan
kegiatan
operasinya
(Rivai, Basir,
Sudarto, dan
Veithzal,
2013:131).
CAR
yaitu
kewajiban
penyediaan
modal
minimum
yang
harus
selalu
dipertahankan
oleh
setiap
bank sebagai
suatu proporsi
tertentu dari
total
Aktiva
Tertimbang
Menurut
Risiko
(ATMR).
Rasio
yang
digunakan
untuk
mengukur
komposisi
Pengukuran
BOPO =
CAR =
LDR
=
� �
Biaya Operasional
Pendapatan Operasional
Modal
x
ATMR
� �
�
� +
%
�
x
%
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
3.4 Metode Analisis Data
3.4.1 Analisis Statistik Deskriptif
Menurut
Ghozali
(2013:19),
statistik deskriptif adalah statistik yang
memberikan gambaran atau deskripsi
suatu data yang dilihat dari nilai ratarata (mean), standar deviasi, variance,
maksimum, minimum, sum, range,
kurtosis, dan skewness (kemencengan
distribusi).
jumlah kredit
yang diberikan
dibandingkan
dengan jumlah
dana
masyarakat
dan
modal
sendiri yang
digunakan
(Kasmir,
2016:225).
Return
on
Assets
(ROA)
Non
Perfor
ming
Loan
Rasio
yang
memberikan
informasi
seberapa
efisien suatu
bank
dalam
melakukan
kegiatan
usahanya.
Rasio
ini
mengindikasik
an
seberapa
besar
keuntungan
yang
dapat
diperoleh ratarata terhadpa
setiap rupiah
asetnya
(Siamat,
2005:290).
NonPerforming
Loan
merupakan
perbandingan
antara jumlah
kredit
yang
diberikan
dengan tingkat
kolektibilitas
yang
merupakan
kredit
bermasalah
dibandingkan
dengan total
kredit
yang
diberikan oleh
bank (Riyadi,
2006)
ISSN : 2442-3343
3.4.2 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dalam
penelitian ini digunakan uji asumsi
klasik sebelum menguji hipotesis
menggunakan analisis regresi berganda.
Uji asumsi klasik yang akan digunakan
dalam penelitian ini meliputi :
a.Uji Multikolonieritas
% Uji Multikolonieritas bertujuan
untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya kolerasi antar
variabel bebas (independen). Model
regresi yang baik seharusnya tidak
terjadi kolerasi diantara variabel
independen. Jika variabel independen
saling berkolerasi, maka variabelvariabel ini tidak ortogonal. Variabel
ortogonal adalah variabel independen
yang nilai kolerasi antar sesama
variabel independen sama dengan nol.
Pendeteksian ada atau tidaknya
multikolonieritas dalam penelitian ini
dilakukan
dengan
melihat
nilai
tolerance dan variance inflation factor
(VIF).
ROA
Laba Setelah Pajak
x
=
� � �
��
=
�
��
�� �
� � � 㠷� ,
� �� � , �
�
� �
�
%
68
b. Uji Autokorelasi
Model regresi yang baik adalah
regresi yang bebas dari autokorelasi.
Ada beberapa cara yang dapat
digunakan untuk mendeteksi ada atau
tidaknya autokorelasi. Salah satunya
adalah dengan menggunakan Uji
Durbin-Watson.Uji Durbin Watson
hanya digunakan untuk autokorelasi
tingkat satu (first order autocorrelation)
dan mensyaratkan adanya intercept
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
(konstanta) dalam model regresi dan
tidak ada variabel lag di antara variabel
independen.
ISSN : 2442-3343
terhadap variabel terkait dan dinyatakan
dengan rumus (Sugiyono, 2008:277).
Variabel
independen
dalm
penelitian ini terdiri dari
Biaya
Operasional Pendapatan Operasional
(BOPO), Capital Adequacy Ratio
(CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR),
dan Return on Assets (ROA)sedangkan
variabel dependen dalam penelitian ini
adalah Non Performing Loan (NPL).
Model penelitian ini dirumuskan
sebagai berikut :
NPL = + β1 BOPO + β2 CAR + β3
LDR + β4 ROA +
Dimana :
NPL
= Non Performing Loan
= Konstanta
1-4
= Koefisien regresi
BOPO
=
Biaya
Operasional
terhadap Pendapatan Operasional
CAR
= Capital Adequacy Ratio
LDR
= Loan to Deposit Ratio
ROA
= Return on Assets
= Error term, yaitu tingkat
kesalahan penduga dalam penelitian
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas bertujuan
menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan variance dari
residual
satu
pengamatan
ke
pengamatan yang lain. Jika variance
dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain tetap, maka
disebut homoskedastisitas dan jika
berbeda disebut heteroskedastisitas.
Model regresi yang baik adalah yang
homoskedastisitas atau tidak terjadi
heteroskedastisitas. Salah satu cara
untuk mendeteksi ada atau tidaknya
heteroskedastisitas
adalah
dengan
melihat grafik plot antara nilai prediksi
variabel terikat (dependen) yaitu
ZPRED dengan residualnya SRESID
(Ghozali, 2013:139).
d. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk
menguji apakah dalam model regresi,
variabel pengganggu atau residual
memiliki distribusi normal. Ada dua
cara untuk mendeteksi apakah residual
berdistribusi normal atau tidak yaitu
dengan analisis grafik dan uji statistik
yaitu
uji statistik non parametrik
Kolmogorov Smirnov (K-S).
3.5 Goodness of Fit Model
Ketepatan fungsi regresi sampel
dalam menaksir nilai aktual dapat
diukur dari goodness of fit-nya. Secara
statistik, setidaknya ini dapat diukur
dari nilai koefisien determinasi, nilai
statistik F, dan nilai statistik t.
Perhitungan statistik disebut signifikan
secara statistik apabila nilai uji
statistiknya berada dalam daerah kritis
(daerah dimana Ho ditolak). Sebaliknya
disebut tidak signifikan bila nilai uji
statistiknya berada dalam daerah
dimana Ho diterima (Ghozali, 2013:97).
3.5 Analisis Regresi Berganda
Analisis regresi linier berganda
digunakan untuk melakukan prediksi,
bagaimana perubahan nilai variabel
dependen bila nilai variabel independen
dinaikan atau diturunkan nilainya.
Analisis regresi berganda digunakan
dengan melibatkan dua atau lebih
variabel bebas antara variabel dependen
(Y) dan variabel independen (X1, X2,
dan X3), cara ini digunakan untuk
mengetahui kuatnya hubungan antara
beberapa variabel bebas secara serentak
3.5.1 Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) pada
intinya mengukur seberapa jauh
kemampuan model dalam menerangkan
variasi variabel dependen. Nilai
koefisien determinasi adalah antara nol
dan satu. Secara umum koefisien
69
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
determinasi untuk data silang (cross
section) relatif rendah karena adanya
variasi yang besar antara masingmasing pengamatan, sedangkan untuk
data runtut waktu (time series) biasanya
mempunyai nilai koefisien determinasi
yang tinggi (Ghozali, 2013:97).
ISSN : 2442-3343
IV. HASIL PENELITIAN DAN
PEMBAHASAN
4.1 Statistik Deskriptif
Tabel
di
bawah
ini
memperlihatkan nilai terendah, nilai
tertinggi, dan nilai rata-rata untuk setiap
variabel
yang digunakan dalam
penelitian ini.
3.5.2 Uji Signifikansi Simultan (Uji
Statistik F)
Uji statistik F pada dasarnya
menunjukkan apakah semua variabel
independen bebas yang dimasukkan
dalam model mempunyai pengaruh
secara bersama-sama terhadap variabel
dependen.
Hipotesis
nol
(Ho)
menyatakan bahwa semua variabel
independen yang dimasukkan dalam
model tidak mempunyai pengaruh
secara bersama-sama terhadap variabel
dependen, sedangkan Ha menyatakan
bahwa semua variabel independen
mempunyai pengaruh secara signifikan
terhadap variabel dependen. Kriteria
pengambilan keputusan dalam uji
statistik F adalah dengan menolak
hipotesis nol bila nilai signifikan value
(P-value) F test < 0,05.
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Variabel N
BOPO
CAR
LDR
ROA
NPL
195
195
195
195
195
Minim
0,33280
0,08020
0,09470
-0,81000
0,00160
Max
1,74820
0,61070
1,40720
0,71000
0,12280
Mean
0,8504318
0,1809190
0,8289318
0,0148221
0,0235590
Sumber : data diolah
Menurut Surat Edaran Bank
Indonesia SE BI No.6/23/DPNP tanggal
31 Mei 2004 besaran Biaya Operasional
Pendapatan Operasional yang dikatakan
sehat yaitu ≤ 94%. Berdasarkan hal
tersebut maka dapat disimpulkan bahwa
rata-rata BOPO untuk perusahaan
sampel telah memenuhi standar Bank
Indonesia. Rata-rata BOPO untuk
perusahaan sampel adalah sebesar
85,04% yang berarti bahwa bank yang
dijadikan sampel secara rata-rata dapat
dikatakan sehat namun masih terdapat
bank yang memiliki rasio BOPO
sebesar 174,82% jika dilihat dari nilai
maksimum pada statistik deskriptif.
Standar Capital Adequacy Ratio
menurut Peraturan Bank Indonesia
(PBI)
No.10/15/PBI/2008
adalah
sebesar 8%. Rata-rata CAR untuk
perusahaan sebsar 18,08%, berada di
atas standar. Capital Adequacy Ratio
yang tinggi pada bank merupakan
sumber daya financial yang dapat
digunakan
untuk
keperluan
pengembangan usaha.
Nilai Loan to Deposit Ratio yang
ditetapkan oleh Bank Indonesia sesuai
dengan peraturan No. 15/7/PBI/2013
yakni 78% - 92%. Rata-rata LDR
3.5.3 Uji Signifikan Parameter
Individual (Uji Statistik t)
Uji statistik t pada dasarnya
menunjukkan seberapa jauh pengaruh
satu variabel independen secara
individual dalam menerangkan variasi
variabel dependen. Hipotesis nol (Ho)
yang hendak diuji adalah apakah suatu
parameter (bi) sama dengan nol atau
hipotesis arternatif (Ha) parameter suatu
variabel tidak sama dengan nol.Kriteria
pengambilan keputusan dalam uji
statistik t adalah dengan menolak
hipotesis nol bila nilai signifikan value
(P-value) t test < 0,05.
70
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
sebesar 82,89% telah memenuhi standar
Bank Indonesia. Standar terbaik Return
On Assets menurut Peraturan Bank
Indonesia No. 6/9/PBI/2004 adalah
1,5%. Rata-rata ROA perusahaan
sampel adalah sebesar 1,48%. Hal ini
dapat disebabkan bahwa terdapat satu
bank yang memiliki nilai ROA -81%
padahal secara umum ROA perusahaan
samel memiliki ROA yang berada di
atas rata-rata.
Peraturan Bank Indonesia Nomor
15/15/PBI/2013 tentang Giro Wajib
Minimum Bank Umum dalam Rupiah
dan Valuta Asing bagi Bank Umum
Konvensional mengenai NPL (Non
Performing Loan) yaitu Rasio Non
Performing Loan total kredit bank
secara bruto (gross) < 5%. Secara ratarata rasio NPL pada perusahaan sampel
telah memenuhi standar yaitu di bawah
5% tetapi masih ada perusahaan yang
memiliki rasio NPL jauh di atas standar
yaitu 12%. Hal ini dapat dilihat dari
nilai
maksimum
pada
statistik
deskriptif.
ISSN : 2442-3343
Tabel 4.2 Uji Multikolonieritas
Variabel
BOPO
CAR
LDR
ROA
Collinearity Statistics
Tolerance
VIF
0,897
0,952
0,953
0,916
1,115
1,050
1,049
1,091
Sumber : data diolah
Nilai Tolerance menunjukkan
tidak ada variabel independen yang
memiliki nilai Tolerance kurang dari
0,10 yang berarti tidak ada korelasi
antar variabel independen yang nilainya
lebih dari 95%. Nilai Variance Inflation
Factor (VIF) juga menunjukkan hasil
yang sama dimana tidak ada satupun
variabel independen yang memiliki nilai
VIF lebih dari 10. Jadi dapat
disimpulkan
bahwa
tidak
ada
multikolonieritas
antar
variabel
independen dalam model regresi.
b. Uji Autokorelasi
Salah satu cara untuk mendeteksi
ada atau tidaknya autokorelasi adalah
dengan menggunakan Uji Durbin
Watson. Hasil uji autokorelasi dapat
dilihat pada tabel di bawah ini :
4.2 Uji Asumsi Klasik
a. Uji Multikolonieritas
Multikolonieritas dapat dilihat
dari nilai tolerance dan Variance
Inflation Factor
(VIF). Tolerance mengukur
variabilitas variabel independen yang
terpilih yang tidak dijelaskan oleh
variabel independen lainnya. Jadi nilai
tolerance yang rendah sama dengan
nilai VIF tinggi (karena VIF =
1/tolerance). Nilai cut off yang umum
dipakai untuk menunjukkan adanya
multikolonieritas adalah nilai tolerance
0,10 atau sama dengan nilai VIF 10
(Ghozali, 2013:105-106).
Hasil uji
multikolonieritas dapat dilihat pada
tabel di bawah ini :
Tabel 4.3 Uji Autokorelasi
Model R
R Square
1
0,540
0,292
DurbinWatson
2,210
Sumber : data diolah
Nilai Durbin Watson menurut
tabel dengan menggunakan signifikansi
5%, jumlah sampel (n) = 195, dan
jumlah variabel independen 4 (k=4)
didapat angka dl = 1,7239 dan du =
1,8076. Nilai Durbin Watson hitung
sebesar 2,210 lebih besar dari nilai batas
atas (du) kurang dari 4 – 1,8076 (4-du)
= 2,1924 maka dapat disimpulkan
bahwa tidak terdapat autokorelasi.
71
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
ISSN : 2442-3343
c. Uji Heteroskedastisitas
Cara untuk mendeteksi ada atau
tidaknya heteroskedastisitas adalah
dengan melihat grafik plot antara nilai
prediksi variabel terikat (dependen)
yaitu ZPRED dengan residualnya
SRESID.
Deteksi
ada
tidaknya
heteroskedastisitas dapat dilakukan
dengan melihat ada tidaknya pola
tertentu grafik scatterplot antara
SRESID dan ZPRED.
Hasil uji heteroskedastisitas dapat
dilihat pada tabel di bawah ini :
Sumber : data diolah
Gambar 4.2 Grafik Histogram Uji
Normalitas
Sumber : data diolah
Gambar 4.1 : Grafik Scatterplot Uji
Heteroskedastisitas
Berdasarkan pada grafik scatterplots
terlihat bahwa titik-titik menyebar
secara acak baik di atas maupun di
bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini
dapat
disimpulkan
tidak
terjadi
heteroskedastisitas pada model regresi.
sumber : data diolah
Gambar 4.3 Grafik Normal
Probability Plots
Pada grafik histogram tampak
bahwa residual terdistribusi secara
normal dan berbentuk simetris tidak
menceng ke kanan atau ke kiri dan pada
grafik normal probability plots titik-titik
menyebar berhimpit di sekitar diagonal
dan hal ini menunjukkan bahwa residual
terdistribusi secara normal.
d. Uji Normalitas
1. Analisis Grafik
Uji normalitas dapat dilihat pada
analisis grafik pada gambar 2 dan
gambar 3 di bawah ini.
2. Kolmogororov Smirnov Test
Hasil uji statistik kolmogorof
smirnof dapat dilihat pada tabel berikut.
72
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
Tabel 4.6 Uji Signifikansi Simultan
(Uji Statistik F)
Tabel 4.4 One-Sample KolmogorovSmirnov Test
Unstandardiz
Residual
N
Normal
Parameters
Mean
Std.
Deviation
Most Extreme Absolute
Differences
Positive
Negative
Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. (2-tailed)
195
0,0000000
0,01642116
0,085
0,085
-0,053
1,187
0,119
1
R
Adjusted
Square R Square
0,540 0,292
Df
1 Regression
Residual
Total
0,022
0,052
0,074
4
190
194
Mean
Square
0,005
0,000
F
Sig.
19,584 0,000
Uji Signifikan Parameter Individual
(Uji Statistik t)
Adapun hasil uji statistik t dapat
dilihat pada tabel 8 di bawah ini.
Tabel 4.7 Uji Signifikan Parameter
Individual (Uji Statistik t)
DurbinWatson
0,277
Sum of
Squares
Dari hasil di atas dapat
disimpulkan bahwa model regresi dapat
digunakan untuk memprediksi Non
Performing Loan (NPL) atau dapat
dikatakan bahwa Biaya Operasional
Pendapatan
Operasional
(BOPO),
Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan to
Deposit Ratio (LDR), dan Return on
Assets (ROA) secara bersama-sama
berpengaruh terhadap Non Performing
Loan (NPL). Hal ini dapat dilihat dari
nilai F hitung sebesar 19,584 dengan
probabilitas
0,000.
Probabilitas
memiliki nilai yang jauh lebih kecil dari
0,05.
4.3 Goodness of Fit Model
Koefisien Determinasi (R2)
Hasil koefisien determinasi model
penelitian ini dijelaskan pada tabel 7 di
bawah ini.
Tabel 4.5 Koefisien Determinasi
R
Model
Sumber : data diolah
Besarnya
nilai
Kolmogorov
Smirnov adalah 1,187 dan tidak
signifikan. Hal ini berarti data residual
berdistribusi normal, konsisten dengan
hasil analisis grafik.
Model
ISSN : 2442-3343
2,21
0
Sumber : data diolah
Besarnya R Square adalah 0,227
yang berarti 22,70% variabel Non
Performing
Loan
(NPL)
dapat
dijelaskan oleh variasi dari keempat
variabel independen yaitu Biaya
Operasional Pendapatan Operasional
(BOPO), Capital Adequacy Ratio
(CAR), Loan to Deposit Ratio (LDR) ,
dan Return on Assets (ROA)sedangkan
sisanya sebesar 77,30% dijelaskan oleh
sebab-sebab lain di luar model.
Model
1 (Constant)
BOPO
CAR
LDR
ROA
Unstandardized Standardize
Coefficients Coefficients
B
Std.
Error
-0,026
0,047
-0,050
0,022
-0,026
0,011
0,007
0,019
0,008
0,012
Beta
t
Sig.
0,435
-0,169
0,166
-0,143
-2,439
6,749
-2,695
2,649
-2,239
0,016
0,000
0,008
0,009
0,026
Sumber : data diolah
Dari hasil regresi didapatkan
bahwa semua variabel independen yang
meliputi Biaya Operasional Pendapatan
Operasional (BOPO), Capital Adequacy
Ratio (CAR), Loan to Deposit Ratio
(LDR) , dan Return on Assets (ROA)
memiliki pengaruh yang signifikan
Uji Signifikansi Simultan (Uji
Statistik F)
Hasil uji statistik F model dapat
dilihat pada tabel 7 di bawah ini.
73
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
terhadap Non Performing Loan (NPL).
Hal ini dapat dilihat dari tingkat
signifikansi yang berada di bawah 0,05
dengan persamaan sistematis :
ISSN : 2442-3343
biaya
biasanya
diikuti
dengan
pengembangan NPL. Ini tidak hanya
dilihat dari kelebihan pengeluaran, tapi
juga dari praktik pengawasan yang tidak
menguntungkan (Fajar dan Umanto,
2017). Kenaikan pada BOPO berarti
biaya operasional meningkat lebih
tinggi terhadap pendapatan, atau
pendapatan telah turun lebih tinggi dari
biaya operasi. Penurunan pendapatan
bisa menjadi cerminan dari kerugian
pinjaman dan akan menyebabkan
inefisiensi yang lebih besar dari pihak
bank (Ofori-Abebrese, Pickson, dan
Opare, 2016).
Penelitian ini mendapatkan hasil
Capital
Adequacy Ratio
(CAR)
berpengaruh negatif terhadap Non
Performing Loan (NPL). Penelitian ini
sejalan dengan Reddy (2015) dan
penelitian Rahman, Asaduzzaman, dan
Hossin (2017) yang mendapatkan hasil
sama. Bank yang memiliki rasio
kecukupan modal yang lebih tinggi
cenderung dikelola secara hati-hati yang
berarti CAR merupakan faktor kunci
yangmenentukan apakah moral hazard
dapat dihindari atau tidak.Makin tinggi
CAR, makin rendah terjadinya pihak
bank menyalahgunakan pembiayaan
yang dapat berimbas menaikan kredit
bermasalah (Firdaus, 2015).
Loan to Deposit Ratio (LDR)
berpengaruh positif terhadap Non
Performing Loan (NPL). Penelitian ini
sejalan dengan Diyanti dan Widyarti
(2012) dan El-Maude, Abdul-Rehman,
dan Ibrahim (2017) yang mendapatkan
hasil bahwa Loan to Deposit Ratio
(LDR) berpengaruh positif terhadap
Non Performing Loan (NPL). LDR
merupakan rasio yang mengukur
komposisi jumlah kredit yang diberikan
dibandingkan dengan jumlah dana
masyarakat dan modal sendiri yang
digunakan. Hubungan positif dan
signifikan antara LDR dan NPL berarti
bahwa setiap kenaikan LDR sebesar 1
NPL = -0,026 + 0,047 BOPO – 0,050
CAR + 0,022 LDR - 0,026 ROA + e
Konstanta
sebesar
-0,026
menyatakan bahwa jika variabel
independen dianggap konstan, maka
Non Performing Loan (NPL) sebesar 0,026.
Koefisien
regresi
Biaya
Operasional
terhadap
Pendapatan
Operasional (BOPO) sebesar 0,047
menyatakan bahwa setiap kenaikan
Biaya Operasional terhadap Pendapatan
Operasional (BOPO) sebesar 1% akan
meningkatkan nilai Non Performing
Loan (NPL) sebesar 0,047. Koefisien
regresi Capital Adequacy Ratio
(CAR)sebesar
-0,050
menyatakan
bahwa setiap penambahan 1% Return
on Asset (ROA) akan menurunkan nilai
Non Performing Loan (NPL) sebesar
0,050. Koefisien regresi Loan to
Deposit Ratio (LDR) sebesar 0,022
menyatakan bahwa setiap kenaikan
Loan to Deposit Ratio (LDR) sebesar
1% akan meningkatkan nilai Non
Performing Loan (NPL) sebesar 0,022.
Koefisien regresi Return on Asset
(ROA) sebesar -0,026 menyatakan
bahwa setiap penambahan 1% Return
on Asset (ROA) akan menurunkan nilai
Non Performing Loan (NPL) sebesar
0,026.
4.4 Pembahasan
Penelitian ini mendapatkan hasil
bahwa Biaya Operasional terhadap
Pendapatan
Operasional
(BOPO)
berpengaruh positif terhadap NPL. Hal
ini sejalan dengan Louzis, Vouldis, dan
Metaxas (2012), Abid, Ouertani, dan
Zouari-Ghorbel (2014), Ofori-Abebrese,
Pickson, dan Opare (2016), dan Fajar
dan Umanto (2017). Ukuran efisiensi
74
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
unit menyebabkan kenaikan NPL
sebesar 1 unit pula karena bank
menggunakan
simpanan
yang
dikumpulkan dari nasabah untuk
dipinjamkan kembali kepada nasabah
bank tersebut.
Penelitian ini mendapatkan hasil
bahwa Return on Asset (ROA)
berpengaruh negatif dan signifikan
terhadap Non Performing Loan (NPL).
Hasil penelitian ini mendukung
penelitian Messai dan Jouini (2013),
Ofori-Abebrese, Pickson, dan Opare
(2016), dan penelitian Curak, Pepur,
dan Poposki (2013). Bank dengan
profitabilitas yang lebih tinggi membuat
manajer bank kurang tertekan dalam
menciptakan pendapatan dari kegiatan
kredit dan dengan demikian risiko
kredit dapat dikurangi Curak, Pepur,
dan Poposki (2013). Bank yang
memiliki profitabilitas lebih tinggi
cenderung tidak termotivasi dalam
menghasilkan pendapatan dan terlibat
dalam
kegiatan
berisiko
seperti
pemberian pinjaman berisiko (OforiAbebrese, Pickson, dan Opare, 2016).
ISSN : 2442-3343
DAFTAR PUSTAKA
Abid, L., Ouertani, M.M., & ZouariGhorbel,
S.
(2014).
Macroeconomic and BankSpesific
Determinants
of
Household’s Non-Performing
Loans in Tunisia; a Dynamic
Panel
Data .
Procedia
Economics and Finance, 13,
58-68.
Akbar, D. A. (2016). Inflasi, Gross
Domesctic Product (GDP),
Capital Adequacy Ratio (CAR),
dan Finance To Deposit Ratio
(FDR)
terhadap
Non
Performing Financing (NPF)
pada Bank Umum Syariah Di
Indonesia . I-Economics, 2(2),
19-37.
Alexandri, M. B., & Santoso, T. I.
(2015). Non Performing Loan:
Impact
of Internal
and
External Factor (Evidence in
Indonesia).
International
Journal of Humanities and
Social
Science
Invention
Volume 4 Issue 1, 87-91.
V. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian mendapatkan hasil
bahwa baik secara simultan maupun
parsial keempat variabel independen
yang meliputi Biaya Operasional
terhadap
Pendapatan
Operasional
(BOPO), Capital Adequacy Ratio
(CAR) , Loan to Deposit Ratio (LDR),
dan Return on Asset (ROA) memiliki
pengaruh terhadap Non Performing
Loan
(NPL).
Peneliti
berharap
penelitian
selanjutnya
dapat
menambahkan variabel faktor spesifik
bank lain dan dapat pula menambahkan
variabel faktor makro. Penelitian ini
juga dapat diterapkan pada Bank
Syariah maupun Bank Perkreditan
Rakyat di Indonesia serta periode
penelitian dapat diperpanjang sehingga
hasil penelitian dapat digeneralisasi.
Anjom, W., & Karim, A.M. (2016).
Relationship between NonPerforming
Loans
and
Macroeconomic Factors with
Bank Specific Factors: A Case
Study on Loan PortfoliosSAARC Countries Persfective.
elkjournals.com.
Astrini, K.M.S., Suwendra, I.W., &
Suwarna,
I.K.
(2014).
Pengaruh CAR, LDR, Bank
Size terhadap NPL pada
Lembaga Perbankan yang
Terdaftar di Bursa Efek
Indonesia. e-Jurnal Bisma
75
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
ISSN : 2442-3343
Kasmir.
Universtas
Pendidikan
Ganesha , Volume 2.
Curak, M., Pepur, S., & Poposki, K.
(2013). Determinants of NonPerforming
Loans–Evidence
from Southeastern Banking
Systems. Banks
&
Bank
System, 8(1), 45-54.
2016.
Analisis Laporan
Keuangan. PT RajaGrafindo
Persada. Jakarta, Indonesia.
Latumaerissa, J.R. 1999. Mengenal
Aspek-Aspek Operasi Bank
Umum. Penerbit Bumi Aksara.
Jakarta, Indonesia.
Louzis, D.P., Vouldis, A.T., & Metaxas,
V.L. (2012). Macroeconomic
and bank-specific determinants
of non performing loan in
Greece: A comparativestudy of
mortgage,
business
and
consumer
loan
portfolios.
Journal of Banking & Finance,
36(4), 1012-1027.
Diyanti, A. & Endang T.W. Analisis
Pengaruh Faktor Internal dan
Eksternal terhadap Terjadinya
Non-Performing
Loan.
Diponegoro
Journal
Of
Management
Volume
1,
Nomor 2, Tahun 2012,
Halaman 290-299.
El-Maude, J.G., Abdul-Rehman, A. &
Ibrahim,
M.
(2017).
Determinants
of
NonPerforming Loans in Nigeria’s
Deposit Money Bank. Archives
of Business Research, 5(1), 7488.
Makri, V., Tsagkanos, A., & Bellas A.
(2014). Determinants of nonperforming loans; The case of
Eurozone. Panoeconomicus, 61
(2), 193-206.
Messai, A. S., & Jouini, F. (2013).
Micro
and
Macro
Determinants
of
NonPerforming
Loans. International Journal of
Economics
and
Financial
Issues, 3(4), 852-860.
Fajar, H. & Umanto (2017). The impact
of macroeconomic and bankspecific factors toward nonperforming loan: evidence
from Indonesian public banks.
Banks and Bank Systems
(open-access), 12(1), 67-74.
Misra, B. M., & Dhal, S. (2010). Procyclical management of banks’
non-performing loans by the
Indian public sector banks. BIS
Asian Research Papers.
Firdaus, R. N. (2016). Pengaruh Faktor
Internal dan Eksternal yang
Mempempengaruhi
Pembiayaan Bermasalah pada
Bank Umum Syariah di
Indonesia . El Dinar , 3(1).
Ofori-Abebrese, G., Pickson, R. B., &
Opare, E. (2016). The Effect of
Bank Specific Factors on Loan
Performance of HFC Bank in
Ghana . International Journal
of
Economics
and
Finance, 8(7), 185.
Ghozali, Imam. 2013. Aplikasi Analisis
Multivariat dengan Program
IBM SPSS 21. Penerbit
Universitas
Diponegoro.
Semarang, Indonesia.
76
Jurnal Adminika Volume 3. No. 2, Juli– Desember 2017
Prasanna, K. (2014). ``Determinants of
Nonperforming
Loans
in
Indian
Banking
System``.
In 3rd
International
Conference on Management,
Behavioral
Science
and
Economics Issues, Singapore.
Indonesia.
Taswan. 2006. Manajemen Perbankan.
Penerbit UPP AMP YKPN.
Yogyakarta, Indonesia.
Rahman, M. A., Asaduzzaman, M., &
Hossin, M. S. (2016). Impact of
Financial Ratios on NonPerforming Loans of Publicly
Traded Commercial Banks in
Bangladesh. International
Journal
of
Financial
Research, 8(1), 181.
Reddy, K.S. (2015). Non-Performing
Loans in Emerging Economies –
Case Study of India .Asian
Journal
of
Finance
&
Accounting,7(1).
Rivai, Veithzal, Sofyan Basir, Sarwono
Sudarto,
dan
Arifiandy
Permata
Veithzal.
2013.
Commercial
Bank
Managemnet : Manajemen
Perbankan dari Teori ke
Praktik. Edisi 1. Rajawali Pers.
Jakarta, Indonesia.
Riyadi, Selamet. 2006. Banking Assets
and Liability Management.
Lembaga Penerbit Fakultas
Ekonomi
Universitas
Indonesia. Jakarta, Indonesia.
Siamat,
Dahlan. 2005. Manajemen
Lembaga Keuangan. Lembaga
Penerbit Fakultas Ekonomi
Universitas
Indonesia.
Indonesia.
ISSN : 2442-3343
Jakarta,
Sugiyono, 2008. Metode Penelitian
Kuantitatif
Kualitatif
dan
R&D. Alfabeta, Bandung,
77