Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1499 -1511 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Non Performing Loan pada Bank Pemerintah Daerah di Indonesia Yoeni Reza PermataA,Intan ZorayaA Universitas Bengkulu yoenirezapermata14@gmail.
com, izoraya@unib.
ABSTRACT
In this study, researchers observed non-performing loans for the 2019-2022 period at 23 local government banks in Indonesia.
This study uses eight independent variables: return on equity, firm size.
GDP, equity ratio, capital adequacy ratio, loan-to-deposit ratio, net interest margin, inflation, and the composite stock price index.
Meanwhile, bad debts are the dependent variable used.
The results of the study using multiple linear regression analysis show that nonperforming loans are influenced by capital adequacy ratio, net interest margin, return on equity, and company size.
Non-performing loans are not affected by loan to deposit ratio, inflation.
GDP, or the composite stock price index.
Keywords: Non Performing Loans.
Local Government Banks.
Capital Adequacy Ratio
ABSTRAK
Dalam penelitian ini, peneliti mengamati kondisi kredit bermasalah periode 20192022 pada 23 bank pemerintah daerah di Indonesia.
Penelitian ini menggunakan delapan variabel independen: return on equity, ukuran perusahaan.
PDB, rasio ekuitas, rasio kecukupan modal, rasio pinjaman terhadap simpanan, marjin bunga bersih, inflasi, dan indeks harga saham gabungan.
Sementara itu, kredit macet adalah variabel dependen yang Hasil penelitian dengan menggunakan analisis regresi linier berganda menunjukkan bahwa kredit bermasalah dipengaruhi oleh rasio kecukupan modal, marjin bunga bersih, return on equity, dan ukuran perusahaan.
Kredit bermasalah tidak dipengaruhi oleh loan to deposit ratio, inflasi.
PDB, maupun indeks harga saham gabungan.
Kata kunci: Non Performing Loans.
Bank Pemerintah Daerah.
Capital Adequacy Ratio
PENDAHULUAN
Kredit bermasalah, atau kredit macet (NPL) ialah satu diantara masalah signifikan yang terjadi di seluruh sector perbankan di dunia.
Faktor-faktor makro seperti pertumbuhan PDB, pengangguran, dan inflasi serta faktor-faktor spesifik bank seperti manajemen yang kurang baik dan struktur pasar telah terbukti berdampak pada kredit macet .
on-performing loan/NPL) (Anastasiou et al.
, 2.
Tingginya rasio Kredit bermasalah menjadi bagian dari faktor pendorong timbulnya krisis Menurut (Osunnaiye et al.
,2.
Rasio Kredit macet yang lebih tinggi (NPL) dapat merugikan perekonomian karena mereka mungkin akan membatasi ketersediaan kredit bank atau memaksa mereka untuk meminjamkan ke bidang yang 1499 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1499 -1511 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
lebih produktif.
Selanjutnya, menurunnya kualitas asset merupakan akibat dari tingginya tingkat NPL, hal tersebut menjadi isu yang sensitif bagi sebuah bank karena dianggap sebagai salah satu pemicu terjadinya kebangkrutan sebuah bank.
Kualitas pinjaman sistem perbankan yang lebih rendah atau peningkatan NPL dapat menyebabkan peningkatan cadangan kerugian kredit, yang dapat berdampak negatif pada profitabilitas dan rasio modal kecukupan modal bank menurut (Osunkoya et al.
Rasio NPL Indonesia meningkat tajam sebagai akibat dari pandemi Covid-19 Tingginya rasio tersebut diakibatkan oleh hubungan antara gesekan di pasar kredit dan risiko ketidakstabilan dan berdampak pada likuiditas, dan tentunya stabilitas sistem perbankan itu sendiri.
Kemampuan keuangan perusahaan pasti akan berdampak pada kemampuan mereka untuk membayar kewajiban kepada bank.
Akibatnya, rasio Di semua bank di Indonesia, persentase kredit macet (NPL) (Dewantara et al.
, 2.
Nilai kredit bermasalah (NPL) perbankan Indonesia mencapai puncaknya pada Agustus 2021 sebesar Rp187,38 triliun, atau 3,35% dari seluruh kredit yang Peningkatan kredit bermasalah tersebut tidak hanya terjadi pada bank umum, melainkan juga pada Bank Pemerintah Daerah.
Pada tahun 2018.
NPL Bank Pemerintah Daerah memiliki rasio sebesar 2,67% sedangkan bank umum dengan rasio sebesar 3,01%.
Tabel 1 .
Rasio NPL Bank Umum dan BPD
Sumber: Data Diolah 2019-2022
NPL
BANK UMUM
2,53%
3,06%
3,00%
2,44%
BPD
4,31%
4,62%
3,21%
2,27%
Jika dilihat dari tabel 1.
NPL Bank umum mengalami kenaikan pada tahun 2020 lalu turun kembali pada tahun selanjutnya.
Bank Pemerintah Daerah selama 3 tahun berturut turut memiliki rasio lebih tinggi daripada bank umum yang hanya sekali memiliki rasio lebih tinggi dari Bank Pemerintah Daerah yaitu pada tahun Hal tersebut menunjukkan bahwa Secara umum, rasio NPL bank-bank pemerintah daerah lebih tinggi dibandingkan dengan bank-bank umum.
Pada tahun 2019 dan 2020.
NPL BPD hampir menyentuh angka 5% (Peraturan BI Nomor 15/12/PBI/2.
yang berarti BPD harus lebih berhati-hati agar tetap ideal.
Per semester I- 2023 terdapat sejumlah bank yang mempunyai rasio NPL melebihi batas ideal 5%, di antara bank-bank tersebut terdapat bank daerah yaitu Bank Banten yang mempunyai rasio NPL 9,59%.
Rasio NPL BPD yang tinggi tersebut tidak boleh dianggap remeh.
Menurut Andri Asmoro, ekonom Bank Mandiri, alasan BPD rentan terhadap kredit macet adalah karena persaingan yang ketat antara mereka dan bank umum lainnya.
Bank Pemerintah Daerah kemungkinan memiliki lebih banyak faktor 1500 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1499 -1511 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
yang menyebabkan rasio NPL menjadi tinggi.
Rasio NPL yang cenderung tinggi disebabkan oleh jumlah kredit bermasalah yang melebihi kredit total yang diberikan oleh bank terkait.
Dengan demikian.
Menurut (Tani et al.
, kinerja keuangan bank akan terkena dampak negatif dari sisi beban atau biaya yang terus meningkat, yang termasuk di dalamnya adalah biaya aset produktif.
Berdasarkan data tabel 1.
Bank Pemerintah Daerah rawan mengalami kredit Hal ini menjadi perhatian bagi penulis untuk mengetahui dalam menganalisis faktor yang menyebabkan sebuah bank banyak mengalami kredit bermasalah atau memiliki rasio NPL yang tinggi dengan menggunakan metode Menurut pernyataan (Harahap.
Purwanto et al.
, 2.
menyatakan bahwa Selama periode 2020-2021.
GDP dan inflasi berdampak negatif pada kredit bermasalah pada NPL Bank Pemerintah Daerah.
Namun, hal tersebut bertolak belakang oleh penelitian (Radivojevic et al.
,2.
yang dalam penelitiannya mengatakan bahwa Gross Domestic Product atau GDP memiliki pengaruh signifikan kepada NPL, sedangkan Inflasi dan CAR secara statistik tidak mempunyai pengaruh kepada NPL.
Menurut (Yuliani et al.
, 2.
mengatakan bahwa NIM dan LDR mempunyai pengaruh dan tidak besar terhadap kredit macet (Astrini et al.
,2.
Lalu.
NPL dipengaruhi secara positif dan signifikan oleh ukuran perusahaan.
Rasio NPL dipengaruhi secara negatif dan signifikan oleh CAR dan NIM (Nugroho et al.
, 2.
Fakta bahwa ROE dan ROA memiliki efek negatif yang signifikan pada kredit bermasalah menunjukkan betapa pentingnya kinerja manajemen bagi bank yang ingin memiliki kredit portofolio yang baik.
(Wood et al.
,2.
Namun masih sedikit penelitian baru yang meneliti pengaruh IHSG terhadap NPL tetapi.
Menurut studi yang dilakukan (Akinlo et al.
, 2.
ditemukan bahwa indeks harga saham adalah salah satu faktor penentu utama Non Performing Loan.
Dengan demikian, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah faktor-faktor berikut: ukuran perusahaan.
ROE.
PDB.
IHSG.
LDR.
NIM, inflasi, dan CAR berpengaruh terhadap kredit macet pada bank-bank pemerintah daerah di Indonesia.
METODE PENELITIAN
Dua variabel terlibat dalam penelitian ini: variabel bebas, atau independen, dan variabel terikat, atau dependen.
Pendekatan asosiatif dengan hubungan kausal adalah pendekatan yang digunakan.
Penelitian inii menggunakan perhitungan data dari angka-angka yang dirilis oleh pihak perusahaan dan Bursa Efek Indonesia dan OJK , yang menjadikannya jenis penelitian kuantitatif.
Adapun variabel bebas dimana CAR.
LDR.
NIM, inflasi, ukuran perusahaan.
ROE, dan GDP digunakan dalam penelitian Dan IHSG sebagai variabel independen .
ariabel beba.
dan Non Performing Loan sebagai variabel dependen .
ariabel terika.
1501 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1499 -1511 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
105 perusahaan perbankan Indonesia menjadi populasi penelitian ini.
Dengan menggunakan teknik purposive sampling, sampel penelitian ini dipilih berdasarkan parameter-parameter berikut:
Tabel 2 Kriteria Pemilihan Sampel Kriteria Bank Tersebut Merupakan Industri Perbankan Yang Ada Di Indonesia Bank Tersebut Merupakan Industri Perbankan Yang Terdaftar Di OJK Pada Tahun 2019 Ae 2022 Bank Tersebut Merupakan Bank Pemerintah Daerah Yang Melaporkan Laporan Keuangannya Pada OJK Pada Tahun 2019 Ae 2022 Jumlah Sampel Penelitian Sampel X Jumlah Tahun Pengamatan = 23 X 4 Jumlah Metode pengumpulan Informasi yang digunakan dalam penelitian ini dikumpulkan dari tahun 2019 hingga 2022 melalui laporan keuangan perusahaan.
yang dipublikasikan pada laman OJK, metode ini juga biasa disebut metode Berdasarkan data penelitian tersebut.
Data yang digunakan berasal dari laporan keuangan dan merupakan data sekunder juga laporan triwulan pada website OJK.
Pendekatan analisis penelitian ini menggunakan regresi linier berganda dengan perangkat lunak SPSS versi 22.
Model regresi linier berganda dibuat dengan cara berikut untuk menyatakan dampak signifikan dari variabel independen terhadap Y = yuEya ycya yuEya ycya yuEyc ycyc yuEye ycye yuEye ycye yuEyi ycyi yuEyi ycyi yuEyn ycyn e Keterangan:
Y = Non Performing Loan (NPL) = Konstanta * Oe ** = Koefisien Regresi ycU* = Capital Adequacy Ratio (CAR) ycU = Loan to Deposit Ratio (LDR) ycU, = Net Interest Margin (NIM) ycU- = Inflasi ycU.
= Ukuran Perusahaan ycU/ = Gross Domestic Product (GDP) ycU0 = Return On Equity (ROE) ycU1 = Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) e = Error Dari tabel 2 tersebut didapatkan 23 perusahaan perbankan yang memenuhi kriteria dengan jumlah tahun pengamatan sebesar 4 tahun yaitu tahun 2019 Ae 2022, sehingga didapatkan total 92 data.
1502 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1499 -1511 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Regresi Linier Berganda Tabel 3.
Tabel Analisis Regresi Linier Berganda Sumber : Hasil Pengolahan Data SPSS V22 Coefficientsa Unstandardized Coefficients Model Std.
Error 1 (Constan.
CAR
LDR
NIM
INF
GDP
ROE
IHSG
Dependent Variable: NPL Standardized Coefficients Beta Dari tabel 3 pengujian SPSS V22 diatas, dapat ditarik sebuah persamaan yaitu.
NPL = 5.
104 - 1.
464CAR 0.
138LDR Ae 0.
407NIM 0.
68INF - 0.
686UP Ae 188GDP Ae 0.
160ROE 0.
970IHSG e Adapun implementasi dari persamaan tersebut adalah .
Nilai konstanta 104 menunjukkan bahwa dalam studi ini, 8 variabel independen memiliki nilai konstan atau 0, sehingga Non Performing Loans bernilai 5.
Capital Adequacy Ratio (CAR) memilki nilai B bernilai -1.
464, dan menunjukkan arah berlawanan arah atau negative terhadap NPL.
Hal tersebut bisa diimplementasikan dengan apabila CAR mengalami peningkatan 1 %, rasio NPL akan mengalami penurunan sebanyak .
Nilai 0.
138 pada rasio pinjaman terhadap simpanan (LDR) menunjukkan bahwa apabila terjadi kenaikan nilai LDR sebesar 1% maka NPL bernilai 0.
Net Interest Margin (NIM) menunjukkan nilai yang berlawanan arah sehingga dapat dinyatakan bahwa apabila NIM meningkat sebesar 1%, namun nilai NPL mengalami penurunan sebesar 0,407 persen.
Inflasi (INF) seperti yang terlihat inf memiliki arah positif yang berarti nilai NPL adalah 0,68% setelah setiap INF meningkat sebesar .
Ukuran Perusahaan (UP) memiliki nilai negative yang menunjukkan bahwa apabila Nilai NPL akan turun sebesar 0,686% jika ada kenaikan 1% pada UP .
Begitu pula pada Gross Domestic Prouct (GDP) tanda negative tersebut menjelaskan bahwa nilai NPL akan berkurang sebesar 0.
188% apabila terjadi peningkatan GDP sebesar 1%.
Masih sama seperti sebelumnya.
Return On Equity (ROE) menunjukkan arah negative yang berarti setiap 1% kenaikan pada ROE akan terjadi pengurangan sebesar 0.
160% pada NPL.
terakhir, nilai beta sebesar 0.
970 pada Indeks Harga Saham Gabungan(IHSG) dapat diinprestasikan apabila terjadi peningkatan sebesar 1% pada IHSG, maka jumlah NPL adalah 0.
1503 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1499 -1511 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
Uji Asumsi Klasik v Uji Normalitas Gambar 1.
Hasil Uji Normalitas Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS V22 Tujuan uji ini adalah untuk menentukan apakah data atau variabel yang digunakan memiliki distribusi normal.
Pola data atau titik menyebar di sekitar garis diagonal, seperti ditunjukkan pada grafik histogram di atas yang memberikan pola distribusi menengah.
Hal tersebut mengintepestasikan bahwa data yang digunakan merupakan data yang normal atau data tersebut telah memenuhi asumsi normalitas.
v Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas untuk riset ini adalah untuk mengetahui apakah data penelitian ini terkena gejala multikolinearitas atau untuk mengetahui adanya korelasi antara variabel terikat .
dengan variabel bebas .
Untuk mengetahui apakah data mengalami gejala multikolinearitas, perlu untuk melihat pada tabel Collinearity Statistic.
Sebuah data akan terbebas jika memiliki nilai tolerabilitas atau t lebih dari 0.
(>0.
dan nilai faktor variasi inflasi (VIF) kurang dari 10(<.
1504 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1499 -1511 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
Tabel 4.
Hasil Uji Multikolinearitas Sumber : Hasil Pengolahan Data SPSS V22 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Beta Std.
Error 1 (Constan.
CAR
Collinearity Statistics Sig.
Tolerance VIF
INF
LDR
NIM
GDP
ROE
IHSG
Dependent Variable: NPL Nilai tolerance dari variabel-variabel independen yang meliputi rasio kecukupan modal, rasio pinjaman terhadap simpanan, margin bunga bersih, inflasi, ukuran perusahaan, produk domestik bruto, return on equity, dan indeks harga saham gabungan adalah > 0,1 .
i atas 0,.
dan VIF < 10 .
i bawah .
, seperti yang terlihat pada tabel di atas.
Hal ini mengindikasikan bahwa tidak ada gejala multikolinearitas dalam model regresi ini.
v Uji Autokorelasi Pada tabel di bawah memperlihatkan hasil uji autokorelasi atau biasa disebut uji Durbin Watson yang bertujuan untuk mengidentifikasi hubungan antara kesalahan pengganggu pada periode sekarang dan sebelumnya.
Sebuah model regresi dikatakan tidak terkena gejala autokorelasi adalah bila model regresi memiliki nilai du < dw < 4 - du.
Tabel 5.
Hasil Uji Autokorelasi Sumber : Hasil Pengolahan Data SPSS V22 Model Summaryb Model R R Square Adjusted Square R Std.
Error of Durbinthe Estimate Watson Predictors: (Constan.
IHSG.
NIM.
UP.
LDR.
CAR.
ROE.
INF.
GDP 1505 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1499 -1511 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
Dependent Variable: NPL Dari hasil pengujian ini, diketahui bahwa penelitian ini mempunyai skor dw sebesar 2.
040, nilai du = 1.
8530, 4 Ae du = 2.
sehingga dapat dibuat 8530 < 2.
040 < 2.
mengacu pada persamaan tersebut maka dapat ditarik kesimpulan dari data tersebut terhindar dari masalah v Uji Heteroskedastisitas Gambar 2.
Hasil Uji Heteroskedastisitas Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS V22 Pada uji heteroskedastisitas, yang mana di dalam riset ini mengacu pada grafik scatterplot diatas memiliki tujuan melihat apakah data terkena gejala heteroskedastisitas dengan cara melihat pola pada grafik apakah pola tersebut tersebar dengan baik diatas ataupun di bawah angka 0 yang berarti data tersebut tidak terkena gejala heteroskedastisitas dan sebaliknya.
Dilihat dari hasil pengujian tersebut bisa disimpulkan bahwa data bebas dari gejala Uji Kelayakan Model v Uji F Tabel 6.
Hasil Uji F Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS V22 ANOVAa Sum of Squares Model Mean Square Regression Residual Total Dependent Variable: NPL Predictors: (Constan.
IHSG.
NIM.
UP.
LDR.
CAR.
ROE.
INF.
GDP 1506 | Volume 6 Nomor 3 2024 Sig.
Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1499 -1511 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
Tujuan uji F adalah untuk mengetahui bagaimana hubungan antara semua variabel independen mempengaruhi variabel dependen.
Pengaruh atau impact dalam penelitian ini bisa dilihat dari nilai sig dimana jika sig memiliki nilai <0.
5 maka variabel tersebut terbukti memiliki pengaruh secara serentak atau keseluruhan atas variabel dependen.
Dari tabel pengujian berikut dilihat karena nilai signifikansi 0.
000 <0.
5, ada delapan variabel independen secara simultan mempengaruhi variabel independen.
v Koefisien Determinasi .
cya ) Tabel 7.
Hasil Uji Koefisien Determinasi Sumber : Hasil Pengolahan Data SPSS V22 Model Summaryb Model R R Square Adjusted Square R Std.
Error of Durbinthe Estimate Watson Predictors: (Constan.
IHSG.
NIM.
UP.
LDR.
CAR.
ROE.
INF.
GDP Dependent Variable: NPL Berdasarkan tabel 7 tersebut, dilihat skor R Square memiliki nilai 611 yang bermakna variabel IHSG.
NIM.
UP.
LDR.
CAR.
ROE.
INF.
GDP memiliki kontribusi terhadap variabel NPL sebesar 61.
1%, dengan 38.
lainnya dipengaruhi oleh variabel luar yang tidak dibahas dalam penelitian v Pengujian Hipotesis (Uji T) Tabel 8.
Hasil Uji T Sumber: Hasil Pengolahan Data SPSS V22 Coefficientsa Unstandardized Coefficients Model Standardized Coefficients Std.
Error Sig.
Beta (Constan.
CAR
LDR
NIM
INF
GDP
ROE
IHSG
1507 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1499 -1511 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
Dependent Variable: NPL Kontribusi relatif setiap variabel independen terhadap penjelasan pergerakan variabel dependen ditentukan dengan menggunakan uji statistik Dengan menggunakan nilai signifikansi t, sebuah variabel independen yang memiliki nilai 0.
05 dipastikan memiliki pengaruh terhadap variabel Dari hasil percobaan pada tabel di atas, diketahui hasil sebagai .
Mengingat variabel Capital Adequacy Ratio (CAR) memiliki nilai signifikansi sebesar 0,005 atau lebih kecil dari < 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis yang diajukan diterima atau CAR berpengaruh terhadap NPL.
studi yang diteliti (Khan et al.
,2020,
Nugroho et al.
,2.
yang menggunakan variabel CAR memiliki hasil yang tidak sama terhadap penelitian ini dimana CAR memiliki pengaruh negatif terhadap NPL.
Dengan nilai signifikansi sebesar 0,348 untuk variabel Loan To Deposit Ratio (LDR), terlihat jelas bahwa nilai tersebut lebih besar dari 0,05 dan H0 diterima sedangkan H1 ditolak.
Oleh karena itu, variabel LDR tidak berpengaruh terhadap variabel NPL.
Sebaliknya variabel Loan to Deposit Ratio yang diteliti oleh (Wood et al.
,2.
mengatakan bahwa Loan to Deposit Ratio merupakan salah satu penunjang yang signifikan terhadap NPL dan dalam penelitian (Nugroho et al.
,2.
mengatakan bahwa LDR memiliki dampak, tetapi tidak terlalu besar terhadap NPL.
Variabel Net Interest Margin (NIM) memiliki skor signifikansi sebesar 046 .
ig < 0.
sehingga pengaruh variabel NIM dalam waktu 2019-2022 berpengaruh signifikan terhadap variabel NPL atau besaran nilai NPL dipengaruhi oleh besarnya nilai NIM.
Pernyataan tersebut juga diperkuat oleh pernyataan (Nurani.
yang juga menyatakan bahwa NIM secara signifikan meningkatkan NPL, dan penelitian (Yuliani et al.
, 2.
yang mengindikasikan NIM mempengaruhi NPL namun tidak signifikan.
Nilai signifikansi Variabel Inflasi (INF) sebesar 0,730 .
ig>0.
menunjukkan bahwa variabel INF dalam waktu 2019-2022 tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel NPL atau besaran nilai NPL tidak dipengaruhi oleh inflasi yang terjadi saat itu.
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Menurut (Kumar et al.
, 2019.
Nugroho et al.
, 2.
inflasi merupakan faktor lain yang berpengaruh negatif terhadap kredit bermasalah (NPL).
Dengan nilai signifikansi sebesar 0.
ig>0.
untuk ukuran perusahaan (UP), maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen yaitu NPL.
Temuan penelitian ini sejalan dengan penelitian-penelitian sebelumnya, (Rruga.
yang mengatakan bahwa firm size 1508 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1499 -1511 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
(Ukuran Perusahaa.
ternyata memiliki dampak yang tidak signifikan terhadap rasio dari Non Performing Loan.
Sama seperti sebelumnya, nilai signifikansi variabel Gross Domestic Product (GDP) adalah sebesar 0,091 .
ig>0.
, jadi variabel GDP tidak memiliki pengaruh terhadap NPL atau besaran NPL tidak dipengaruhi oleh GDP.
Hal ini diperkuat oleh penelitian Menurut penelitian yang dilakukan oleh (Kumar et al.
Wood et al.
dan Zheng et al.
, terdapat impact negatif pada GDP terhadap Non-Performing Loans.
Variabel Return on Equity (ROE) memiliki nilai signifikansi sebesar 000 .
ig<0.
yang berarti bahwa variabel ROE memiliki pengaruh terhadap NPL atau besaran NPL dipengaruhi oleh besarnya ROE.
Pada penelitian (Wood et al.
,2.
menunjukkan hasil bahwa Return on Equity memiliki pengaruh yang signifikan terhadap Non Performing Loan.
Variabel terakhir yaitu Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dapat disimpulkan berdasarkan nilai signifikansi 0.
ig>0.
IHSG tidak memiliki pengaruh terhadap variabel NPL atau besaran nilai NPL tidak dipengaruhi besaran nilai IHSG pada saat itu.
Penelitian bertentangan dengan penelitian (Akinlo et al.
, 2.
yang menyebutkan bahwa indeks saham adalah salah satu faktor penentu utama Non Performing Loan
KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil analisis dari penelitian ini dilakukan untuk menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap Non Performing Loan pada Bank Pemerintah Daerah pada tahun 2019 Ae 2022, adapun Variabel independen dalam studi ini adalah Capital Adequacy Ratio.
Loan to Deposit Ratio.
Net Interest Margin.
Inflasi.
Ukuran Perusahaan.
Gross Domestic Product.
Return on Equity, dan Indeks Harga Saham Gabungan dengan variabel dependen Non Performing Loan.
Penelitian ini menggunakan analisis regresi linier berganda.
Berdasarkan hasil penelitian.
NIM.
ROE, dan CAR mempengaruhi NPL secara signifikan dan positif.
Bank Pemerintah Daerah periode tahun 2019 - 2022 .
Sedangkan variabel LDR.
INFLASI.
UP.
GDP dan IHSG tidak berpengaruh terhadap besaran NPL Bank Pemerintah Daerah periode tahun 2019 Ae 2022.
Saran yang diberikan kepada pihak bank agar lebih memperhatikan rasio NPL atau lebih memperhatikan debitur yang akan diberikan pinjaman dan bisa lebih solutif untuk mencari jalan keluar jika perusahaan telah terkena masalah kredit macet ini.
Untuk peneliti selanjutnya agar memilih objek yang lebih luas dan menambah variabel untuk menghasilkan hasil riset yang lebih optimal.
1509 | Volume 6 Nomor 3 2024 Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Volume 6 Nomor 3 .
1499 -1511 P-ISSN 2656-274x E-ISSN 2656-4691 DOI: 10.
47476/reslaj.
DAFTAR PUSTAKA