Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Non-Performing Loan (NPL) merupakan indikator penting yang mencerminkan peran kredit bank dalam pertumbuhan ekonomi di dalam suatu negara. Pemerintah dan regulator menginginkan NPL yang rendah dan tingkat pertumbuhan kredit yang tinggi, sebagai sasaran untuk mencapai pertumbuhan ekonomi yang tinggi dan inflasi yang rendah. Sektor keuangan Indonesia yang sedang menghadapi resesi ekonomi tentunya akan berdampak pada kinerja bank, terutama dalam hal pencapaian NPL. Skripsi ini mengkaji NPL perbankan nasional selama 2015 – 2020, serta menyusun model empiris yang dapat digunakan untuk memproyeksikan NPL di masa mendatang. Unit sampling adalah bank yang tergabung dalam kategori bank umum konvensional yang berjumlah sebanyak 104 bank. Data yang digunakan adalah data time series untuk variabel penelitian tahun 2015 – 2020, dan teknik analisis dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi time series dengan model estimasi Ordinary Least Square (OLS). Hasil empiris menunjukkan bahwa variabel makroekonomi suku bunga, tingkat inflasi, nilai tukar, dan US Prime Rate berpengaruh signifikan secara parsial terhadap NPL, sedangkan PDB berpengaruh negatif dan tidak signifikan secara parsial terhadap NPL. Namun demikian, suku bunga, tingkat inflasi, PDB, nilai tukar, dan US Prime Rate berpengaruh signifikan dan positif terhadap NPL secara simultan. Peneliti menemukan bahwa proyeksi NPL untuk tahun 2021: untuk skenario pesimis NPL tetap pada 5,08%, pada skenario optimis NPL akan turun menjadi 3,77%, dan pada skenario moderat NPL juga diprediksi akan turun menjadi 4,43%.

---

Non-Performing Loan (NPL) is an important indicator reflecting the role of bank credit in a country's economic growth. The government and regulators want low NPL and high credit growth rates, as intermediate targets to achieve high economic growth and low inflation. The Indonesian financial sector, which is facing an economic recession, will certainly have an impact on banking performance, especially in terms of achieving NPL. This thesis reviews the NPL of national banks during 2015 – 2020, as well as developing an empirical model that can be used to project NPL in the future. The sampling unit is banks that are incorporated into conventional commercial banks, of which the total number is 104 banks. The data used are time series data for the studying variables of years 2015 – 2020 which are observed, and the analysis technique in this study used time series regression analysis with the estimation model is Ordinary Least Square (OLS). The empirical results indicate that the macroeconomic variables exerting significant influence partially to NPL are interest rate, inflation rate, exchange rate, and US Prime Rate, while GDP has a negative and insignificant effect partially both on NPL. However, the effect of interest rate, inflation rate, GDP, and also exchange rate and US Prime Rate simultaneously to NPL is significant and positive. Projecting NPL in 2021 the research found that in the pessimistic scenario, NPL remains 5.08%, in the optimistic scenario, NPL will decrease to 3.77%, and in the moderate scenario, NPL is also predicted that it will decrease to be 4.43%."

"Krisis moneter yang terjadi di Indonesia pada tahun 1997-1998, 2005, dan 2008 membuat bank-bank mengalami kesulitan likuiditas. Kondisi tersebut menyebabkan risiko kredit/tingkat kredit bermasalah pada saat itu meningkat karena banyak perusahaan yang mengalami kesulitan keuangan dan tidak mampu mengembalikan kredit yang dimiliki kepada bank. Di sisi lain, bank juga harus memiliki modal yang cukup untuk mengantisipasi penarikan dana besar-besaran pada suatu saat oleh nasabahnya. Peningkatan kredit bermasalah (NPL) membuat bank cukup rentan terhadap guncangan ekonomi yang akan terjadi jika bank tidak memiliki modal (CAR) yang cukup. Dalam kondisi ekonomi yang buruk (shock), bank perlu berhati-hati karena tidak ada yang dapat memperkirakan luas dan dalamnya krisis keungan. Oleh karena itu, bank harus melakukan stress testing secara berkala untuk memperkirakan kemampuan bank bertahan pada kondisi yang buruk. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Vector Auto Regressive (VAR) yang mampu memperkirakan jangka waktu (lag) yang optimal yang dapat mempengaruhi variabel itu sendiri dalam persamaan regresi linier atau model yang dibentuknya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa peningkatan inflasi dan nilai tukar IDR/USD berpengaruh positif terhadap NPL, sedangkan peningkatan Pendapatan Domestik Bruto (GDP) dan BI Rate berpengaruh negatif terhadap NPL dengan lag 1 (1 kuartal). Pada saat terjadi shock, NPL akan meningkat dan mencapai NPL tertinggi pada 5 - 7 kuartal setelah terjadinya shock. Peningkatan NPL tersebut tidak sama untuk semua jenis bank. Berdasarkan struktur kepemilikan bank, Bank Campuran dan Bank Asing memiliki risiko kredit tertinggi, sedangkan BUSN Non Devisa dan BPD memiliki risiko kredit terkecil akibat terjadinya shock. Risiko kredit tersebut menyebabkan tingkat CAR Bank menurun namun masih berada di atas ketentuan Bank Indonesia, yaitu 8%.

---

Banks had liquidity problems in Indonesia monetary crisis in 1997-1998, 2005 and 2008. The condition caused credit risk/the level of non-performing loans (NPL) increased because many companies had financial difficulties and are not able to repay the loan to the Bank. On the other hand, Banks also must have enough capital to anticipation of massive withdrawals (rush) at any time by the customer. Increasing in non-performing loans makes banks quite vulnerable to economic shocks that would occur if the bank has no sufficient capital (CAR). In bad economic conditions (shock), Banks need to be careful because no one can predict the breadth and depth of the financial crisis. Therefore, Banks should conduct stress tests periodically to estimate the banks' ability to survive in harsh conditions. The methodology used in this research is the Vector Auto Regressive (VAR) that is able to estimate the length of time (lag) that can affect the optimal variable itself in a linear regression equation or model of the formation. The results of this research represented that the increase in inflation and exchange rate IDR/USD have positive effect on NPL, while the increase in Gross Domestic Product (GDP) and BI rate have negative effect on NPL with lag one (one quarter). In the time of a shock, NPL will increase and reached the highest NPL in 5 - 7 quarters after the shock. The increase in NPL is not the same for all types of banks. Based on the ownership structure of banks, the Joint Venture Bank and Foreign Owned Bank have the highest credit risk, while the Non-Foreign Exchange Commercial Bank and Regional Development Bank have the smallest credit risk due to shock. Credit risk causes Bank's CAR level declined but it remained above the Bank Indonesia regulation, which is 8%."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh makro ekonomi terhadap Non-Performing Loans pada bank yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia. Objek penelitian adalah seluruh bank yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia selama periode penelitian yaitu tahun 2008-2011.Variabel makro ekonomi yang diuji pengaruh nya terhadap non-performing loans diproxy kan oleh GDP, Exchange Rate, Interest rate, Money supply dan Inflasi. Data yang digunakan adalah data panel. Estimasi model dilakukan dengan menggunakan regresi. Sebelum melakukan analisa terhadap hasil regresi, terlebih dahulu hasil tersebut diuji asumsi klasiknya dan signifikansinya, sehingga dapat dipastikan hasil tersebut memenuhi standar BLUE (Best Linier Unbiased Estimator). Berdasarkan uji multikolinearitas, ditemukan adanya penyimpangan dari asumsi klasik. Yaitu antara variabel interest rate dengan variabel inflasi. Untuk mengatasi hal tersebut penulis menghilangkan salah satu variabel independen yang terdapat multikolinearitas. Variabel yang dihilangkan oleh peneliti yaitu variabel inflasi. Dari hasil regresi yang dilakukan, penelitian ini menemukan bahwa GDP, interest rate dan money supply (M2) memiliki pengaruh signifikan terhadap tingkat NPL sedangkan exchange rate tidak ada pengaruhnya terhadap NPL. Kemampuan prediksi dari keempat variabel tersebut terhadap NPL sebesar 13.9422%, sedangkan sisanya 86.0578% dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dimasukan ke dalam model penelitian.

---

The aim of this study is to explore the impact of the macroeconomic toward non-performing loans in bank that listed in Indonesia Stock Exchange. The object of this study is all of bank that listed in Indonesia Stock Exchange for the periode of 2008-2011. The variables of macroeconomic seeks to examine the effect of several factors on non-performing loans proxied by Gross Domestic Product (GDP), Exchange Rate, Interest Rate, Money Supply and Inflation. Using panel data. The panel regression is being employed in the model estimation. Before starting the annalyzing of the result of regression we need to examine the result to prove its signifiance by mean of classic and statistic assumption test, therefore we can ascertain the results already has a BLUE (Best Linier Unbiased Estimator).

Based on multicollinearity test, found a deviation from the classical assumptions. That is between the variable interest rate with a variable inflation. To overcome this, the researchers omit one of the independent variables contained multicollinearity. Variables eliminated by the researchers is the variable inflation.

The findings reveal that Gross Domestic Product (GDP), Interest Rate and money supply play an important role in influencing non-performing loans (NPL), whereas exchange rate have no significance effect. Predictive capability of the four variables to Non-performing Loans (NPL) of 13.9422%, while the remaining 86.0578% influenced by other factors not included in the research model."

"Determinan dari non-performing loans (NPL) sudah memiliki literatur pendahulu yang terus berkembang. Namun, sedikit penelitian yang melihat pengaruh ini pada tingkat disagregat. Gosh (2017) melakukan analisis yang menemukan perbedaan pengaruh antara variabel makroekonomi dan kondisi neraca dengan kategori NPL yang berbeda. Penelitian ini melihat determinan NPL dari setiap jenis kredit yaitu kredit investasi, modal kerja, dan konsumsi di Indonesia dengan menggunakan data seluruh bank konvensinal selama periode 2013-2018. Penelitian ini juga melihat lebih lanjut dampak pertumbuhan kredit dengan menggunakan lag satu kuartal, dua kuartal, dan empat kuartal terhadap NPL. Dengan menggunakan one-step system GMM, penelitian ini menemukan setiap jenis kredit memiliki pengaruh determinan yang berbeda terhadap pertumbuhan NPL. Pertumbuhan kredit memiliki pengaruh tidak signifikan terhadap pertumbuhan NPL secara agregat namun secara disagregat, memiliki pengaruh signifikan yang berbeda-beda untuk setiap jenis kreditnya.

---

The determinants of non-performing loans (NPL) already has a growing literature. However, very few studies have explored the issue at the disaggregate level. Gosh (2017) analysis unmasks important differences in the inter-relationships between macroeconomic and balance sheet conditions and different categories of NPLs.

The present study examines NPLs for each type of credit in namely investment, working capital, and consumption credits in Indonesia using data of all conventional banks over the period 2013-2018. The paper further explores the impact of credit growth using lags of one quarter, two quarter, and four quarter on NPLs.

By implementing one-step system GMM, the paper finds each type of credit has different determinants on the growth of NPL. Credit growth also has different impact on the NPL based on the number of lags and type of credit."

"Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui dan mempelajari pengaruh dari faktor makroekonomi dan bank specific terhadap non performing loans bank komersil di Indonesia. Penelitian ini menggunakan panel data dimana objek penelitian adalah seluruh bank yang tercatat di Indonesia kecuali bank berbentuk syariah sehingga total terdapat 108 bank yang menjadi objek dalam penelitian ini. Periode penelitian adalah dari tahun 2012 sampai tahun 2015. Faktor makroekonomi yang diuji dalam penelitian ini adalah faktor gross domestic products, tingkat inflasi dan tingkat pengangguran nasional di Indonesia. Sedangkan variabel bank specific dalam penelitian ini adalah faktor ukuran perbankan, tingkat pengambilan resiko, capital adequacy dan tingkat efisiensi bank. Estimasi model yang digunakan adalah model Fixed Effect. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa terdapat 2 variabel makroekonomi yaitu GDP dan Inflasi yang mempengaruhi non performing loans sedangkan untuk variabel bank specific terdapat 1 variabel yang mempengaruhi yaitu variabel ukuran bank.

---

The purpose of this study is to examine and learn the effect of macroecomics factors and bank specific towards non performing loans commercial bank in Indonesia. This research used data panel where the object is all banks listed in Indonesia except shariah banks. 108 banks are listed to be examined as the object of this study. The research period started in 2012 to 2015. Macroeconomics factors examined in this study are gross domestic products, inflation rates and unemployment rates in Indonesia. However, the variabel of bank specific in this study is banking measuring factor, risk taking rates, capital adequacy and bank effeciency rates. Model estimation used in this study is Fixed Effect model. Results of this research shown that there are two macroeconomics variables GDP and Inflation that has effect on non performing loans and in bank specific variable, bank measuring has effects on listed variable. "

"Skripsi ini membahas mengenai pengaruh variabel makroekonomi terhadap pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan, yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel makroekonomi berupa inflasi, suku bunga SBI, jumlah uang beredar (M2), dan nilai tukar Rupiah (Rp) terhadap Dolar Amerika (USD). Penelitian ini menggunakan metode regresi dengan OLS yang dilanjutkan dengan ARCH/GARCH karena ditemukannya masalah heteroskedastisitas pada data yang diolah. Kesimpulan dari penelitian ini adalah variabel nilai tukar Rupiah (Rp) terhadap Dolar Amerika (USD), jumlah uang beredar dan suku bunga SBI berpengaruh secara signifikan terhadap Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Indonesia selama periode 2001-2012 sedangkan variabel inflasi tidak berpengaruh secara signifikan.

---

This study investigate the influence of macroeconomic variables on Jakarta Composite Index in the 2001-2012 period. The purpose of this study is to analyze the influence of macroeconomic variables to Jakarta Composite Index such as inflation rate, SBI interest rate, money supply, Rupiah exchange rate to USD. The finding of this study based on regression model with OLS method and ARCH/GARCH method is that exchange rate variables, money supply and SBI rate significantly influence the Jakarta Composite Index and the inflation rate variables is not influence the Jakarta Composite Index significantly. This implies that beside the exchange rate, money supply and SBI rate variables there should be another macroeconomic variables that significantly influence the Jakarta Composite Index."

"Penelitian ini bertujuan untuk meneliti pengaruh kondisi makroekonomi terhadap tingkat penggunaan utang. Variabel yang menjelaskan kondisi makroekonomi terdiri dari GDP growth, expected inflation, dan Corruption Perception Index (CPI). Penelitian ini menggunakan sampel yang meliputi 156 perusahaan di Indonesia pada periode 2001-2011. Dengan menggunakan regresi data panel, hasil dari penelitian ini adalah terdapat perbedaan pengaruh masing-masing variabel determinan kondisi makroekonomi terhadap tingkat penggunaan utang di Indonesia. Selain itu ditemukan pula bahwa terdapat perbedaan pengaruh masing-masing variabel determinan kondisi makroekonomi terhadap tingkat penggunaan utang antar industri.

---

This research aims to examine the impact of macroeconomic conditions on leverage. The determinants that represents macroeconomic conditions are GDP growth, expected inflation, and Corruption Perception Index (CPI). This research uses sample from 156 companies in Indonesia within period of 2001-2011. By using panel data regression, the result of this study discovers that there are some differences in the effect of each explanatory variable of macroeconomic conditions on leverage in Indonesia. In addition, the research also finds that there are some differences in the effect of each explanatory varible of macroeconomic conditions on leverage among the industries."

"Dalam penelitian ini, penulis menganalisis pengaruh variabel spesifik bank danvariabel ekonomi makro terhadap risiko kredit di tiga negara ASEAN yaituIndonesia, Malaysia, dan Brunei dalam lima periode mulai dari tahun 2015 sampaidengan 2019. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengetahui variabelspesifik bank dan variabel ekonomi makro mana sajakah yang berpengaruhterhadap risiko kredit. Risiko kredit diproksikan dengan non performing financing.Penelitian ini menggunakan metode Panel Least Square. Hasil penelitianmenunjukkan bahwa variabel LAR, EAR dan Inflation berpengaruh positif dansignifikan terhadap risiko kredit. Sedangkan, variabel CAR dan GDP Growthberpengaruh negatif dan signifikan terhadap risiko kredit. Di sisi lain, SIZE tidakmemiliki pengaruh signifikan terhadap risiko kredit.

---

In this study, the author analyzes the impact of bank-specific variables and

macroeconomic variables on credit risk in three ASEAN countries, which are

Indonesia, Malaysia, and Brunei during five periods start from 2015 until 2019. The

main goal of this study is to determine which bank-specific variables and

macroeconomic variables that affect credit risk. Credit risk is proxied by non

performing financing. This study use the Panel Least Square. The results show that

LAR, EAR and Inflation variables have a positive and significant effect on credit

risk. However, CAR and GDP Growth variables have a negative and significant

effect on credit risk. On the other hand, SIZE variable don’t have a significant effect

on credit risk."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh shock kondisi makroekonomi Indonesia dan tingkat bunga internasional terhadap imbal hasil Obligasi Negara dalam US Dollar. Penelitian dengan metode Vector Error Correction Model (VECM) menggunakan data bulanan yang terdiri dari imbal hasil Obligasi Negara dalam US Dollar, tingkat bunga domestik, tingkat harga, nilai tukar riil, dan tingkat bunga internasional periode bulan Januari 2006 sampai dengan Desember 2013. Hasil penelitian menunjukkan variabel tingkat bunga domestik, tingkat harga, nilai tukar riil dan tingkat bunga internasional secara signifikan berpengaruh positif terhadap imbal hasil Obligasi Negara dalam US Dollar dan terjadi mekanisme koreksi dalam model imbal hasil Obligasi Negara dalam US Dollar yang mengindikasikan adanya kointegrasi.

---

This study analyzes the effect of Indonesia macroeconomic condition and international interest rate shocks on yield of the Government Bond in US Dollar. It applies Vector Error Correction Model (VECM) using monthly data consist of yield of the Government Bond in US Dollar, domestic interest rate, price level, real exchange rate, and international interest rate in the period of January 2006 to December 2013. The results show that domestic interest rate, price level, real exchange rate, and international interest rate have significantly positive impact on yield of the Government Bond in US Dollar and confirm the presence of error correction mechanism in the yield of the Government Bond in US Dollar model that indicates the existence of cointegration."

"ABSTRACTNon Performing Financing is the most important issue for banks to survive. This study aims to analyze the determination of internal and external factors on Non Performing FInancing on Sharia Banking in Indonesia. This study uses Error Correction Model analysis techniques. The results show that in the short term the variables that have a significant effect on Non Performing Financing on Sharia Banking in Indonesia are inflation variables, while the Exchange Rate, Bank Indonesia Certificate of Wadiah, Industrial Production Index, Financing Deposite Ratio, and Capital Adequacy Ratio variables have no significant effect. In the long run the variables that are influential are Exchange Rate, Bank Indonesia Certificate of Wadiah, Financing Deposite Ratio, and Capital Adequacy Ratio, while Inflation and Industrial Production Index have no significant effect."