Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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 bertujuan untuk mengetahui dampak implementasi kebijakan makroprudensial Countercyclical Capital Buffer dan GWM LDR terhadap pertumbuhan kredit dan non performing loan di tingkat Industri maupun berdasarkan Kelompok BUKU modal inti perbankan Indonesia untuk periode 2006-2015. Penelitian ini menggunakan metode Generalized Methods of Moments GMM untuk menganalisis dampak kebijakan makroprudensial. Hasil penelitian menunjukan bahwa secara bersama-sama kedua instrumen secara signifikan mampu mengendalikan pertumbuhan kredit perbankan dan menurunkan rasio non performing loan.

---

The objective of this research is to determine the effect of macroprudential policy Countercyclical Capital Buffer and Reserve Requirement based on Loan to Deposit Ratio towards credit growth and non performing loan ratio in industrial level and based on BUKU group. This reserach use Generalized Methods of Moments GMM ro analyze macroprudential policy effect. The result shows that both of instrument have significant effect to control excessive credit growth and lower non performing loan ratio."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh variabel makroekonomi terhadap kualitas portofolio kartu kredit di Bank X, mengetahui pola pertumbuhan kartu kredit selama periode pengamatan, mendapatkan parameter early warning yang menandakan tahap pertumbuhan kredit ada dalam periode Credit Boom dan mengetahui dampak yang ditimbulkan jika terjadi krisis kartu kredit di Bank X. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan menggunakan metode statistik, sampel yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data kredit yang diberikan (KYD) beserta kolektibilitasnya, inflasi, nilai tukar USD-IDR, BI Rate dan IHSG pada periode Januari 2008 sampai dengan oktober 2010. Metode yang digunakan digunakan dalam penelitian ini adalah melakukan multiple liner regression setiap variabel makroekonomi terhadap tingkat Non Performing Loan (NPL). Untuk mengetahui pola pertumbuhan KYD di Bank X apakah berada dalam tahap Boom atau tidak maka dilakukan perhitungan parameter-parameter pertumbuhan KYD dan membandingkannya dengan parameter di negara lain yang mengalami pertumbuhan kredit dengan kategori Boom dan kategori steady. Untuk mengetahui kerugian yang dialami oleh Bank ketika terjadi krisis kartu kredit maka digunakan metode CreditRisk+ dimana hasil yang didapat berupa Expected Loss, Unexpected Loss dan Economic capital. Dari hasil pengolahan data dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel makroekonomi memiliki pengaruh terhadap kualitas NPL portofolio namun variabel makroekonomi yang berpengaruh berbeda-beda untuk jenis kartu Classic, Gold dan Platinum. Pola pertumbuhan KYD selama periode sampel berada dalam tahap yang steady seperti pola pertumbuhan KYD di negara Malaysia dan Singapura.

---

The focus of this study is to determine the macroeconomy variable impact to credit card portfolio quality in Bank X, to know the credit card growth pattern during sample period, to find early warning parameter which characterize that credit growth is in Credit Boom phase and to know the impact if credit card crisis is occur in Bank X. This study is a quantitative research using statistic method. The data used in this study are Outstanding receivable and its quality, USD - IDR exchange rate, BI Rate and IHSG during Januari 2008 until October 2010 sample period. The multiple linear regression is used which relate macroeconomy variables as dependent variable and non performing loan as independent variable.

To know whether credit growth in Bank X is in a boom phase or not is done by compute credit growth parameter and compare it to other credit growth parameter in some countries that have boom and steady credit growth category. CreditRisk+ method is used to know the impact in Bank X if the credit card crisis is occur. The output are Expected Loss, Unexpected Loss and Economic Capital. From data analyses we conclude that macroeconomy variable do have an impact to the portfolio quality but for each credit card product there is different variable impact. It was a steady credit growth pattern in Bank X during sample period and the pattern was similar to the paatern in Malaysia and Singapore when credit card crisis was occur in Asia."

"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%."

"Pertumbuhan kredit sangat terkait dengan stabilitas perekonomian negara. Kinerja variabel makroekonomi yang terdiri dari PDB, suku bunga SBI, tingkat inflasi, jumlah uang beredar, nilai tukar rupiah terhadap dolar, dan harga minyak relatif cukup baik menjaga stabilitas perekonomian Indonesia. Namun demikian, keadaan tersebut dianggap belum maksimal mendorong pertumbuhan kredit perbankan nasional yang diharapkan mampu menciptakan pertumbuhan ekonomi yang berkualitas. Karena itu, pengetahuan mengenai pengaruh variabel makroekonomi terhadap pertumbuhan kredit perlu dipahami dan diketahui untuk antisipasi kebijakan dalam upaya meningkatkan pertumbuhan kredit di masa yang akan datang. Pengaruh variabel makroekonomi terhadap pertumbuhan kredit dalam penelitian ini dilakukan secara simultan dan parsial dengan menggunakan analisis statistik regresi berganda dengan mempertimbangkan periode waktu dari tahun 2002-2009.Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara simultan variabel makroekonomi memberi pengaruh terhadap pertumbuhan kredit perbankan. Namun secara parsial hanya pertumbuhan PDB dan harga minyak yang signifikan memengaruhi pertumbuhan kredit. Tidak berpengaruhnya empat variabel makroekonomi lainnya menyebabkan pengaruh pertumbuhan PDB terhadap permintaan kredit kurang maksimal. Upaya untuk memaksimalkan pertumbuhan kredit perbankan, perlu mendapat dukungan sektor perbankan dan pemerintah melalui kebijakan moneter dan fiskal. Kebijakan moneter melalui penurunan BI rate belum mampu membuat perbankan menurunkan suku bunga simpanan dan pinjamannya. Dibutuhkan koordinasi antara BI dan perbankan dalam penurunan suku bunga bank dan menghindari segala bentuk kebijakan yang bersifat kontradiktif. Kebijakan fiskal perlu dikomplemen dengan minimisasi risiko dunia usaha sehingga dapat meningkatkan permintaan terhadap kredit. Pertumbuhan ekonomi berkualitas dapat dilakukan melalui pemerataan pembangunan khususnya di luar Jawa dengan memberikan fokus pada sektor riil tradable yang mengalami penurunan pertumbuhan ekonomi saat krisis finansial global 2008-2009 sehingga kredit dapat dimaksimalkan pertumbuhannya di sektor tersebut.

---

The growth on credit loan is closely related to the stability of the country's economy. The performance of macroeconomic variables of GDP, the SBI rate, inflation, money supply, exchange rate of rupiah against US dollar, and oil prices is appropriate enough to maintain the stability of Indonesian economy. However, this situation does not encourage national bank credit growth that expected to create the quality of economic growth. Therefore, knowledge about the effect of macroeconomic variables on the growth of credit needs to be understood in order to generate the policies to increase loan growth in the future. The impact of macroeconomic variables on credit growth in this study was conducted simultaneously and partially using multiple regression analysis by considering the time frame of 2002 to 2009.

The results of this study indicated that macroeconomic variables influence on the growth of bank credit simultaneously. However, partially only GDP growth and oil prices were significantly influence credit growth. Due to non-significantly impact of the rest of macroeconomic variables, the impact of GDP growth on credit loan was not maximally. Efforts to maximize the growth of credit need the support from banking sector and the government through the implementation of monetary and fiscal policy. Monetary policy through a reduction in BI rate was not able to reduce the banks interest rates for loan and saving. The coordination between the Central Bank and the general bank is necessary to lower interest rates and to avoid any kind of contradictory policies. The fiscal policy need to be complemented with the policies to minimize the business risk in order to speed up the demand of credit. The quality of economic growth (growth with equity) can be generated through spatial equity development especially outside of Java by focusing on tradable-real sector development which receives substantial impact during the global economic crisis of 2008-2009."

"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%."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh faktor makroekonomi, yaitu pertumbuhan produk domestik bruto (PDB), perubahan nilai tukar mata uang, perubahan tingkat inflasi dan faktor internal bank, yaitu pangsa pasar dan strategi kredit terhadap tingkat kredit bermasalah (non-performing loans) pada bank umum terbuka di Indonesia. Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan regresi data panel model fixed effects dengan total sampel sebanyak 30 bank umum yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama triwulan pertama tahun 2009 sampai dengan triwulan keempat tahun 2013. Hasil dari penelitian ini menemukan bahwa pertumbuhan PDB dan pangsa pasar memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat kredit bermasalah, sedangkan nilai tukar mata uang dan strategi kredit memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap kredit bermasalah. Hasil dari penelitian ini juga menunjukkan bahwa perubahan tingkat inflasi tidak berpengaruh signifikan terhadap tingkat kredit bermasalah.

---

The aim of this research is to analyze the effects of macroeconomic factors, namely gross domestic product (GDP) growth, changes in exchange rates, changes in inflation rate and bank internal factors, namely market shares and credit strategies on non performing loans in Indonesian listed banking companies. Hypotesis-testing is done using fixed effects model of panel regression with a total sample of 30 banks listed at Indonesia Stock Exchange during the first quarter of 2009 to the fourth quarter of 2013. The finding reveal that growth of GDP, and market shares have a negative and significant impact on non-performing loans, while changes in exchange rates and credit strategies have a positive and significant impact on nonperforming loans. The result of this research shows that changes in inflation rates has no significant impact on non-performing loans."

"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 mengetahui pengaruh variabel makroekonomi terhadap pertumbuhan bisnis kartu kredit di Indonesia serta mengetahui daya substitusi kartu kredit terhadap transaksi debit maupun transaksi cash. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan menggunakan metode statistik, sampel yang digunakan dalam penelitian ini meliputi data kredit yang diberikan (KYD), sales volume, NPL, inflasi, BI rate, impor barang konsumsi, selisih ekspor impor, transaksi debit, dan transaksi cash pada periode Januari 2008 sampai dengan Juli 2013. Metode yang digunakan digunakan dalam penelitian ini adalah melakukan analisis regresi linear berganda setiap variabel makroekonomi maupun variabel daya substitusi terhadap kredit yang diberikan (KYD). Dari hasil pengolahan data dapat ditarik kesimpulan bahwa variabel makroekonomi memiliki pengaruh terhadap pertumbuhan KYD adalah inflasi, BI rate, impor barang konsumsi, dan selisih ekspor impor dimana masing ? masing variabel makroekonomi tersebut memiliki pengaruh yang berbeda. Dimana baik variabel BI rate maupun impor barang konsumsi memiliki hubungan negatif terhadap pertumbuhan KYD, sementara untuk variabel selisih ekspor impor memiliki hubungan positif terhadap pertumbuhan KYD. Selain itu juga berdasarkan hasil penelitian, kartu kredit belum memiliki daya substitusi terhadap transaksi kartu debit, tetapi kartu kredit masih diposisikan sebagai alat penambah daya beli masyarakat.

---

This study aims to determine the effect of macroeconomic variables on credit card business growth in Indonesia and determine the substitution effect of debit transaction and cash transaction to the credit card transaction. This research is a quantitative study using statistical methods, the sample used in this study include credit card receivables, sales volume, NPL, inflation, central bank rate, imports of consumer goods, the difference between exports and imports, debit transactions and cash transactions on the period of January 2008 to July 2013. The method used in this research is to conduct multiple linear regression analysis of each macroeconomic variable and substitution effect on receivables.

From the data processing can be concluded that macroeconomic variables that have an influence on the growth receivables are inflation, central bank rate, imports of consumer goods, and the difference between exports and imports where each of these macroeconomic variables have different influences. Either central bank rate or imports of consumer goods have a negative relationship to receivables growth, while exports and imports was positively related to growth receivables. In addition, based on the research, credit card can not be a substitution goods for debit card transactions, but credit still positioned as purchasing power adder."

"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. "