Analisis Macroeconomic Climate terhadap Risiko Kredit Bank Umum Indonesia

Abstract

Perubahan iklim akibat peningkatan emisi karbon telah mendorong pemerintah dan otoritas keuangan untuk menerapkan kebijakan transisi menuju ekonomi rendah karbon. Namun, kebijakan ini berpotensi menimbulkan ketidakstabilan bagi perbankan yang memengaruhi kinerja kredit. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sensitivitas NPL Bank Umum Indonesia terhadap guncangan makroekonomi apabila terjadi penerapan harga karbon. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data time series dari rasio Non- Performing Loan (NPL) dan iklim makroekonomi selama periode 2015 hingga 2024. Analisis data menggunakan metode Vector Autoregression with Exonegous (VAR-X). Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam jangka pendek Non- Performing Loan (NPL) sangat dipengaruhi oleh nilai historisnya sendiri, Kemudian, guncangan pada suku bunga hanya berefek pada awal periode, guncangan pada PDB menghasilkan respons yang relatif moderat. Sebaliknya, inflasi memicu reaksi NPL yang lebih fluktuatif. Hasil uji variance decomposition menunjukkan sebagian besar variasi NPL dijelaskan oleh dinamika NPL itu sendiri. Namun, jika dilihat dari sisi faktor eksternal, inflasi memberikan pengaruh paling besar terhadap pergerakan NPL, diikuti oleh PDB dan terakhir suku bunga.

Climate change driven by rising carbon emissions has compelled governments and financial authorities to implement low-carbon transition policies. However, these policies potentially destabilize the banking sector and impact credit performance. This study investigates the sensitivity of Indonesian banks' Non-Performing Loans (NPL) to macroeconomic shocks under a carbon pricing scenario, utilizing quantitative time series data from 2015–2024. The analysis employs the Vector Autoregression with Exogenous (VAR-X) methodology. The findings indicate that in the short term, NPLs are significantly influenced by their own historical values. Shocks to the interest rate exert a transient initial effect, whereas GDP shocks elicit a moderate response. Conversely, inflation induces a more volatile NPL reaction. Furthermore, variance decomposition reveals that NPL variation is predominantly explained by its own dynamics. Among external factors, inflation exerts the most significant influence on NPL fluctuations, followed by GDP and the interest rate.