## ANALISIS TINGKAT KESEHATAN DAN EFISIENSI PERBANKAN TERHADAP PROFITABILITAS BANK MENGGUNAKAN REGRESI BERGANDA DAN ANOVA *
Studi kasus pada tahun 2014 – 2017
Dita Anggun Lestari 1 and Sarini Abdullah 2‡
1 Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Indonesia, Depok 16424, Indonesia, dita.anggun@sci.ui.ac.id
2 Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Indonesia,
Depok 16424, Indonesia, sarini@sci.ui.ac.id
‡ corresponding author
Indonesian Journal of Statistics and Its Applications (eISSN:2599-0802) Vol 4 No 3 (2020), 401 - xxx
Copyright © 2020 Dita Anggun Lestari and Sarini Abdullah.  This is an open-access article distributed under  the  Creative  Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use,  distribution,  and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
In  this  digital  era,  the  competitiveness  of  small  banks  has  decreased,  and  many bank consolidation phenomena have occurred. This study aims to examine the effect of bank soundness and efficiency on profitability in the face of competition and the current bank consolidation or merger phenomenon. Determination of variables refers to Bank Indonesia standards in measuring bank performance using the RGEC method approach consisting of the ratio of LDR, NIM, BOPO, NPL, CAR, and prime lending rate (SBDK), while bank profitability is represented by ROA. The research object is the bank category BUKU 1 - 4 which is supervised by  OJK and listed as issuers on the Indonesia Stock Exchange during 2014 - 2017. The sampling technique used is purposive sampling so that from 102 banks 34 banks were obtained which were used as research objects. The data analysis technique used is multiple regression analysis and Anova comparison test. Based  on  the results  of data  testing, it is  known  that  simultaneously and  partially  the ratios of LDR, NIM, BOPO, NPL, CAR, and SBDK have an effect on ROA. In comparison to  the  average  BOPO,  prime  lending  rate  and  ROA  variables,  there  are  significant differences with bank categorization BUKU 1-4.
Keywords : anova, bank perfomance, bank profitability, regression.
* Received Aug 2019; Accepted Nov 2020; Published online on Nov 2020

## 1.  Pendahuluan
Perbankan  merupakan  salah  satu  faktor  yang  menentukan  pertumbuhan  ekonomi suatu negara karena fungsinya sebagai lembaga dana public (Kuncoro, 2002). Dalam beberapa  tahun  terakhir,  industri  perbankan  semakin  terkonsolidasi.  Fenomena tersebut tidak hanya terlihat pada jumlah bank umum yang terus berkurang, tetapi juga pada bisnis perbankan yang cenderung semakin terkonsentrasi pada bank-bank besar dan  menengah.  Bank  umum  adalah  lembaga  keuangan,  pencipta  uang,  pengumpul dana  dan  pengumpul  kredit,  pelaksana  lalu  lintas  pembayaran,  stabilisator  moneter serta  dinamisator  pertumbuhan  perekonomian  (Hasibuan,  2005).  Data  Statistik Perbankan Indonesia yang dirilis Otoritas Jasa Keuangan (OJK) menunjukkan jumlah bank umum terus menyusut dari 119 bank pada akhir tahun 2014 menjadi 115 bank pada  akhir  tahun  2017.  Jumlah  bank  menyusut  dikarenakan  terjadinya  akuisisi  dan merger terhadap bank-bank kecil oleh bank-bank yang lebih besar.
Pada  era  digital  ini,  daya  saing  bank-bank  kecil  semakin  menurun.  Masyarakat lebih memilih bank-bank menengah besar untuk menaruh simpanan atau mengajukan kredit. Alasannya, bank-bank menengah besar dianggap lebih aman dan memberikan bunga  kredit  yang  lebih  murah  (Intensari,  2019).  Buktinya,  bisnis  perbankan cenderung semakin terkonsentrasi pada bank menengah besar, terutama bank yang masuk kategori Bank Umum Kelompok Usaha (BUKU) 3 dan 4. BUKU 3 adalah bank dengan modal inti Rp 5 – 30 triliun, sementara BUKU 4 merupakan bank dengan modal inti di atas Rp 30 triliun (Kurniawan, 2017). Jumlah BUKU 3 dan 4 sebanyak 31 bank pada akhir tahun 2017. Dengan demikian, 71 bank lainnya merupakan BUKU 1 dan BUKU 2 dengan masing-masing modal inti kurang dari Rp 1 triliun dan Rp 1 – 5 triliun.
Berdasarkan data dari Otoritas Jasa Keuangan, pada akhir tahun 2014, porsi aset BUKU 3 dan 4 terhadap total aset perbankan adalah sebesar 75,52 persen. Namun pada akhir tahun 2017, porsinya membesar menjadi 83,97 persen. Konsentrasi juga terjadi  pada  penghimpunan  dan  penyaluran  kredit.  Porsi  dana  pihak  ketiga  (DPK) BUKU 3 dan 4  meningkat dari 77,57  persen  pada akhir 2014  menjadi 83,74 persen pada  akhir  2017.  Adapun  porsi  kredit  naik  dari  75,73  persen  menjadi  84,04  persen. Kondisi ini secara alami akan menyebabkan bank-bank kecil semakin terdesak. Jika ingin bertahan, bank-bank kecil harus dapat meningkatkan modalnya atau bergabung (merger) dengan bank yang lebih besar.
Keberadaan finansial teknologi semakin membatasi ruang gerak bank-bank kecil. Kondisi ini banyak menggerus pasar bank-bank kecil seperti UMKM dan personal yang ingin mendapatkan kredit dengan mudah dan cepat. Berikut adalah komposisi jumlah Bank Umum semakin menurun dari tahun ke tahun yang ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1: Jumlah Bank Umum pada Tahun 2014 – 2017 (sumber: Otoritas Jasa Keuangan (OJK), data diolah)
Menanggapi trend konsolidasi perbankan tersebut, maka perlu dilakukan penelitian untuk  mengetahui  kinerja  perbankan  kategori  BUKU  1  dan  2  melalui  rasio-rasio keuangan  dan  membandingkannya  dengan  kinerja  keuangan  perbankan  kategori BUKU 3 dan 4. Menurut Peraturan Pemerintah Republik Indonesia No. 28 tahun 1999 tentang Merger, Konsolidasi, dan Akuisisi Bank, syarat untuk melakukan merger salah duanya adalah: 1) Pada saat terjadinya Merger atau Konsolidasi, jumlah aktiva Bank hasil Merger atau Konsolidasi tidak melebihi 20% (dua puluh perseratus) dari jumlah aktiva seluruh Bank di Indonesia. 2) Permodalan Bank hasil Merger atau Konsolidasi harus  memenuhi  ketentuan  rasio  kecukupan  modal  yang  ditetapkan  oleh  bank Indonesia.  Dengan  kata  lain  masing-masing  bank  harus  dalam  keadaan  sehat  dan memiliki  kecukupan  modal  untuk  menyokong  proses  konsolidasi  yang  memerlukan biaya.
Selain itu perlu diketahui juga bagaimana kinerja perbankan ketegori BUKU 1 dan 2  mempengaruhi  penetapan  suku  bunga  dasar  kreditnya  (SBDK),  mengingat  yang menjadi salah satu kelemahan perbankan kategori BUKU 1 dan 2 dalam melakukan penetrasi  adalah  mahalnya  suku  bunga  kredit  yang  ditawarkan.  Penentuan  tingkat suku bunga kredit tidak hanya penting bagi perbankan tapi juga bagi perekonomian, untuk  mengatur  tingkat  bunga  perbankan  nasional,  bank  sentral  Bank  Indonesia menggunakan  instrumen  tingkat  suku  bunga  acuan  yaitu  BI 7Days  Repo  Rate (BI, 2016).
Dalam menentukan faktor-faktor yang memengaruhi tingkat efisiensi operasional, beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  menjelaskan  konsep-konsep  efisiensi operasional. Berger & Mester (1997) menyebutkan bahwa tingkat modal bank secara langsung memengaruhi biaya (cost) bank dengan menyediakan alternatif sumber dana yang digunakan untuk memberikan kredit. Pancurova & Lyocsa (2013) menyebutkan bahwa rasio modal yang rendah mengarah pada nilai efisiensi yang rendah pula.
Hipotesis “ bad luck ” yang dikemukakan oleh Berger & DeYoung (1997), yaitu Non- Performing Loan (NPL) yang meningkat disebabkan oleh faktor-faktor eksternal yang
0 20 40 60 80 100 120 140 < 1 Tr ili u n
1 - 1 0 Tr ili u n 1 0 - 5 0 Tr ili u n > 50 Tr ili u n To ta l B an k < 1 Tr ili u n
1 - 1 0 Tr ili u n 1 0 - 5 0 Tr ili u n
> 50 Tr ili u n To ta l B an k < 1 Tr ili u n 1 - 1 0 Tr ili u n 1 0 - 5 0 Tr ili u n > 50 Tr ili u n To ta l B an k < 1 Tr ili u n 1 - 1 0 Tr ili u n 1 0 - 5 0 Tr ili u n > 50 Tr ili u n To ta l B an k Desember 2014 Desember 2015 Desember 2016 Desember 2017 Jumlah Bank Umum Konvensional dan Bank Umum Syariah Berdasarkan Pengelompokan Total Aset BUKU 3 SYARIAH BUKU 2 SYARIAH
BUKU 1 SYARIAH
BUKU 4 BUKU 3 BUKU 2 BUKU 1
tidak  dapat  dikontrol  oleh  manajemen  seperti  kondisi  perekonomian  yang  menurun. NPL yang tinggi dapat menyebabkan perbankan tidak memiliki efisiensi operasional. Dengan kata lain, NPL berpengaruh terhadap efisiensi teknis perbankan (Muljawan et al.,  2014).  Surifah  (2011)  mengungkapkan  bahwa  perusahaan  besar  mempunyai sumber  daya  yang  lebih  baik,  biaya  transaksi  yang  lebih  rendah,  dan  lebih  bisa bertahan dalam menghadapi persaingan dan goncangan perekonomian.
Tingkat kesehatan bank adalah hasil penilaian kualitatif atas berbagai aspek yang berpengaruh terhadap kondisi atau kinerja suatu Bank melalui penilaian kuantitatif dan atau penilaian kualitatif terhadap faktor-faktor permodalan, kualitas aset, manajemen, rentabilitas, likuiditas, dan sensitivitas terhadap risiko pasar (BI, 2004). Dalam menilai kesehatan  bank  dapat  dinilai  dengan  berbagai  macam  cara  atau  metode.  Penilaian kesehatan akan berpengaruh terhadap kelangsungan bank yang bersangkutan. Salah satu  alat  untuk  mengukur  kesehatan  bank  adalah  dengan  analisis  CAMEL  ( Capital, Assets, Management, Earning, Liquidity) . Aspek capital (permodalan)  meliputi CAR, aspek assets meliputi NPL, aspek earning meliputi ROA, aspek likuiditas meliputi LDR. Aspek-aspek  tersebut  kemudian  dinilai  dengan  menggunakan  rasio  keuangan sehingga dapat menilai kondisi keuangan perusahaan perbankan (Kasmir, 2002).
Secara umum ukuran profitabilitas pada industri perbankan ada dua, yaitu rate of Return on Equity (ROE) dan Return on Asset (ROA). Selain itu, variabel –variabel yang dapat dipergunakan untuk mengukur kinerja perbankan menurut SEBI No 13/24/DPNP dengan  menggunakan  pendekatan  metode  RGEC  ( Risk  Profile,  Good  Corporate Governance,  Earnings,  and  Capital )  yaitu  LDR  ( Loan  to  Deposit  Ratio ),  NIM  ( Net Interest  Margin ),  BOPO  (Biaya  Operasional  Pendapatan  Operasional),  NPL  ( Non- Performing Loan ), dan CAR ( Capital Adequacy Ratio ) (BI, 2011).
Ukuran  kinerja,  digunakan  sebagai  indikator  tingkat  persaingan  antar  bank, termasuk tingkat keuntungan bank, suku bunga yang dibebankan bank atas pinjaman, dan suku bunga yang mereka bayarkan untuk deposito (Gilbert, 1984). NPL dan LDR merupakan  rasio  untuk  mengukur  risiko  sehingga  berpengaruh  negatif  terhadap profitabilitas.  CAR  merupakan  rasio  yang  mengukur  kekuatan  modal  dari  bank, semakin tinggi modal yang dimiliki maka dapat menjamin keamanan dari suatu bank sehingga  berpengaruh  positif  terhadap  profitabilitas.  Sedangkan  BOPO  dan  SBDK merupakan  cerminan  efisiensi  dari  perbankan.  BOPO  adalah  rasio  yang  mengukur efisiensi  dari  beban  yang  dikeluarkan  oleh  bank  untuk  menghasilkan  laba.  Apabila bebannya  terlalu  tinggi  maka  akan  mengurangi  profitabilitas  dari  bank.  Sedangkan SBDK  (Suku  Bunga  Dasar  Kredit)  merupakan  suku  bunga  terendah  yang mencerminkan  kewajaran  biaya  yang  dikeluarkan  oleh  Bank  termasuk  ekspektasi keuntungan yang akan diperoleh.
Melengkapi penjelasan konseptual yang telah dirujuk, beberapa peneliti juga telah melakukan  beberapa  penelitian  di  berbagai  negara  menyangkut  faktor-faktor  yang memengaruhi  efisiensi  operasional  bank.  Berikut  adalah  rangkuman  studi  empiris terkait  dengan  faktor-faktor  yang  memengaruhi  efisiensi  operasional  bank  yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1: Rangkuman Studi Empiris terkait Faktor Efisiensi Operasional Bank
No Pengaruh Variabel Hasil Penelitian Peneliti 1 Pengaruh CAR terhadap ROA a) Signifikan positif
b) Tidak signifikan
a)  (Broner et al., 2006; Herdinigtyas & Almilia, 2005; Sutadanu, 2009; Werdaningtyas, 2002) b) (Altunbaş* et al., 2005) 2 Pengaruh NIM terhadap ROA c) Signifikan positif d) Tidak signifikan c)  Herdinigtyas, W., & Almilia, L. S. (2005) d)  Boehmer dan Ljungvist (2004) 3 Pengaruh LDR terhadap ROA e) Signifikan positif f)  Signifikan negatif g) Tidak signifikan e)  (Lestari & Sugiharto, 2007; Zhou & Wong, 2008) f)  (Werdaningtyas, 2002) g)  (Boehmer & Ljungqvist, 2004; Yuliani, 2007) 4 Pengaruh NPL terhadap ROA h) Signifikan negatif i)  Tidak signifikan h)  (Ariyanto, 2004; Mawardi, 2004) i)  (Boehmer & Ljungqvist, 2004) 5 Pengaruh BOPO terhadap ROA j)  Signifikan negatif k) Tidak signifikan j)  (Schwaiger & Liebeg, 2008) k)  (Ariyanto, 2004)

## Sumber: Berbagai jurnal
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan  maka  perlu  diadakannya penelitian  untuk  mengetahui  dan  menguji  pengaruh  kinerja  atau  kesehatan  bank terhadap  performa  atau  profitabilitas  bank.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk  menguji  pengaruh  kinerja  atau  kesehatan  bank  yang  diwakilkan  oleh  variabel LDR, NIM, BOPO, NPL, CAR, dan SBDK terhadap performa atau profitabilitas bank yang diwakilkan oleh variabel ROA dengan menggunakan metode statistika analisis regresi dan anova.
Berdasarkan  studi  empiris  yang  dilakukan  oleh  penulis,  pada  penelitian  ini  akan diuji beberapa hipotesis sebagai berikut.
H 1 : BOPO berpengaruh negatif terhadap ROA
H 2 : NIM berpengaruh positif terhadap ROA
H 3 : NPL berpengaruh negatif terhadap ROA
H 4 : SBDK berpengaruh negatif terhadap ROA H 5 : LDR berpengaruh negatif terhadap ROA H 6 : CAR berpengaruh positif terhadap ROA
H 7 : BOPO, NIM, LDR, NPL, CAR, dan SBDK secara simultan berpengaruh terhadap ROA
H 8 : Adanya perbedaan yang signifkan antar variabel terhadap adanya kategori bank BUKU 1 – 4

## 2.  Metodologi

## 2.1 Bahan dan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder,  yaitu  data  yang diambil dari laporan keuangan bank kategori BUKU 1-4 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia  tahun  2014-2017.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  metode dokumentasi, yaitu dengan mengumpulkan data-data yang di ambil dari website Bursa Efek Indonesia yang diakses melalui www.idx.co.id yang berupa annual report . Terdapat 7 faktor untuk menaksir ROA, yaitu LDR, NIM, BOPO, NPL, CAR, dan SBDK.  Untuk  variabel  SBDK  dalam  penelitian  ini  menggunakan  rasio  SBDK  untuk kredit  retail.  Hubungan  antar  pengukuran  tersebut  dengan  ROA  akan  dimodelkan dengan analisis regresi linear berganda.
Populasi  dari  penelitian  ini  terdiri  dari  Bank  Umum  kategori  BUKU  1 –  4  yang diawasi  dan  terdaftar  OJK  sampai  dengan  akhir  tahun  2017  sebanyak  102  bank. Sedangkan  untuk  sampel  dari  penelitian  ini  menggunakan  motode purposive sampling , dengan menggunakan kriteria sebagai berikut.
a.  Bank  umum  dengan  modal  inti  <1  triliun –  50  triliun  yang  terdaftar  sebagai emiten di Bursa Efek Indonesia
b.  Bank umum yang melaporkan laporan keuangannya sepanjang tahun 2014 – 2017
Dari kriteria diatas maka diperoleh 34 bank yang dapat digunakan sebagai sampel dalam penelitian ini. Tabel 2 menyajikan daftar bank yang digunakan sebagai sampel penelitian.

## 2.2 Metode Penelitian
Metode  statistika  yang  digunakan  adalah  analisis  regresi  linear  berganda  dan  uji anova.  Analisis  regresi  linear  berganda  digunakan  untuk  menguji  pengaruh  variabel bebas (independent) terhadap variabel terikat (dependen). Analisis ini juga mencakup uji kelayakan model secara keseluruhan dan uji parsial. Uji kelayakan model ( koefisien regresi )  atau  disebut  dengan  uji  F,  yaitu  untuk  mengetahui  apakah  variabel independen yang terdapat dalam persamaan tersebut di atas secara bersama-sama berpengaruh signifikan pada nilai variabel dependen. Sedangkan, uji parsial ( koefisien regresi) atau  disebut  dengan  uji  t  bertujuan  untuk  menguji  signifikan  konstanta  dan variabel  independen  yang  terdapat  dalam  persamaan  regresi  secara  individu.  Uji anova pada penelitian ini digunakan untuk melihat adanya perbedaan yang signifikan dari  rata-rata  nilai  variabel  berdasarkan  keterkaitan  masing-masing  kategori  bank BUKU 1 – 4.
Tabel 2: Daftar Bank sebagai Sampel Penelitian
Emiten Bank BUKU 4 (Modal Inti >= Rp30 Triliun) 1. BBCA (Bank Central Asia) 2. BBNI (Bank Negara Indonesia)
3. BBRI (Bank Rakyat Indonesia) 4. BMRI (Bank Mandiri)
5. BNGA (Bank CIMB Niaga Tbk – per 25 April 2017) Emiten Bank BUKU 3 (Modal Inti Rp5 – < Rp30 Triliun) 1. BBKP (Bank Bukopin),
2. BBTN (Bank Tabungan Negara),
3. BDMN (Bank Danamon Indonesia),
4. BJBR (Bank Pembangunan Daerah Jawa Barat),
5. BJTM (Bank Pembangunan Daerah Jawa Timur),
6. BNII (Bank Maybank Indonesia),
7. BNLI (Bank Permata),
8. BTPN (Bank Tabungan Pensiunan Nasional),
9. MAYA (Bank Mayapada International – per 2
Juni 2017) 10. MEGA (Bank Mega), 11. NISP (Bank OCBC NISP),
12. PNBN (Bank Pan Indonesia) Emiten Bank BUKU 2 (Modal Inti Rp1 – < Rp5 Triliun)
1. AGRO (Bank BRI Agro Niaga) 2. BABP (Bank MNC Internasional)
3. BACA (Bank Capital Indonesia) 4. BBNP (Bank Nusantara Parahyangan)
5. BGTG (Bank Ganesha)
6. BINA (Bank Ina Perdana)
7. BKSW (Bank QNB Indonesia) 8. BMAS (Bank Maspion Indonesia)
9. BNBA (Bank Bumi Arta)
10. BSIM (Bank Sinar Mas) 11. BVIC (Bank Victoria) 12. NOBU (Bank Nobu) Emiten Bank BUKU 1 (Modal Inti < Rp1 Triliun) 1. AGRS (Bank Agris Tbk),
2. ARTO (Bank Artos),
3. BBYB (Bank Yudha Bhakti),
4. BBHI (Bank Harda Internasional),
5. BSWD (Bank Of India Indonesia)

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Statistika Deskriptif
Dari  tabel  deskriptif  terlihat  pada  variabel  LDR  BUKU  1  &  2  dalam  kondisi  sehat dengan  mean  sebesar  80,3%  sedangkan  BUKU  3  &  4  berada  dalam  kondisi  cukup sehat dengan mean sebesar 88,3%. Standar deviasi keduannya masih lebih kecil jika dibandingkan dengan mean, sehingga dapat dikatakan bahwa simpangan pada data
LDR relatif baik. Berikut adalah statistika deskriptif BUKU 1 & 2 yang diringkas pada Tabel 3.

## Tabel 3: Statistika Deskriptif BUKU 1 & 2
N Range  Minimum  Maximum  Mean Std. Deviation  Variance LDR 17 38.99 54.97 93.96  80.3394 11.18966  125.208 NIM 17 4.42 1.91 6.33 4.4547 1.23856 1.534 BOPO 17 54.81 86.25 141.06  99.5029 15.02396  225.719 NPL 17 7.67 .02 7.69 2.9900 1.72481 2.975 CAR 17 26.16 9.18 35.34  21.1641 6.02194 36.264 SBDK 17 3.70 11.78 15.48  13.1706 1.17931 1.391 ROA 17 4.51 -2.98 1.53 .1982 1.35619 1.839 Valid N (listwise) 17
Berdasarkan Tabel 3, terlihat bahwa pada variabel NIM terdapat perbedaan yang cukup besar dari BUKU 1 & 2 dibandingkan dengan BUKU 3 & 4 dimana maksimum BUKU  3  &  4  berada  pada  11,58%  sedangkan  BUKU  1  &  2  pada  6,33%.  Hal  ini menunjukan  bahwa  BUKU  3  &  4  lebih  banyak  mendapatkan spread bunga  karena dapat  mengelola  bebannya  lebih  efisien  yang  ditunjukkan  dari  variabel  BOPO  pada BUKU 3 & 4 lebih kecil jika dibandingkan dengan BUKU 1 & 2. Berikut adalah statistika deskriptif BUKU 3 & 4 yang diringkas pada Tabel 4.

## Tabel 4: Statistika Deskriptif BUKU 3 & 4
N Range  Minimum  Maximum  Mean Std. Deviation  Variance LDR 17 45.17 60.68 105.85  88.3412 9.69367 93.967 NIM 17 8.07 3.51 11.58 6.0376 2.02026 4.081 BOPO 17 47.43 61.15 108.58  81.5341 11.02972  121.655 NPL 17 3.97 .78 4.75 2.7894 1.08180 1.170 CAR 17 12.28 11.87 24.15  18.5447 3.31525 10.991 SBDK 17 6.04 10.62 16.66  12.2406 1.69756 2.882 ROA 17 4.84 -.73 4.11 2.0735 1.19014 1.416 Valid N (listwise) 17
Berdasarkan Tabel 3 dan Tabel 4, terlihat bahwa variabel NPL pada BUKU 1 & 2 sebesar  2,99%  lebih  tinggi  dari  BUKU  3  &  4  sebesar  2,7%.  Hal  ini  selaras  dengan variabel LDR BUKU 1 & 2 yang lebih kecil dari BUKU 3 & 4. Karena NPL yang cukup tinggi  dapat  menahan  laju  pemasaran  kredit  sehingga  perputaran  modal  dan profitabilitas kurang agresif dan efektif yang ditujukan dari mean variabel CAR pada BUKU 1 & 2 lebih tinggi dibandingkan BUKU 3 & 4, yaitu sebesar 21,16% dan 18,54%. Berdasarkan Tabel 3 dan Tabel 4 juga terlihat bahwa mean variabel SBDK dari BUKU 1 & 2 sebesar 13,17% sedangkan BUKU 3 & 4 sebesar 12,24%. Hal ini menunjukkan bahwa  adanya  penurunan  kinerja  perbankan  BUKU  1  &  2  yang  dikarenakan penawaran suku bunga kredit yang lebih mahal jika dibandingkan BUKU 3 & 4.

## 3.2 Analisis Regresi
Pada analisis regresi, efek parsial dari masing-masing variabel penjelas (independent) dimungkinkan untuk diukur dengan baik jika tidak ada multikolinearitas antar peubah penjelas.  Oleh  karena  itu,  akan  dilakukan  uji  multikolinearitas  terlebih  dahulu,  yang hasilnya tertera seperti berikut.
Tabel 5: Hasil Uji Multikolinearitas Model Correlations Collinearity Statistics Zero-order  Partial  Part Tolerance VIF 1  (Constant) LDR .129  -.053  -.008 .719  1.391 CAR .032 .130  .019 .761  1.315 SBDK -.314 .018  .003 .690  1.449 NIM .634 .602  .111 .516  1.937 BOPO -.979  -.965  -.545 .344  2.910 NPL -.581 .228  .034 .525  1.906
Berdasarkan Tabel 5, terlihat bahwa hasil uji multikolinearitas menyatakan bahwa tidak ada korelasi antar variabel bebas, ditunjukkan dengan nilai VIF kurang dari 10 dan nilai Tolerance lebih besar dari 0,01. Dengan demikian, dapat dievaluasi efek dari masing-masing  variabel  penjelas  pada  BUKU  1  &  2  dan  BUKU  3  &  4  seperti  yang ditampilkan pada Tabel 6 dan Tabel 7 berikut.

## Tabel 6: Hasil Analisis Regresi BUKU 1 & 2
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 10.000 1.025 9.760 .000 LDR .002 .006 .019 .399 .698 .758  1.320 NIM .014 .056 .012 .242 .814 .679  1.473 BOPO -.099 .007 -1.092  -14.269 .000 .307  3.259 NPL .126 .059 .160 2.136 .058 .319  3.136 CAR .012 .010 .052 1.136 .282 .844  1.185 SBDK -.066 .053 -.058 -1.254 .238 .849  1.177
Taksiran regresi: ROA = 10 + 0,002 LDR + 0,14 NIM – 0,99 BOPO + 0,126 NPL + 0,12 CAR – 0,66 SBDK
Berdasarkan  Tabel  6,  terlihat  bahwa  dari  hasil  uji  T  pada  BUKU  1  &  2,  variabel yang  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  ROA  adalah  BOPO.  Sedangkan  pada BUKU  3  &  4  berdasarkan  hasil  uji  T  yang  ditampilkan  pada  Tabel  7,  variabel  yang memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap  ROA  adalah  BOPO  dan  NIM.  Sehingga kesimpulan dari beberapa hipotesis berikut adalah:
H 1 : BOPO berpengaruh negatif terhadap ROA (tidak ditolak)
H 2 : NIM berpengaruh positif terhadap ROA (tidak ditolak pada BUKU 3 & 4, ditolak pada BUKU 1 & 2)
H 3 : NPL berpengaruh negatif terhadap ROA (ditolak)
H 4 : SBDK berpengaruh negatif terhadap ROA (ditolak)
H 5 : LDR berpengaruh negatif terhadap ROA (ditolak)
H 6 : CAR berpengaruh positif terhadap ROA (ditolak)
Tabel 7: Hasil Analisis Regresi BUKU 3 & 4
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1  (Constant) 8.786 1.204 7.297  .000 LDR -.004 .008 -.033 -.491  .634 .670  1.493 NIM .152 .053 .259 2.898  .016 .368  2.714 BOPO -.091 .010 -.841 -9.185  .000 .351  2.852 NPL -.017 .088 -.015 -.188  .855 .457  2.189 CAR -.005 .031 -.013 -.154  .881 .397  2.516 SBDK .020 .056 .029 .364  .723 .457  2.186
Taksiran Regresi: ROA = 8,786 – 0,004 LDR + 0,152 NIM – 0,91 BOPO – 0,17 NPL – 0,005 CAR + 0,20 SBDK
Sementara untuk hipotesis bahwa BOPO, NIM, LDR, NPL, CAR, dan SBDK secara simultan  berpengaruh  terhadap  ROA  (H 7 )  adalah  tidak  ditolak.  Hal  ini  karena berdasarkan uji model secara keseluruhan dengan uji F, diperoleh kesimpulan bahwa paling tidak salah satu dari faktor-faktor tersebut terkait dengan ROA secara signifikan secara statistika pada 𝛼 = 5%, seperti hasil pada Tabel 8 dan Tabel 9 berikut.
Tabel 8: Hasil Analisis Uji F BUKU 1&2
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regressio n 28.899 6 4.817 91.151 .000 b Residual .528 10 .053 Total 29.428 16
Berdasarkan Tabel  8, terlihat bahwa  hasil regresi  yang telah  dilakukan diketahui bahwa koefisien determinasi (R 2 ) untuk BUKU 1 & 2 sebesar  97,1%  sedangkan hasil regresi pada BUKU 3 & 4 yang dapat dilihat pada Tabel 9 adalah sebesar 95,3%. Hal ini  menyatakan  bahwa  variabel  LDR,  NIM,  BOPO,  NPL,  CAR  dan  SBDK  dapat menjelaskan  variabel  ROA  sebesar  97,1%  untuk  BUKU  1  &  2  dan  sebesar  95,3% untuk BUKU 3 & 4.

## 3.3 Analisis Uji Perbandingan (Uji Anova)
Untuk membandingkan apakah ada perbedaan kinerja keuangan pada kategori bank BUKU  1 – 4  melalui rasio-rasio  dari  variabel independent pada penelitian  ini,  maka penguji menggunakan Uji Perbandingan Annova. Prinsip Uji Anova adalah melakukan analisis variabilitas data menjadi dua sumber variasi yaitu variasi di dalam kelompok (within)  dan  variasi  antar  kelompok  (between).  Kelompok  yang  dimaksud  dalam penelitian ini adalah kategori bank BUKU 1 – 4, sedangkan variasi antara kelompok adalah hubungan antar variabel dalam penelitian.

## Deskriptif
Berdasarkan Tabel 10, nilai ROA pada bank BUKU 1 memiliki nilai negatif yang mana menunjukan bahwa bank BUKU 1  mengalami kerugian. Hal ini selaras  dengan nilai BOPO sebesar 109,59 lebih besar dari nilai mean sebesar 90,519. Untuk bank ketogri BUKU 2 terlihat kurang efektif dalam menyalurkan kredit, ditunjukan dari nilai LDR dan CARnya lebih besar dari nilai mean. Dan bila dilihat dari nilai SBDK, bank BUKU 1 dan 2 memiliki nilai SBDK yang lebih tinggi dar nilai mean menunjukan bahwa penawaran harga dari bank BUKU 1 dan 2 kalah bersaing dalam pasar. Selain itu NPL di bank BUKU 1 sangat tinggi yaitu 2 kali nilai mean. Sedangkan untuk NIM bank BUKU  dan 2 memiliki nilai di bawah mean.
Sebelum  melakukan  Uji  Anova  akan diperiksa  terlebih  dahulu  beberapa  asumsi, yaitu:  sampel  berasal  dari  kelompok  yang  independen,  variansi  antar  kelompok homogen, dan data masing-masing kelompok terdistribusi normal.
Tabel 9: Hasil Analisis Uji F BUKU 3&4 Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regressio n 21.997 6 3.666  55.064 .000 b Residual .666 10 .067 Total 22.663 16

## Tabel 10: Statistika Deskriptif Uji ANOVA
N Mean Std. Deviation 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound Upper Bound NilaiLDR Buku4 5 87.2780  7.05746  78.5150  96.0410 Buku3 12 88.7842  10.85541  81.8870  95.6814 Buku2 12 78.1825  12.19729  70.4327  85.9323 Buku1 5 85.5160  6.65223  77.2562  93.7758 Total 34 84.3403  11.07967  80.4744  88.2062 NilaiNIM Buku4 5 6.4320 1.03217 5.1504 7.7136 Buku3 12 5.8733 2.33433 4.3902 7.3565 Buku2 12 4.3375 1.27989 3.5243 5.1507 Buku1 5 4.7360 1.22116 3.2197 6.2523 Total 34 5.2462 1.83523 4.6058 5.8865 NilaiBOP O Buku4 5 72.5940  10.57289  59.4660  85.7220 Buku3 12 85.2592  9.21062  79.4070  91.1113 Buku2 12 95.2967  11.18068  88.1928  102.4005 Buku1 5 109.5980  19.45870  85.4368  133.7592 Total 34 90.5185  15.86157  84.9842  96.0529 NilaiNPL Buku4 5 2.4300 1.03513 1.1447 3.7153 Buku3 12 2.9392 1.10880 2.2347 3.6437 Buku2 12 2.4075 1.31924 1.5693 3.2457 Buku1 5 4.3880 1.91124 2.0149 6.7611 Total 34 2.8897 1.42133 2.3938 3.3856 NilaiCAR Buku4 5 19.2800  1.57807  17.3206  21.2394 Buku3 12 18.2383  3.83836  15.7996  20.6771 Buku2 12 22.1533  5.76003  18.4936  25.8131 Buku1 5 18.7900  6.62076  10.5692  27.0108 Total 34 19.8544  4.96776  18.1211  21.5877 NilaiSBDK Buku4 5 11.2020 .28934 10.8427  11.5613 Buku3 12 12.6733  1.86187  11.4904  13.8563 Buku2 12 12.8442 .90342 12.2702  13.4182 Buku1 5 13.9540  1.49393  12.0990  15.8090 Total 34 12.7056  1.51469  12.1771  13.2341 NilaiROA Buku4 5 2.9780 1.17251 1.5221 4.4339 Buku3 12 1.6967 1.01664 1.0507 2.3426 Buku2 12 .5700 1.09600 -.1264 1.2664 Buku1 5 -.6940 1.62600 -2.7129 1.3249 Total 34 1.1359 1.57618 .5859 1.6858

## Uji Homogenitas
Berdasarkan  Tabel  11,  hasil  uji  homogenitas  menunjukkan  bahwa  hampir  semua varian dari setiap variabel kelompok tersebut sama dimana sig > 𝛼 = 0.05 , sehingga asumsi homogenitas terpenuhi, sedangkan untuk variabel SBDK, asumsi homogenitas tidak terpenuhi.
Tabel 11: Hasil Analisis Uji Homogenitas
Levene Statistic  df1  df2  Sig. NilaiLDR .550 3  30  .652 NilaiNIM 1.833 3  30  .162 NilaiBOPO 1.492 3  30  .237 NilaiNPL .612 3  30  .613 NilaiCAR 1.320 3  30  .286 NilaiSBDK 3.554 3  30  .026 NilaiROA .816 3  30  .495

## Uji Normalitas
Berdasarkan Tabel 12, hasil uji normalitas menunjukan bahwa data pada penelitian ini tidak  semua  kelompok  terdistribusi normal,  dikarenakan  terdapat  sig  <  α =   0.05 sehingga uji Anova tidak cocok.
Tabel 12: Hasil Analisis Uji Normalitas – Shapiro Wilk Variabel Kelompok Bank Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. NilaiLDR Buku4 .265 5 .200 * .922 5 .543 Buku3 .227 12 .089 .870 12 .065 Buku2 .216 12 .129 .901 12 .162 Buku1 .261 5 .200 * .856 5 .213 NilaiNIM Buku4 .254 5 .200 * .879 5 .304 Buku3 .231 12 .077 .847 12 .034 Buku2 .161 12 .200 * .940 12 .503 Buku1 .211 5 .200 * .969 5 .867 NilaiBOPO Buku4 .304 5 .146 .904 5 .432 Buku3 .260 12 .024 .874 12 .073 Buku2 .279 12 .010 .725 12 .001 Buku1 .245 5 .200 * .893 5 .374 NilaiNPL Buku4 .146 5 .200 * .997 5 .997 Buku3 .189 12 .200 * .952 12 .672 Buku2 .101 12 .200 * .992 12 1.000 Buku1 .345 5 .051 .793 5 .071 NilaiCAR Buku4 .168 5 .200 * .986 5 .964 Buku3 .112 12 .200 * .968 12 .892 Buku2 .234 12 .070 .836 12 .025 Buku1 .244 5 .200 * .940 5 .664 NilaiSBDK Buku4 .248 5 .200 * .945 5 .700 Buku3 .290 12 .006 .816 12 .014 Buku2 .186 12 .200 * .846 12 .032 Buku1 .242 5 .200 * .899 5 .403 NilaiROA Buku4 .257 5 .200 * .897 5 .393 Buku3 .197 12 .200 * .909 12 .205 Buku2 .268 12 .017 .783 12 .006 Buku1 .226 5 .200 * .964 5 .837

## Uji Kruskal Wallis
Sebagai  alternatif  akan  dilakukan  uji  perbandingan  dengan  Uji  Kruskal  Wallis. Berdasarkan  Tabel  13  yang  menampilkan  hasil  uji  Kruskal  Wallis,  terlihat  bahwa variabel  yang  memiliki  pengaruh  signifikan  berdasarkan  pembuatan  kategori  adalah BOPO, SBDK dan ROA karena nilai sig nya < 𝛼  =  0.05 . Hal ini juga selaras dengan uji deskriptif  dimana variabel LDR, NIM, CAR, dan NPL masih memiliki rata-rata yang hampir sama di setiap variabel.
Tabel 13: Hasil Analisis Uji Normalitas – Kruskal Wallis

## Uji Post Hoc
Uji  post  hoc  dilakukan  untuk  melihat  kelompok  mana  saja  yang  berbeda.  Dalam penelitian ini, akan dilakukan uji Post Hoc untuk variabel yang signifikan berbeda, yaitu BOPO, SBDK, dan ROA. Akan digunakan  uji Bonferroni untuk variabel BOPO dam ROA, karena hasil uji homogenitas  menunjukan bahwa data  memiliki variansi  yang sama.  Sedangkan  untuk  variabel  SBDK,  akan  digunakan  uji  Games-Howell,  karena asumsi homogenitas tidak terpenuhi.
Berdasarkan Tabel 14  dan Tabel 15, terlihat bahwa kelompok yang  menunjukan adanya  perbedaan  rata- rata  ditandai  dengan  tanda  bintang  “*”  yaitu  BOPO,  SBDK, dan ROA. BOPO pada BUKU 4 memiliki perbedaan yang signifikan bila dibandingkan dengan BUKU 1 sebesar  -37,00 dan BUKU 2 sebesar  -22,70.  Sedangkan BUKU 3 memiliki  perbedaan  signifikan  dengan  BUKU  1  -24,33.  Variabel  SBDK  BUKU  4 terhadap  BUKU  1  memiliki  perbedaan  signifikan  sebesar  -2.7552.    Dan  untuk  ROA pada BUKU 4 memiliki perbedaan signifikan terhadap BUKU 2 -2,40800 dan BUKU 1 -3,67200 sedangkan BUKU 3 memiliki perbedaan signifikan terhadap BUKU 1 sebesar -2,39067.
Tabel 14: Hasil Analisis Uji Bonferroni

## Tabel 15: Hasil Analisis Uji Games-Howell

## 4.  Simpulan
Berdasarkan  pembahasan  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  secara partial/individual pada BUKU 1 & 2 dan BUKU 3 & 4,  faktor yang memiliki pengaruh signifikan  terhadap  ROA  adalah  BOPO.  Secara  partial/individual  pada  BUKU  1  &  2 faktor  NIM  tidak  berpengaruh  positif  secara  signifikan  terhadap  ROA.  Hal  ini dikarenakan BUKU 1 & 2 kurang agresif dalam memasarkan kredit dan kurang efisien dalam  mengelola  modalnya. Sedangkan  pada BUKU 3 & 4  faktor NIM berpengaruh positif  terhadap  ROA  secara  partial/individual.  Pada  BUKU  1  &  2  dan  BUKU  3  &  4, variabel  BOPO,  NIM,  LDR,  NPL,  CAR,  dan  SBDK  secara  simultan  berpengaruh terhadap ROA. Hal ini mengartikan bahwa kinerja atau kesehatan bank berpengaruh terhadap performa atau profitabilitas bank.

## Daftar Pustaka
Altunbaş*, Y., Gadanecz, B., & Kara, A. (2005). Key factors affecting  internationally active  banks’  decisions  to  participate  in  loan  syndications. Applied  Economics Letters , 12 (4): 249 –253.
Ariyanto,  T.  (2004).  Profil  Persaingan  Usaha  dalam  Industri  Perbankan  Indonesia. Perbanas Finance and Banking. Journal , 6 (2): 95 –108.
Berger, A. N., & DeYoung, R. (1997). Problem loans and cost efficiency in commercial banks. Journal of Banking & Finance , 21 (6): 849 –870.
Berger, A. N., & Mester, L. J. (1997). Inside the black box: What explains differences in  the  efficiencies  of  financial  institutions? Board  of  Governors  of  the  Federal Reserve System Working Paper , (1997 –10).
[BI],  Bank  Indonesia.  (2004).  Sistem  Penilaian  Tingkat  Kesehatan  Bank  Umum. Retrieved May 26, 2019, from https://www.bi.go.id
[BI], Bank Indonesia. (2011). Surat Edaran Bank Indonesia Nomor 13/24/DPNP Perihal Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum. Jakarta (ID): Bank Indonesia.
[BI], Bank Indonesia. (2016). Moneter BI 7-day (Reverse) Repo Rate. Retrieved May 26, 2019,
from
https://www.bi.go.id/id/moneter/bi-7day-
RR/penjelasan/Contents/Default.aspx
Boehmer,  E.,  &  Ljungqvist,  A.  (2004). On  the  decision  to  go  public:  Evidence  from privately-held firms .
Broner, F. A., Gelos, R. G., & Reinhart, C. M. (2006). When in peril, retrench: Testing the portfolio channel of contagion. Journal of International Economics , 69 (1): 203 – 230.
Gilbert,  R.  A.  (1984).  Bank  market  structure  and  competition:  a  survey. Journal  of Money, Credit and Banking , 16 (4): 617 –645.
Hasibuan, M. S. P. (2005). Dasar-dasar Perbankan . Penerbit PT Bumi Aksara: Jakarta.
Herdinigtyas,  W.,  &  Almilia,  L.  S.  (2005).  Analisis  rasio  CAMEL  terhadap  prediksi kondisi bermasalah pada lembaga perbankan perioda 2000-2002. Jurnal Akuntansi Dan Keuangan , 7 (2): 131 –147.
Intensari,  R.  (2019). Analisis  kinerja  keuangan  PT.  Bank  Himpunan  Saudara  saat sebelum merger dan PT. Bank Woori Saudara saat setelah merger .
Kasmir,  S.  (2002). Bank  dan  Lembaga  Keuangan  Lainnya .  Jakarta  (ID):  PT.  Raja Grafindo Persada.
Kuncoro, M. (2002). Manajemen perbankan: Teori dan aplikasi. In Suhardjono, BPFE Yogyakarta . Jakarta (ID): PT. Raja Grafindo Persada.
Kurniawan,  R.  (2017).  Perbankan  Mengenal  Istilah  Perbankan:  Kategori  BUKU. Retrieved  May  26,  2019,  from  http://rivankurniawan.com/2017/09/29/mengenal- istilah-perbankan/.
Lestari, M. I., & Sugiharto, T. (2007). Kinerja Bank Devisa Dan Bank Non Devisa Dan Faktor-Faktor Yang Memengaruhinya .
Mawardi,  W.  (2004). Analisis  Faktor  Faktor  Yang  Mempengaruhi  Kinerja  Keuangan Bank  Umum  Di  Indonesia  (Studi  Kasus  Pada  Bank  Umum  dengan  Total  Asset Kurang  Dari  1  Trilyun) (PhD  Thesis).  program  Pascasarjana  Universitas Diponegoro.
Muljawan,  D.,  Hafidz,  J.,  Astuti,  R.  I.,  &  Oktapiani,  R.  (2014).  Faktor-faktor  penentu efisiensi perbankan Indonesia serta dampaknya terhadap perhitungan suku bunga kredit. Working Papar of Bank Indonesia , 2 .
Pancurova,  D.,  &  Lyocsa,  S.  (2013).  Determinants  of  commercial  banks’  efficiency: evidence from 11 CEE Countries. Finance a Uver , 63 (2): 152-179.
Schwaiger,  M.  S.,  &  Liebeg,  D.  (2008).  Determinants  of  bank  interest  margins  in Central and Eastern Europe. Financial Stability Report , 14 (1): 68 –87.
Surifah,  S.  (2011).  Kepemilikan  ultimat,  tingkat  risiko,  efisiensi  dan  kinerja  industri perbankan di Indonesia. Jurnal Siasat Bisnis , 15 (1):37-53.
Sutadanu, H. (2009). Pengaruh FDR dan CAR terhadap ROA bank. Jurnal Keuangan . Werdaningtyas, H. (2002). Faktor yang Mempengaruhi Profitabilitas Bank Take Over Pramerger di Indonesia. Jurnal Manajemen Indonesia , 1 (2): 24 –39.
Yuliani, Y. (2007). Hubungan efisiensi operasional dengan kinerja profitabilitas pada sektor  perbankan  yang  go  publik  di  Bursa  Efek  Jakarta. Jurnal  Manajemen  Dan Bisnis Sriwijaya , 5 (10): 15 –43.
Zhou,  K.,  &  Wong,  M.  C.  (2008).  The  determinants  of  net  interest  margins  of commercial banks in mainland China. Emerging Markets Finance and Trade , 44 (5): 41 –53.