Available at http://jurnal.stie-aas.ac.id/index.php/jie Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 7(02), 2021, 1053-1067
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Profitabilitas Bank Syariah Indonesia dan Malaysia
Ike Dwi Astuti 1*) ,  Nur Kabib 2) 1,2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, Institut Agama Islam Negeri Salatiga *Email korespondensi: ikedwiastuti99@gmail.com

## Abstract
One of the benchmarks for state progress in banking which affects economic activity (Khasanah, 2016). This study aims to determine the factors that influence profitability included CAR,  BOPO,  FDR, on ROA with NPF as a moderating  variable for Indonesian  and Malaysian Islamic  banking listed in  the  Financial  Services  Authority (OJK)  and  Bank  Negara  Malaysia  (BNM)  for  the  2014-2019  period.  This  type  of  quantitative  research  with secondary data is in the form of panel data. The sample includes 11 Indonesian Islamic banks and 7 Malaysian Islamic  banks.  The  collection  method  is  to  access  the  annual  report  on  the  bank's  website.  Multiple  Linear Regression analysis tool with the Eviews 10 Version application. The analysis used the Descriptive Statistical Test, Stationarity Test, and Multiple Linear Regression Test. The test results include: 1) CAR is not significant to ROA; 2) BOPO is not significant to ROA; 3) FDR is not significant to ROA; 4) CAR with NPF as a moderating variable has a positive and significant effect on ROA; 5) BOPO with NPF as a moderating variable has a negative and significant effect on ROA; 6) FDR with NPF as a moderating variable has a negative and significant effect on ROA.

## Keywords: ROA, CAR, BOPO, FDR,  NPF
Saran sitasi : Astuti, I. D., & Kabib, N. (2021). Faktor-faktor yang Mempengaruhi Profitabilitas Bank Syariah Indonesia
dan Malaysia. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam, 7 (02), 1053-1067.
doi:http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v7i2.2534
DOI : http://dx.doi.org/10.29040/jiei.v7i2.2534

## 1. PENDAHULUAN
Tolok  ukur  kemajuan  negara  salah  satunya adalah  perbankan  yang  memiliki  pengaruh  terhadap kegiatan perekonomian. Perkembangan dan kemajuan ekonomi dialami oleh industri perbankan. Berdasarkan  prinsip operasional,  perbankan meliputi perbankan  konvensional  dan  syariah  (Khasanah, 2016).  Perbankan  mempunyai  peran  penting  dalam aktifitas  perekonomian.  Bank  berperan  menghimpun serta  menyalurkan  dana  yang  diperoleh  dari masyarakat  menuju  peningkatan  taraf  hidup  rakyat secara  efektif  dan  efisien  (Wiwoho, 2014).  Kegiatan utama  lembaga  keuangan  bank  meliputi  tabungan, deposito, dan simpanan giro (Arinta, 2016). Selain itu, perbankan  juga  berperan  strategis  untuk  menunjang pembangunan  ekonomi  nasional.  Pemerintah  perlu menyiapkan  semua  sektor  salah  satunya  perbankan untuk  menunjang  pembangunan  ekonomi  nasional (Sengkey et al., 2018).
Kegiatan  operasional  perbankan  syariah  sesuai Al-Qur`an dan Hadits (Kabib et al., 2021). Perbankan syariah mempunyai kesempatan besar untuk menguatkan  perekonomian  negara  karena  mampu bertahan dan lebih mandiri dalam menghadapi gejolak moneter yang berasal dari dalam maupun luar negeri (Marimin & Romdhoni, 2017). Berdasarkan data dari Global  Islamic  Finance  Report (GIFR)  tahun  2019 bahwa Indonesia memperoleh skor 81,93 yang mana mengalami  peningkatan  dari  sebelumnya  57,8. Sedangkan  Malaysia  memperoleh  skor  81,05. Pertumbuhan  ekonomi  syariah  di  Indonesia  dan Malaysia semakin menunjukkan perkembangan setiap tahunnya.  Penduduk  mayoritas  muslim  menjadi penyebab salah satunya (cnnindonesia.com, 2019).
Perbankan  syariah  pertama  di  Indonesia  tahun 1991  adalah  Bank  Muamalat  Indonesia,  beroperasi dengan dukungan Majelis Ulama Indonesia, pemerintah, dan sebagian pengusaha muslim, seperti
Ikatan Cendikiawan Muslim di Indonesia tahun 1992. Perseroan  mencatat  Kerugian  Bank  Muamalat  tahun 1998  akibat  dampak  krisis  mencapai  Rp  105  miliar. Bank  Muamalat  berupaya  menemukan  pemodal potensial  yakni  memperoleh  suntikan  dana    dari Islamic Development Bank, Arab Saudi. Tahun 1999- 2002  kembali  bangkit  dan  memperoleh  laba (Thoin,2019); (Munifa et al., 2019). UU No. 21 tahun 2008  Perbankan  Syariah  yaitu  semua  hal  mengenai Bank  Syariah  serta  Unit  Usaha  Syariah,  seperti kegiatan  usaha,  kelembagaan,  serta  pelaksanaan kegiatan usaha.
Perbankan syariah di Malaysia pertama kali yaitu tahun  1980  diperkenalkan  berdasarkan  inisiatif Perdana  Menteri  (Mahathir  Muhammad)  saat  secara resmi Malaysia membuat Undang-Undang Perbankan Syariah (1983) serta UU Takaful (1984). Bank syariah menerapkan konsep secara lengkap sebagai perusahaan umum pada tahun 1983 (Ghozali, 2020). Pada  1  Maret  1983  Bank  Islam  Berhad  merupakan bank yang pertama kali didirikan dengan menawarkan layanan  dan  produk  perbankan  syariah  (Abdullah  et al., 2019).
Indonesia dan Malaysia sebagai negara mayoritas muslim yang mempunyai potensi untuk mengembangkan  perbankan  syariah.  Jumlah  muslim di  negara  indonesia  sebanyak  231.000.000  jiwa. Sedangkan  di  Malaysia  sebanyak  16.318.355  jiwa (id.wikipedia.org).  Berdasarkan  Global  Islamic Economy  Report,  peringkat  tata  kelola  perusahaan, awareness,  finansial,  dan  sosial  keuangan  syariah Malaysia  sudah  lebih  maju  dari  Indonesia.  Berikut gambar pemegang aset syariah terbesar:

## Gambar 1.1 10 Top Biggest Holders of Syariah- Compliant Assets
Sumber: Union of Arab Banks, Thomson Reuters Berkembangnya perbankan syariah di Indonesia maupun  Malaysia  perlu  dibarengi  dengan  naiknya profitabilitas, hal tersebut mengakibatkan
kepercayaan masyarakat terhadap bank menjadi lebih baik. Profitabilitas sebagai cerminan memperoleh laba bank dari kepemilikan pengelolaan (Rifai et al., 2013). Penelitian ini variabel profitabilitasnya diukur dengan ROA  (Return  On  Assets).  Keunggulan  rasio  ROA sebagai  pengukuran    komprehensif    mempengaruhi laporan  keuangan,  mudah  dihitung  dan  dipahami, serta  sebagian  besar  dapat  diterapkan  di  setiap  unit organisasi  profitabilitas  (Arnova,  2016).  Berikut daftar  perkembangan  profitabilitas  bank  syariah Indonesia dan Malaysia:
Tabel 1.1 Perkembangan Rasio Profitabilitas
Tahun Perkembangan rasio profitabilitas Indonesia Malaysia 2014 0.79% 1.2% 2015 0.84% 1.0% 2016 0.63% 1.0% 2017 0.63% 1.1% 2018 1.28% 1.1% 2019 1.73% 1.2%
Berdasarkan  tabel  1.1  profitabilitas  mengalami stagnansi  dan  kenaikan.  Rasio  ROA  perbankan syariah  Indonesia  dan  Malaysia  berkembang  hampir setiap  tahunnya.  Perkembangan  ROA  memiliki  arti efisiennya  pengelolaan  aset  perbankan.  Pentingnya ROA  diteliti  adalah  untuk  menjaga  keberlanjutan perusahaan  dan  para  stake  holder  (Sengkey  et  al., 2018).
Variabel ROA dipengaruhi beberapa hal seperti: Capital Adequacy Ratio (CAR), Efisiensi Operasional menggunakan  rasio  biaya  operasional  terhadap pendapatan  operasional  (BOPO),  Financing  to Deposit Ratio (FDR), dan Net Performing Financing (NPF).  CAR  sebagai  rasio  untuk  mengetahui banyaknya  aktiva  berisiko  suatu  bank.  Aktiva tertimbang  menurut  risiko  (ATMR)  yaitu  8%  perlu dipertahankan  sebagai  bentuk  kewajiban  dalan menyediakan  modal  minimum  bank.  Pengupayaan penyediaan  modal  tersebut  karena  dalam  menambah kegiatan yang membutuhkan aktiva perlu penambahan  modal  (Tambuwun  &  Sondakh,  2015). Hasil  penelitian  C.  Zelin  (2018),  Dedy  dan  Addien (2017),  Desi  (2016),  dan  Siti  (2015)    CAR berpengaruh positif signifikan terhadap ROA. Namun berbeda  Annisa  (2018)  bahwa  CAR  berpengaruh negatif terhadap ROA. Serta penelitian Retna (2017) CAR tidak berpengaruh signifikan terhadap ROA.
Rasio  BOPO  untuk  mengetahui  kemampuan dalam  mengendalikan  biaya  operasional  terhadap pendapatan  operasional  bank  (Hartini,  2016).
Pengelolaan  biaya  operasional  bank  semakin  efisien apabila  rasio  BOPO  kecil.  Penelitian  Dyah  (2019), Yani (2017), Monica (2017), serta Ayu (2016) BOPO memiliki pengaruh negatif terhadap ROA. Sedangkan penelitian Siti (2018) BOPO tidak memiliki pengaruh terhadap ROA.
Variabel (FDR) pengendaliannya masih menjadi masalah dilematik dalam dunia perbankan. Tingginya tingkat rasio FDR sebagai indikator bank gagal dalam menjalankan  bisnis.  Sebaliknya  rendahnya  FDR menunjukkan  bank  memiliki  likuiditas  baik,  namun tidak  mampu  menyalurkan  pembiayaan  secara optimal, hal tersebut menyebabkan tingkat profitabilitas turun. FDR bertujuan sebagai pengukur kesehatan kegiatan atau operasi bank (Almunawwaroh & Marliana, 2018). Hasil penelitian Medina  dan  Rina  (2018),  Muhammad  dan  Salamah (2017), serta Ningsukma dan Haqiqi menyatakan FDR memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  ROA.  Namun Kustiyani (2019) FDR memiliki pengaruh positif dan signifikan.  Serta  Uswatun  (2017)  FDR  tidak berpengaruh terhadap ROA.
Listin dan Rohmawati (2015), Risiko yang sering dihadapi  bank  umum  syariah  sebagai  lembaga intermediasi seperti halnya yang biasa dihadapi bank konvensional yakni risiko NPF. NPF digunakan untuk mengetahui  pembiayaan  yang  bermasalah  terhadap total  pembiayaan  yang  disalurkan  bank.  Variabel moderasi  penelitian  ini  menggunakan  NPF  yang dipengaruhi  oleh  CAR,  BOPO,  dan  FDR  terhadap ROA. Oleh karena itu, peneliti memiliki ketertarikan untuk  meneliti  profitabilitas  perbankan  syariah Indonesia dan Malaysia yang berjudul “Faktor-faktor yang  Mempengaruhi  Profitabilitas  Bank  Syariah Indonesia dan Malaysia”.
Beberapa  Tinjauan  Pustaka  yang  digunakan dalam pengembangan hipotesis a. Return On Assets (ROA)
Rasio profitabilitas digunakan sebagai pengukur tingkat laba atau keuntungan dari aktivitas. Penelitian ini dalam mengukur rasio profitabilitas menggunakan ROA . Tujuan rasio ini untuk membandingkan antara laba  dengan  total  asset  suatu  bank  dan  mengetahuin tingkat  efisiensi  dari  pengelolaan  asset    suatu perusahaan  (Sambelay  &  Rate,  2017).  Penelitian Annisa  (2018)  bahwa  penelitian  ROA  lebih diutamakan  karena  menunjukkan  kemampuan  bank dalam mengelola asset dari masyarakat. Surat Edaran Bank  Indonesia  No.  30/3/UPPB  pada  30  April  1997 serta Surat Keputusan Direksi BI No. 30/12/KEP/DIR
tentang  penilaian  kesehatan  bank  diatas  1,215%. Berdasarkan  ketetapan  dari  Bank  Indonesia  bahwa dalam menghitung ROA dengan rumus :
𝑅𝑂𝐴 = Laba Bersih 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑒𝑡 𝑋 100%
b. Capital Adequacy Ratio (CAR)
Permodalan digunakan untuk mengetahui besarnya  jumlah  modal  yang  dimiliki  bank.  Modal merupakan  cerminan  besarnya  sumber  dana  dalam pembiayaan operasional bank. Penelitian ini menggunakan  rasio  permodalan  yang  diukur  dengan CAR.  Rasio  ini  yaitu  cukupnya  modal  sebagai pertahanan  modal  yang  meliputi  kemampuan manajemen  dalam  identifikasi,  pengawasan,  serta kontrol risiko sebagai pengaruh terhadap modal bank. Ketentuan  BSI  ( Bank  for  International  Setlement) yakni rasio  pemenuhan  kebutuhan  Modal  Minimal Bank sebanyak 8% (Zulifiah & Susilowibowo, 2014). Secara sistematis, penghitungan rasio CAR menggunakan rumus :
CAR = Modal Bank ATMR 𝑋 100% c. Belanja Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
Biaya  Operasional  sebagai  rasio  pembanding beban  operasional  dengan  pendapatan  operasional. Mengetahui  tingkat  efisiensi  dan  kemampuan menjalankan kegiatan operasional bank menggunakan BOPO.  Ketetapan  Bank  Indonesia  beradasarkan  SE No.  6/73/INTERN  24  Desember  2004  bisa  ditolerir perbankan maksimal 96%. Bank dinilai efisien ketika mengeluarkan biaya operasional dengan rasio BOPO semakin  kecil.    Keadaan  tersebut  memungkinkan kondisi  bermasalah  dalam  bank  semakin  kecil (Wibisono,  2017).  Rumus  penghitungan  BOPO adalah:
BOPO = Biaya Operasional
Pendapatan Operasional 𝑋 100%
d. Financing to Deposit Ratio (FDR)
FDR  sebagai  rasio  yang  digunakan  sebagai pengukur kemampuan penyaluran dana bank terhadap pihak yang memerlukan modal. Tingginya tingkat aset perbankan  menyebabkan  semakin  tinggi  FDR sehingga kerawanan perbankan semakin tinggi. FDR sebagai  cerminan  kemampuan  membayar  kembali penarikan dana oleh deposan terhadap andalan kredit yang diberikan untuk sumber likuiditas. Atau dengan artian  cerminan  pemberian  kredit  terhadap  nasabah bisa  mengimbangi  kewajiban  bank  dengan  penuhi deposan  yang  berkeinginan  mengambil  kembali
uangnya dimana pihak bank menggunakannya sebagai pemberian  kredit  (Pravasanti,  2018).  Indikasi tingginya  rasio  FDR  mengakibatkan  semakin rendahnya bank dalam likuiditas. Penyebabnya adalah dana untuk membiayai kredit lebih besar. Rasio FDR menunjukkan kemampuan dan kerawanan suatu bank. Batas aman rasio FDR adalah 85% - 100% (Wibisono, 2017).  Surat  Edaran  BI  No.  3/30  DPNP  tanggal  14 bahwa  jumlah  pinjaman  diberikan  terhadap  jumlah dana pihak ke tiga. Rasio FDR dihitung menggunakan rumus:
FDR = Jumlah dana yang diberikan Total dana pihak ketiga 𝑋 100%
e. Non Performing Financing (NPF)
Rasio  NPF  merupakan  cerminan  pembiayaan bermasalah  perbankan.  NPF  memberikan  dampak pada  profitabilitas  bank.    Tingkat  NPF  yang  tinggi menjadikan  pembiayaan  menjadi  rendah.  Ketika tingkat pembiayaan rendah, mengakibatkan Profitabilitas akan rendah (Munir, 2018). Berdasarkan Surat Edaran BI No. 3/30 DPNP tanggal 14 Desember 2001,  pengukuran  NPF  dengan  membandingkan pembiayaan  bermasalah  terhadap  total  pembiayaan. NPF dihitung menggunakan rumus:
NPF = Pembiayaan Bermasalah
Total Pembiayaan
𝑋 100%

## 2. METODE PENELITIAN
Jenis Penelitian
Jenis penelitian adalah kuantitatif yaitu pengumpulan data berbentuk angka, kemudian diolah serta  dianalisis  guna  memperoleh  informasi  ilmiah dari angka-angka tersebut (Mulyadi, 2013). Penelitian menggunakan  data  sekunder  yaitu  pemerolehan  data mengacu  pada  informasi  yang  tersusun  kemudian dipublikasikan  oleh  instatnsi  terkait.  Data  yang digunakan  adalah  data  panel  yakni  gabungan  data cross section dan time series. Variabel ROA sebagai cross  section  dan  time  series  meliputi  CAR,  BOPO, FDR, serta NPF.
Penelitian  ini  dimaksudkan  guna  meneliti pengaruh  CAR,  BOPO,  dan  FDR  terhadap  ROA dengan  NPF  sebagai  variabel  moderasi  pada Perbankan  Syariah  Indonesia  dan  Malaysia  tahun 2014-2019.  Penelitian  dilaksanakan  di  Bank  Umum Syariah  Indonesia  dan  Malaysia  yang  memenuhi kriteria  untuk  penelitian  ini.  Data  penelitian menggunakan annual report yang sudah dipublikasikan  pada  website  resmi  perbankan Indonesia dan Malaysia

## Populasi dan Sampel
Generalisasi  dari  subyek  ataupun  obyek  yang memiliki karakteristik atau kualitas yang dibutuhkan peneliti  dengan  tujuan  dipelajari  kemudian  menarik kesimpulan  disebut  sebagai  populasi    (Handayani  & Budianingrum,  2011).  Populasi  dalam  penelitian  ini yaitu Bank Syariah yang terdaftar di OJK serta BNM periode 2014-2019.
Sampel  merupakan  sebagian  dari  jumlah  serta karakteristik  populasi.  Penelitian  menggunakan purposive  sampling  yakni  dalam  penentuan  sampel dipilih  didasarkan  atas  karakteristik  anggota  sampel yang  ditentukan  untuk  maksud  dan  tujuan  tertentu (Yuliana,  2012).  Adapun  kriteria  dan  pertimbangan- pertimbangan  penentuan  sampel  pada  penelitian  ini meliputi:
a.  Perbankan syariah Indonesia serta Malaysia  yang terdapat dalam daftar OJK dan BNM.
b.  Perbankan  syariah  meliputi  bank  umum  syariah yang kepemilikan lokal bukan asing.
c.  Perbankan syariah secara konsisten mempublikasikan annual report tahun 2014-2019. d.  Perbankan syariah yang mempunyai data diperlukan dalam penelitian tahun 2014-2019.
Tabel 3.1 Kriteria Pemilihan Sampel Penelitian
No Kriteria Sampel Indonesia  Malaysia 1.  Perbankan  syariah  yang terdapat  dalam  daftar OJK dan BNM 14 16 2.  Kepemilikan bank syariah lokal bukan asing 13 11 3.  Bank syariah yang mempublikasikan annual report tahun 2014-2019 12 10 4.  Perbankan  syariah  yang mempunyai  data  yang diperlukan dalam penelitian 11 7
Banyaknya sampel yang memenuhi kriteria yaitu 11  bank  syariah  Indonesia  dan  7  Bank  syariah Malaysia.  Tabel  berikut  menunjukkan  sampel penelitian:

## Tabel 3.2 Daftar Bank Syariah sebagai Sampel
Penelitian No Indonesia No Malaysia 1.  Bank BCA Syariah  11.  Maybank Islamic Berhad 2.  Bank Jabar & Banten Syariah 12.  Am Islmaic Bank Berhad 3.  BNI Syariah 13.  Bank Islam Malaysia Berhad 4.  Bank Rakyat Indonesia Syariah 14.  CIMB Islamic Bank Berhad 5.  Bank Victoria Syariah 15.  Hong Leong Islamic Bank Berhad 6.  Bank Bukopin Syariah 16.  Affin Islamic Bank Berhad 7.  Bank Mega Syariah 17.  RHB Islamic Bank Berhad 8.  Bank Syariah Mandiri 9.  Bank Muamalat Indonesia 10.  Bank Panin Dubai Syariah
11.  Bank BTPN
Syariah

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  penelitian  berupa observasi  tidak  langsung,  yakni  dalam  pengumpulan dokumen-dokumen  annual  report  perbankan  syariah Indonesia dan Malaysia periode 2014-2019. Penelitian ini  menggunakan  data  sekunder  yaitu  data  yang didapatkan  peneliti  dari  sumber  yang  sudah  tersedia (Novalia & Nindito, 2016). Data penelitian ini didapat pada  website  resmi  perbankan  Indonesia  dan Malaysia.  Annual  report  tersebut  kemudian  diolah untuk menghasilkan hipotesis. Sumber lain penelitian ini  meliputi  jurnal,  artikel,  buku,  laporan  penelitian, serta  perangkat  lainnya  yang  berhubungan  dengan penelitian.  Hal  tersebut  bertujuan  penulis  terbantu dalam  memecahkan  masalah  yang  diteliti,  kemudian hasilnya  digunakan  untuk  bahan  pertimbangan. Penelitian  membutuhkan  adanya  variabel.  Variabel penelitian sebagai atribut, konstruksi, nilai seseorang, kegiatan maupun obyek ditetapkan oleh peneliti yang mempunyai  variasi  tertentu  guna  dipelajari,  dicari informasinya, serta diambil kesimpulannya (Komasari  &  Helmi,  2000).  Definis  operasional variabel meliputi:

## Teknik Analisis
Teknik  analisis  data  merupakan  cara  mengolah pengumpulan data sehinga bisa menghasilkan olahan data. Tujuan teknik analisis adalah sebagai penjawab dari permasalahan yang sudah dirumuskan. Pentingnya  profitabilitas  suatu  bank  serta  sebagai pelaksana  prinsip  kehati-hatian  dan  tidak  merugikan masyarakat. Analisis deskriptif kuantitatif dan regresi dalam penelitian ini sebagai pengukur pengaruh CAR, BOPO, dan NPF terhadap ROA dengan NPF sebagai Variabel moderasi pada perbankan syariah Indonesia dan  Malaysia.  Rasio  CAR,  BOPO,  FDR  dengan dimoderasi  NPF  berpengaruh  terhadap  ROA.  ROA (Profitabilitas)  perbankan  dinilai  baik  apabila  bisa meningkatkan  kepercayaan  masyarakat  dengan menyimpan  dananya  ataupun  melakukan  transaksi yang lain (Siagian et al., 2018). Analisis regresi diolah memakai  data  panel  yaitu  perpaduan  data  cross section  dan  time  series.  Model  regresi  data  panel dalam penelitian yakni sebagai berikut:
Y =  α  +  β1CAR+  β2BOPO  +  β3FDR  +  β4NPF  + β5NPFCAR + β6NPFBOPO + β7NPFFDR + e Keterangan:
Y  =  Profitabilitas (ROA)
α  =  Konstanta
e  =  Error

## a. Uji Stasioneritas
Penelitian  menggunakan  Uji  Levin,  Lin  & Chu. Data dinilai stasioner apabila waktu rata-rata variannya bersifat konstan dan kovarian antar dua data  runtut  waktu  dari  kelambanan  dua  tahun (Anam  et  al.,  2021).  Keputusan  uji  stasioner diambil apabila nilai probabilitas  < 0,05 memiliki arti bahwa data memiliki sifat stasioner (Ardana, 2018).

## b. Penentuan Model Estimasi
Banyaknya variabel penjelas memungkinkan semakin  kompleks  estimasi  parameternya.  Perlu beberapa  metode  dalam  melakukan  estimasi parameternya, meliputi:
1) Common Effect Model (CEM)
Penggabungan  seluruh  data  dalam  metode Common Effect Model (CEM) tidak memperhatikan waktu serta tempat penelitian. Asumsinya  adalah  perilaku  data  antar unit cross  section dari  berbagai  periode  yaitu sama. Masing-masing variabel memiliki nilai intersep  sama,  seperti  halnya  slop  koefisien seluruh  unit  time  series  serta  cross  section.
Sebagai upaya untuk mengestimasi parameter common effect model maka bisa
menggunakan Ordinary Least Square (OLS) (Wulandari, 2017). Persamaan  regresi Common  effect  model dengan n variabel dituliskan :
Yit =  Xitβit  +  eit
Keterangan:
Yit  :  Penelitian  dari  unit  ke-i  serta  diamati periode  ke-t  (yaitu  variabel  dependen data panel).
Xit  :  Variabel  independen  unit  ke-i  dan diamati  periode  ke-t  disini  asumsi  Xit sebagai variabel konstanta.
eit  :  Komponen  error  mempunyai  harga mean  0    dan  variansi  homogen  dalam waktu serta independen dengan Xit.
2) Fixed Effect Model (FEM)
Teknik  estimasi  data  panel  dan  variabel dummy dengan tujuan memperoleh intercept disebut  sebagai Fixed  Effect  Model (FEM).
Intercept  diantara  bank  syariah,  terjadinya perbedaan intercept karena adanya perbedaan manajerial, budaya kerja serta insentif. Model ini  diasumsikan  koefisien  regresi  tetap diantara  perbankan  serta  waktu  (Wulandari, 2017).
Variabel dummy pendekatannya biasa disebut least square dummy variabel (LSDV). Berikut model regresi FEM:
Yit           =  Xitβ + Ci + .... + εit
Dimana:
Xit  :  Variabel  independen  unit  ke-i  dan
diamati  pada  periode  ke-t  dengan asumsi Xit sebagai variabel konstanta Ci  :  Variabel dummy
3) Random Effect Model (REM)
Estimasi  REM  yaitu  efek  individu  yang memiliki  sifat  random  untuk  semua unit cross-section . Keuntungan model yaitu dapat menghilangkan heteroskedastisitas
(Wulandari,  2017).  Adapun  persamaan regresi REM  sebagai berikut:
Yit           = Xitβ + Vit
Keterangan:
Vit  :  Ci +  Di + εit Ci  :  Asumsinya memiliki sifat independent and identically distributed (iid) normal
apabila  mean  0  serta  variansi  Ϭ2c (komponen cross section )
Di   :  Asumsinya  memiliki  sifat  iid  normal apabila  mean  0  serta  variansi  Ϭ2d (komponen time series error ). εit  :  Asumsinya  memiliki  sifat  iid  apabila mean 0 dan variansi Ϭ2e.
c. Tahapan Analisis Data
Model  dipilih  dengan  pertimbangan  yang paling sesuai dan tepat dengan tujuan penelitian. Berdasarkan  karakteristik  data  yang  dimiliki, terdapat tiga uji alat pemilihan model regersi dari data panel meliputi:
1) F Test ( Chow Test )
Pemilihan metode Common Effect atau Fixed Effect dilakukan  menggunakan  uji  chow (Munandar, 2017). Adapun saat pengambilan keputusan terdapat ketentuan metode meliputi:
H0  : Common effect H1  : Fixed effect Apabila  nilai p-value  cross  section  Chi Square < cross section Chi Square < α = 5% atau  probabilitas  (p-value)  F  test  <  α  =  5% berarti H0 ditolak atau bisa fixed effect adalah metode yang digunakan. Apabila nilai p-value cross  section  Chi  Square ≥  α  =  5%,  atau probabilitas (p-value) F test ≥ α = 5% berarti H0  diterima,  atau common  effect sebagai metode yang digunakan.
a) Hausman Test
Fungsi  Hausman  test  adalah  sebagai pemilih metode Fixed Effect dan Random Effect lebih  bagus  daripada Common Effect (Munandar,  2017).  Adapun  saat pengambilan  keputusan  menggunakan ketentuan yang meliputi:
H0 : Random effect H1 : Fixed effect Apabila  nilai p-value  cross  section random <  α  =  5%  berarti  H0  ditolak sehingga  metode  yang  digunakan fixed effect . Namun, apabila nilai p-value cross section  random ≥  α  =  5%  berarti  H0
diterima sehingga metode yang digunakan random effect.
b) Lagrange Multiplier (LM) Test
Fungsi uji LM adalah sebagai uji pemilih antara  metode random  effect atau common  effect .  Uji  signifikansi random
effect adalah  sebutan  biasanya  dari  LM yang dikembangkan  Bruesch–Pagan  atas dasar nilai residual metode common effect
(Munandar, 2017). Adapun saat pengambilan  keputusan  menggunakan ketentuan yang meliputi:
H0 : Common effect H1 : Random effect Apabila  nilai p-value  cross  section  Chi Square < α = 5%, atau nilai probabilitas (P-value)  F  test  <  α  =  5%,  berarti  H0 ditolak  sehingga  metode  yang  dipakai random  effect. Jika  nilai p-value  cross section  Chi  Square ≥  α  =  5%,  atau  nilai probabilitas  (p-value)  F  test  ≥  α  =  5% berarti  H0  diterima,  sehingga  metode common effect yang digunakan.
d. Uji Signifikansi
Uji  signifikansi  dalam  penelitian  ini  terdiri menjadi beberapa uji, meliputi:
1) Uji  Signfikansi  Parameter  Individual  (Uji Statistik T)
Uji  statistik  T  menunjukkan  pengaruh  serta signifikansi  pada  masing-masing  variabel independen (penjelas) terhadap variasi variabel  dependen.  Tingkat  keyakinan  uji parsial koefisien regresi memakai uji-t dengan skala  keyakinan    95%    secara  parsial, sedangkan    secara  analisis  (α)    5%  sebagai tingkat  kesalahan.  Ketentuan  degree  of freedom  (df)  =  n  -  k,  dimana  n  sebagai besarnya  sampel,  k  sebagai  jumlah  variabel (Khoirudin, 2013).
Adapun dasar pengambilan keputusannya yakni: Apabila  t-hitung  <  t-tabel  :  H0  diterima sedangkan H1 ditolak
Apabila  t-hitung  >  t-tabel  :  H0  ditolak sedangkan H1 diterima
2) Uji Signifikansi Simultan ( Uji Statistik F) Uji  Statistik  F  berperan  sebagai  penguji seberapa  simultan  variabel  independen  yaitu CAR,  BOPO,  FDR  berpengaruh  terhadap
variabel dependen (ROA). Tingkat keyakinan Uji ini sebesar 95% sedangkan (α) 5% tingkat kesalahan. Ketentuan degree of freedom (df1) = k - 1, df2 = n – k (Ramadhany et al., 2016). Adapun  dasar  pengambilan  keputusannya yakni:
Apabila  f-hitung  <  F-tabel  :  H0  diterima sedangkan H1 ditolak
Apabila  f-hitung  >  F-tabel  :  H0  ditolak sedangkan H1 diterima
3) Uji Koefisien Determinasi (R2) Uji  koefisien  determinasi  R2    bertujuan sebagai  pengukur  seberapa  jauh  model  bisa menerangkan  variasi  variabel  independen. Nilai koefisien determinasi antara 0 hingga 1 (0 < R2 < 1), kecilnya nilai R2   memiliki arti variabel-variabel independen bisa menjelaskan  adanya  variasi  dari  variabel independen  dengan  memberi  hingga  seluruh keperluan  informasi  sebagai  prediksi  variasi model dependen.

## Alat Analisis
Regresi  Linier  Berganda  sebagai  alat  analisis untuk  mengelola  hasil  penelitian  dengan  sistem aplikasi  EVIEWS.  Sistem  EVIEWS  merupakan aplikasi pada komputer untuk mengolah data statistik serta  data  ekonometrika.  Masalah-masalah  yang berbentuk data panel bisa diselesaikan dengan aplikasi tersebut.  Data  panel  adalah  data  gabungan  dari  time series  serta  cross  section,  yang  mana  memiliki beberapa periode dan objek. Analisis digunakan untuk meneliti  pengaruh  CAR,  BOPO,  dan  FDR  terhadap ROA  dengan  NPF  sebagai  Variabel  Moderasi  pada perbankan syariah Indoensia dan Malaysia.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil penelitian
Analisis  regresi  memiliki  tujuan  mengetahui hubungan  dari  variabel  CAR,  BOPO,  FDR  terhadap ROA  serta  NPF  menjadi  variabel  moderasi.  Berikut adalah  tabel  hubungan  variabel independen  terhadap dependen.
Tabel 4. 12 Tabel Hubungan Variabel Independen terhadap Dependen No Hipotesis Hasil Ket 1. CAR berpengaruh positif terhadap ROA CAR berpengaruh negatif serta tidak
signifikan terhadap ROA Ditolak 2. BOPO berpengaruh negatif terhadap ROA  BOPO  berpengaruh  positif  serta  tidak signifikan terhadap ROA Ditolak
No Hipotesis Hasil Ket 3. FDR berpengaruh negatif terhadap ROA FDR berpengaruh positif serta tidak signifikan terhadap ROA Ditolak 4. NPF berpengaruh positif dalam memoderasi CAR terhadap ROA NPF  berpengaruh  positif  signifikan  dalam memoderasi CAR terhadap ROA Diterima 5. NPF berpengaruh negatif dalam memoderasi BOPO terhadap ROA NPF  berpengaruh  negatif  serta  signifikan dalam memoderasi BOPO terhadap ROA Diterima 6. NPF berpengaruh negatif dalam memoderasi FDR terhadap ROA NPF  berpengaruh  negatif  serta  signifikan dalam memoderasi FDR terhadap ROA Diterima
Sumber: Output EVIEWS 10, data sekunder diolah 2021
Adapun  penjelasan uji hipotesis masing-masing variabel meliputi:
a. Pengaruh CAR terhadap ROA
Variabel CAR koefisien alpha 5% memiliki Coefficient -0.017006 dengan probabilitas 0.2312 >  0.05  memiliki  arti  variabel  CAR  berpengaruh negatif  serta  tidak  signifikan  terhadap  ROA. Sehingga hipotesis pertama yaitu CAR berpengaruh positif signifikan ditolak.
Hasil  penelitian  tidak  sejalan  dengan  hasil penelitian  C.  Zelin  (2018),  Dedy  dan  Addien (2017),  Desi  dan  Irene  (2016),  dan  Siti  (2015) yaitu  variabel  CAR  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  ROA.  Penyebab  CAR  tidak signifikan  yaitu  terdapat  aturan  wajib  dari  BI bahwa bank menjaga CAR minimal 8%. Sehingga perlu  menyediakan  dana  cadangan  bank  sebagai pemenuhan  ketentuan  tersebut,  selain  itu  juga untuk mengantisispasi terhadap risiko kredit.
Beberapa  penyebab  variabel  CAR  tidak signifikan, meliputi:  a)  Tingginya modal  apabila belum  dibarengi  dengan  tingginya  kepercayaan masyarakat,  maka  tidak  ada  dampak  terhadap profitabilitas.  b)  Kecenderungan  bank  dalam investasi dana secara hati-hati dan sangat survival terhadap  bank,  mengakibatkan  CAR  tidak memiliki banyak pengaruh terhadap profitabilitas bank. c) Bank tidak mampu menutupi aktiva yang menurun  (kerugian  bank)  akibat  adanya  aktiva berisiko  (surat  berharga,  penyertaan,  kredit, tagihan  terhadap  bank  lain)  sehingga  pengaruh terhadap profitabilitas kecil (Pinasti &
Mustikawati, 2018). Hasil penelitian sejalur pada penelitian terdahulu oleh Retna Atika Sari (2017).
b. Pengaruh BOPO terhadap ROA
Variabel    BOPO  koefisien  alpha  5%
memiliki Coefficient  = 0.007454  dengan probabilitas 0.2312 > 0.05 artinya variabel BOPO berpengaruh positif serta tidak signifikan terhadap
ROA. Sehingga hipotesis kedua yang menyatakan “BOPO  berpengaruh  negatif  serta  signifikan” ditolak.
Hasil  penelitian  tidak  sejalan  dengan penelitian Dyah (2019), Yani (2017), Monica dkk (2017),  dan  Ayu  (2016)  yaitu  variabel  BOPO berpengaruh  negatif  serta  signifikan  terhadap ROA. Hasil penelitian menunjukkan BOPO tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  ROA.  BI memberi ketetapan angka terbaik rasio BOPO di bawah  85%.  Apabila  lebih  dari  angka  tersebut, bank  termasuk  ke  dalam  kategori  tidak  efisien pada kegiatan operasionalnya (Pinasti & Mustikawati,  2018).  Hasil  penelitian  sejalur penelitian  oleh  Siti  (2018)  yaitu  BOPO  tidak berpengaruh terhadap ROA.
c. Pengaruh FDR terhadap ROA
Variabel FDR koefisien alpha 5%  memiliki Coefficient = 0.015195 serta probabilitas 0.3278 > 0.05  berarti  variabel  FDR  terdapat  pengaruh positif  serta  tidak  signifikan  terhadap  ROA. Sehingga  hipotesis  ketiga  bahwa  “FDR berpengaruh negatif dan signifikan” ditolak. Hasil penelitian  tidak  sejalan  dengan  penelitian Kustiyani  (2019),  Muhammad  (2019),  Yuwita (2018),  Yulia  (2017),  serta  Ridhlo  dan  Widyarti (2015) yang menunjukkan bahwa FDR berpengaruh  negatif  serta  signifikan  terhadap ROA.
Penyaluran kredit berjumlah tinggi memiliki potensi  bertambahnya  jumlah  kredit  macet sehingga  mengakibatkan  laba  menurun  yang berdampak  pada  penurunan  laba.  Sebaliknya, apabila  penyaluran  kredit  secara  efektif  dan efisien maka laba bank akan meningkat. Dampak dari penyaluran kredit yang tidak efektif tersebut yang  menyebabkan  risiko  semakin  tinggi.  Hal tersebut  mengakibatkan  FDR  tidak  signifikan
terhadap ROA. Hasil penelitian sejalur penelitian oleh Uswatun (2017).
d. Pengaruh CAR terhadap ROA dengan dimoderasi NPF
Variabel  FDR  dengan  koefisien  alpha  5% memiliki Coefficient  = 0.010508  dengan probabilitas 0.0465 < 0.05 memiliki arti variabel NPF  berpengaruh  positif  serta  signifikan  dalam memoderasi  CAR  terhadap  ROA.  Sehingga hipotesis keempat yaitu “NPF berpengaruh positif serta signifikan dalam memoderasi CAR terhadap ROA” diterima.
e. Pengaruh BOPO terhadap ROA dengan dimoderasi NPF
Variabel  FDR  koefisien  alpha  5%  memiliki nilai Coefficient  =  - 0.010931  serta  probabilitas 0.0003  <  0.05  memilki  arti  variabel  NPF berpengaruh  negatif  serta  signifikan  terhadap ROA.  Maka  hipotesis  kelima  yaitu  “NPF berpengaruh  negatif  serta  signifikan  dalam memoderasi BOPO terhadap ROA” diterima.
f. Pengaruh FDR terhadap ROA dengan dimoderasi NPF
Variabel  FDR  koefisien  alpha  5%  dengan
Coefficient = -0.005008 serta probabilitas 0.0368 >  0.05  memiliki  arti  variabel  NPF  berpengaruh negatif serta signifikan terhadap ROA. Sehingga hipotesis  keenam  bahwa  “NPF  berpengaruh negatif  serta  signifikan  dalam  memoderasi  FDR terhadap ROA” diterima.

## 3.2. Pembahasan Analisis Data
Teknik  analisis  data  yaitu  cara  olah  data terkumpul sehingga bisa memberikan hasil pengolahan  data.  Tujuan  teknik  analisis  adalah sebagai penjawab dari permasalahan yang dirumuskan. Terdapat beberapa bagian dalam analisis data penelitian meliputi:
a. Statistik Deskriptif Variabel
Statistik deskriptif sebagai pemberi gambaran  data  dalam  penelitian  secara  statistik. Statistik deskriptif mengacu terhadap mean (nilai rata-rata),  nilai  minimum, standar  deviation (simpangan  baku),  dan  nilai  maksimum  semua variabel  meliputi  ROA,  CAR,  BOPO,  dan  FDR, serta  NPF  periode  2014-2019  sebagaimana ditunjukkan dalam tabel:
Tabel 4.1 Descriptive Statistic
BOPO CAR FDR NPF ROA Mean 77.19491  20.31046  88.08676  1.282222  0.864574 Median 87.48000  18.54500  90.73000  0.800000  0.885000 Maximum  143.3100  54.91000  104.7500  6.930000  5.240000 Minimum 22.49000  10.03000  71.87000  0.010000  -2.360000 Std. Dev 22.71006  7.909697  7.414968  1.442461  0.871701 Observation s 108 108 108 108 108
Sumber:  Output  EVIEWS  10,  data  sekunder  diolah 2021
Berdasarkan  tabel  4.1  banyaknya  data  pada setiap  variabel  yaitu  108  buah  Bank  Syariah Indonesia  dan  Malaysia  meliputi  Bank  Jabar  & Banten Syariah, Bank BCA Syariah, Bank Rakyat Indonesia  Syariah,  Bank  BNI  Syariah,  Bank BTPN  Syariah,  Bank  Bukopin  Syariah,  Bank Syariah  Mandiri,  Bank  Mega  Syariah,  Bank Muamalat  Indonesia,  Bank  Victoria  Syariah, Bank  Panin  Dubai  Syariah,  Am  Islmaic  Bank Berhad, Affin Islamic Bank Berhad, Hong Leong Islamic  Bank  Berhad,  Bank  Islam  Malaysia Berhad,  CIMB  Islamic  Bank  Berhad,  Maybank Islmaic  Berhad,  dan  Maybank  Islmaic  Berhad periode  2014  hingga  2019.  Berikut  penjabaran masing-masing  variabel  yang  terdapat  di  dalam data panel:
Variabel  profitabilitas  diukur  dengan  ROA. Bank  Victoria  Syariah  memiliki  nilai  minimum tahun  2015  sebesar  -2,360000  atau  -2,36% sedangkan  pada  Bank  BTPN  Syariah  memiliki nilai  maksimum  tahun  2015  sebesar  5,240000 atau  5,24%  dan  mean  sebesar  0,864574  atau 0,86%  hal  tersebut  memiliki  arti  sampel perbankan  syariah  Indonesia  dan  Malaysia memiliki keadaan cukup sehat berdasarkan Surat Edaran  Bank  Indonesia  No.  13/24/DNDP/2011. Nilai  standar  deviasi  yaitu  0,871701  serta  mean sebesar  0,864574    memiliki  arti  bahwa  data kurang  bervariasi  dikarenakan  nilai  standar deviasi lebih kecil dari mean.
Variabel  CAR  pada  Am  Islmaic  Bank Berhad  memiliki  nilai  minimum  periode  2015 yaitu 10,03000 atau 10,03% sedangkan pada BRI Syariah  memiliki  nilai  maksimum  periode  2018 yaitu  54,91000  atau  54,91%  dengan  mean 20,31046  atau  20,31%  memiliki  arti  bahwa sampel  perbankan  syariah  penelitian  memiliki keadaan  sehat  berdasarkan  Surat  Edaran  BI  No. 13/24/DNDP/2011.  Nilai  standar  deviasi  yaitu
7,909697  serta  mean  20,31046  memiliki  arti bahwa  data  bervariasi  dikarenakan  nilai  standar deviasi lebih kecil dari mean.
Variabel  BOPO  pada  RHB  Islamic  Bank Berhad  memiliki  nilai  minimum  periode  2019 yaitu  22,49000  atau  22,49%  sedangkan  pada Victoria  Syariah  memiliki  nilai  maksimum periode  2014  yaitu  143,3100  atau  143,31% dengan mean 77,19491 atau 77,19% memiliki arti bahwa  sampel  perbankan  syariah  penelitian memiliki keadaan sehat berdasarkan Surat Edaran BI  No.  13/24/DNDP/2011.  Nilai  standar  deviasi yaitu 22,71006 serta mean 77,19491 memiliki arti bahwa  data  bervariasi  dikarenakan  nilai  standar deviasi lebih kecil dari mean.
Variabel  FDR  pada  BRI  Syariah  memiliki nilai minimum periode 2017 yaitu 71,87000 atau 71,87%  sedangkan  pada  Bank  Jabar  Banten Syariah  memiliki  nilai  maksimum  periode  2015 yaitu  104,7500  atau  104,75%  dengan  mean 88,08676  atau  88,09%  memiliki  arti  bahwa sampel  perbankan  syariah  penelitian  memiliki keadaan  sehat  berdasarkan  Surat  Edaran  BI  No. 13/24/DNDP/2011.  Nilai  standar  deviasi  yaitu 7,414968  serta  mean  88,08676  memiliki  arti bahwa  data  bervariasi  dikarenakan  nilai  standar deviasi lebih kecil dari mean.
Variabel NPF pada Am Islmaic Bank Berhad memiliki  nilai  minimum  periode  2017  yaitu 0,010000 atau 0,01% sedangkan pada Bank Jabar Banten Syariah memiliki nilai maksimum periode 2015  yaitu  6,930000  atau  6,93%  dengan  mean 1,282222 atau 1,28% memiliki arti bahwa sampel perbankan  syariah  penelitian  memiliki  keadaan sehat  berdasarkan  Surat  Edaran  BI  No. 13/24/DNDP/2011.  Nilai  standar  deviasi  yaitu 1,442461  serta  mean  1,282222  memiliki  arti bahwa  data  kurang  bervariasi  dikarenakan  nilai standar deviasi lebih kecil dari mean.
b. Uji Stasioner
Uji  Stasioneritas  bertujuan  sebagai  penguji data Time Series serta Cross Section supaya tidak terdapat  komponen trend ,  memiliki  sifat  flat, keragaman  konstan  serta  tidak  terdapat  fluktuasi periodik  (Wulandari,  2017). Unit  Root yaitu  uji Levin,  Linand  Chu  (LLC)  digunakan  dalam  Uji stasioner  penelitian  ini.  Mengacu  kepada  data yang diambil dari annual report perbankan syariah Indonesia  dan  Malaysia  tahun  2014-2019  dalam
uji tingkat level. Hasil uji stasioner penelitian ini adalah:
Tabel 4.2 Uji Tingkat Level No  Variabel  Prob Keterangan Posisi 1.  ROA 0.0000  Data Stasioner  Level 2.  CAR 0.0000  Data Stasioner  Level 3.  BOPO 0.0000  Data Stasioner  Level 4.  FDR 0.0000  Data Stasioner  Level 5.  NPF 0.0000  Data Stasioner  Level
Berdasarkan  tabel  4.2  memiliki  arti  bahwa nilai  probabilitas  <  0.05  berarti  seluruh  variabel stasioner.  Artinya  seluruh  data  hasil  uji  tiap variabel  dalam  penelitian  layak  dilakukan  uji berikutnya.

## c. Pemilihan Model Regresi Data Panel
Tiga  model  dalam  Regresi  data    panel meliputi  CEM,  FEM,  serta  REM.  Terdapat keunggulan  dan  kekurangan  pada  setiap  model. Model  yang  dipilih  didasarkan  asumsi  yang digunakan  oleh  peneliti.  Peneliti  menggunakan signifikansi  5%  serta  pengolahan  data  statistik sesuai syarat yang benar sehingga secara statistik bisa dipertanggungjawabkan. Memilih salah satu dari  ketiga  model  merupakan  langkah  pertama peneliti  lakukan.  Hasil  regresi  model  penelitian meliputi:
1) Common Effect  Model (CEM)
Olah  data  pada  metode  CEM  tidak membedakan waktu ataupun tempat penelitian. Asumsinya adalah data setiap unit cross  section  dalam  berbagai  kurun  waktu yaitu  sama  (Wulandari,  2017).  Berikut  hasil dari metode CEM:
Tabel 4.3 Common Effect Model Perbankan Syariah
Variabel  Coefficient Std. Error t-Statistic  Prob. C -1.467327  1.007868  -1.455873 0.1486 CAR 0.005081 0.010526  0.482699  0.6304 BOPO 0.004270 0.005719  0.746702  0.4570 FDR 0.022390 0.010731  2.086501  0.0395 NPF 1.295056 0.229697  5.638099  0.0000 CARNPF  0.005296 0.003800  1.393920  0.1664
BOPONPF  -0.009859  0.002950  -3.340220 0.0012 FDRNPF  -0.006589  0.001983  -3.322315 0.0012 Sumber:  Output  EVIEWS  10,  data  sekunder  diolah 2021
Bentuk  model  CEM  berdasarkan  hasil  tabel
4.3 adalah: ROA = -1.467327 + 0.005081CAR + 0.004270BOPO + 0.022390FDR + 1.295056NPF + 0.005296CARNPF  -  0.009854BOPONPF  - 0.006589FDRNPF.
2) Fixed Affect Model (FEM)
Fixed  Affect Model (FEM)  diasumsikan sebagai data perpaduan yang ada mempunyai konstanta  serta  koefisien  tetap  antara  waktu dan  periode  perbankan  (Wulandari,  2017). Berikut hasil uji FEM:
Tabel 4.4 Fixed Effect Model Perbankan Syariah
Variabel  Coefficient Std. Error t-Statistic  Prob. C -0.110770  1.390415  -0.079667 0.9367 CAR -0.026810  0.017007  -1.576428 0.1187 BOPO 0.012944 0.004388  2.950185  0.0041 FDR 0.005733 0.014279  0.401512  0.6891 NPF 1.086571 0.391858  2.772869  0.0069 CARNPF  0.010310 0.008203  1.256930  0.2123
BOPONPF  -0.011864  0.003330  -3.563225 0.0006 FDRNPF  -0.002507  0.002735  -0.916594 0.3620 Sumber:  Output  EVIEWS  10,  data  sekunder  diolah
2021 Bentuk  model  FEM  berdasarkan  hasil  tabel 4.4 adalah: ROA = -0.110770 – 0.026810CAR + 0.012944BOPO + 0.005733FDR + 1.086571NPF + 0.010310CARNPF  –  0.011864BOPONPF  –
0.002507FDRNPF.
3) Uji Random Effect Model (REM) Uji random menggunakan  residual  dengan dugaan  terdapat  hubungan  antar    objek  dan waktu  (Wulandari,  2017).  Berikut  hasil  uji REM:
Tabel 4.5 Random Effect Model Perbankan
Syariah Variabel  Coefficient Std. Error t-Statistic  Prob. C -0.691603  1.390375  -0.497422 0.6200 CAR -0.017006  0.014117  -1.204645 0.2312 BOPO 0.007454 0.007327  1.017251  0.3115 FDR 0.015195 0.015452  0.983356  0.3278 NPF 1.201727 0.358089  3.355945  0.0011 CARNPF  0.010508 0.005212  2.016043  0.0465
BOPONPF  -0.010931  0.002917  -3.747872 0.0003 FDRNPF  -0.005008  0.002367  -2.116141 0.0368 Sumber: Output EVIEWS 10, data sekunder diolah 2021
Bentuk  model  REM  berdasarkan  hasil  tabel 4.5  adalah:    ROA  = -0.691603  – 0.017006CAR + 0.007454BOPO + 0.015195FDR + 1.201727NPF + 0.0105085CARNPF  - 0.010931BOPONPF –
0.005008FDRNPF.

## d. Pemilihan Model
Terdapat  beberapa  uji  dalam  pemilihan model penelitian, diantaranya meliputi:
1) Uji Chow
Pemilihan metode CEM atau FEM dilakukan menggunakan  uji chow (Munandar,  2017) . Berikut uji chow penelitian:
Tabel 4.6 Uji Chow Perbankan Syariah Effect Tprob.est Statistic d.f. Prob. Cross-section F 4.387489  (17,83)  0.0000 Cross-section Chi-square 69.243014  17 0.0000
Sumber:  Output  EVIEWS  10,  data  sekunder  diolah 2021
Nilai cross  section  Chi-square berdasarkan
tabel 4.6 sebesar 69.243014 dengan probabilitas  0.0000  <  0.05  dapat  diartikan CEM  terpilih  sehingga  perlu  melakukan  uji selanjutnya yaitu hausman test.

## 2) Uji Hausman
Fungsi  uji Hausman adalah  untuk  memilih apakah  metode  FEM  dan  REM lebih  baik daripada  metode  CEM  (Munandar,  2017) .
Berikut uji hausman penelitian:
Tabel 4.7 Uji Hausman Perbankan Syariah Test Summary Statistic  Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 8.392681  7 1.0000
Sumber:  Output  EVIEWS  10,  data  sekunder  diolah 2021
Nilai  cross  section  random  pada  tabel  4.7 yaitu 8.392681 dan probabilitas 1.0000 > 0.05 diartikan REM terpilih maka perlu melakukan uji selanjutnya yaitu lagrange multiplier.
3) Uji Lagrange Multiplier
Fungsi  uji  LM  adalah  untuk  memilih  antara metode REM atau CEM. Berikut uji Lagrange Multiplier penelitian:
Tabel 4.8 Uji Lagrange Multiplier Perbankan
Syariah Cross- section Test Hypothesis Time Both Breusch-Pagan 20.27443 (0.0000) 1.801243 (0.1796) 22.07567 (0.0000) Honda King-Wu Standardized Honda Standardizad  King- Wu Gourierioux, et al.* 4.502713 (0.0000) 4.502713 (0.0000) 5.603171 (0.0000) 5.603171 (0.0000) -- 1.342104 (0.0898) 1.32104 (0.0353) 1.808512 (0.0353) 1.808512 (0.0353) -- 4.132910 (0.0000) 3.326360 (0.0004) 1.323745 (0.0928) 0.821107 (0.0928) 22.07567 (<0,01)
Sumber: Output EVIEWS 10, data sekunder diolah 2021
Nilai Both pada  tabel  4.8  yaitu 22.07567 probabilitas  0.0000  <  0.05  diartikan  REM terpilih sebagai model penelitian.

## e. Uji Kebaikan Model
Terdapat  beberapa  uji  kebaikan  model penelitian, diantaranya sebagai berikut:
1) Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien  determinasi  R2    menunjukkan tingkat  model  regresi  mampu  menerangkan variabel-variabel  independen  mempengaruhi variabel  dependen.  Berikut  uji  koefisien determinasi Perbankan Syariah:

## Tabel 4.9 Tabel Koefisien Determinasi Perbankan Syariah
R-squared  0.230831  Mean dependent var  0.381662 Adjusted R-squared 0.176990  S.D. dependent var 0.687499 S.E. of regression 0.623699  Sum squared resid 38.90004 F-statistic  4.287217  Durbin-Watson start  1.169844 Prob (F- statistic) 0.000350

## Sumber:  Output  EVIEWS  10,  data  sekunder  diolah 2021
Angka  R-squared  pada  tabel  4.9  sebesar 0.230831.  Pengaruh  variabel  independen terhadap variabel dependen yaitu 23.08% atau dengan  kata  lain  variabel  independen  yang dipakai  pada  model  dapat menjelaskan  yaitu 23.08% terhadap variabel dependen. Sisanya
76.92%  dipengaruhi  faktor  lain  dari  model regresi tersebut.

## 2) Uji F (Simultan)
Uji  Statistik  F  memiliki  tujuan  dalam  uji secara  simultan  variabel  independen  yaing terdiri  dari  CAR,  BOPO,  dan  FDR berpengaruh terhadap variabel dependen yaitu ROA  dengan  dimoderasi  NPF.    Jika  nilai Probabilitas  ( F-statistic) <  0.05  berarti variabel independen secara simultan berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel dependen,  begitu  sebaliknya  (Ramadhany  et al., 2016). Berikut hasil uji F penelitian:
Tabel 4.10 Uji F Perbankan Syariah R-squared  0.230831  Mean
dependent var 0.381662 Adjusted R-squared 0.176990  S.D. dependent var 0.687499 S.E. of regression 0.623699  Sum squared resid 38.90004 F-statistic  4.287217  Durbin- Watson start 1.169844 Prob (F- statistic) 0.000350

## Sumber: Output EVIEWS 10, data sekunder diolah 2021
Koefisiensi penelitian berdasarkan tabel 4.10 yaitu  4.287217  dengan  nilai  Probabilitas  (F- statistic)  0.000350  <  0.05  berarti  variabel independen  secara  simultan  berengaruh positif dan signifikan terhadap ROA.

## f. Uji Asumsi
Model  yang  terpilih  adalam  REM  sehingga tidak  dilakukan  uji  asumsi  kalsik  karena  REM sebagai metode estimasi generalized least square (GLS). Teknik GLS dipercaya mengatasi adanya autokorelasi  runtun  waktu  (time  series)  dan korelasi  antar  observasi  (cross  section).  Metode GLS  menghasilkan  estimator  yang  bertujuan memenuhi  sifat  best  linier  unbiased  estimation (BLUE) sebagai  metode treatment untuk mengatasi pelanggaran asumsi homoskedastisitas dan autokorelasi (Kosmaryati et al., 2019).
g. Uji Statistik
Uji  signifikansi  dalam  penelitian  ini  terdiri menjadi beberapa uji, meliputi:
Signifikansi Parameter Individual (Uji t)
Uji    t  dalam  penelitian    bertujuan  untuk menguji  koefisien  regresi  secara  individual signifikansi variabel independen terhadap variable  dependen  dengan  asumsi  variabel independen  lainnya  dianggap  konstan  untuk kepercayaan 5% (Ghozali, 2020).  Jika nilai prob < 0.05 memiliki arti signifikan yaitu ada pengaruh variabel  independen  secara  individual  terhadap variabel dependen. Uji t penelitian meliputi:
Tabel 4.11 Uji t Perbankan Syariah
Variabel
Coefficient  Std. Error t-Statistic  Prob.
C -0.691603  1.390375  -0.497422 0.6200 CAR -0.017006  0.014117  -1.204645 0.2312 BOPO 0.007454 0.007327  1.017251  0.3115 FDR 0.015195 0.015452  0.983356  0.3278 NPF 1.201727 0.358089  3.355945  0.0011 CARNPF  0.010508 0.005212  2.016043  0.0465 BOPONPF  -0.010931  0.002917  -3.747872 0.0003
FDRNPF -0.005008  0.002367  -2.116141 0.0368
Sumber:  Output  EVIEWS  10,  data  sekunder  diolah 2021
UJi t perbankan syariah yang terdapat dalam tabel 4.11 yakni:
1) Pengaruh CAR terhadap ROA
Variabel  CAR  dengan  koefisien  alpha  5% bernilai Coefficient =  -0.017006  dengan probabilitas 0.2312 > 0.05 memiliki arti CAR berpengaruh  negatif  serta  tidak  signifikan terhadap ROA.
2) Pengaruh BOPO terhadap ROA Variabel    BOPO  dengan  koefisien  alpha 5% bernilai Coefficient  = 0.007454  dengan probabilitas  0.2312  >  0.05  memiliki  arti BOPO  berpengaruh  positif  serta  tidak signifikan terhadap ROA.
3) Pengaruh FDR terhadap ROA Variabel  FDR  dengan  koefisien  alpha  5% bernilai Coefficient =  0.015195  dengan probabilitas 0.3278 > 0.05 memiliki arti FDR berpengaruh  positif  serta  tidak  signifikan terhadap ROA.
4) Pengaruh  CAR  terhadap  ROA  dengan  NPF sebagai Variabel Moderasi
Variabel  FDR  dengan  koefisien  alpha  5%
bernilai Coefficient  = 0.010508  dengan probabilitas  0.0465  <  0.05  memiliki  arti variabel    NPF  berpengaruh  positif  serta
signifikan  dalam  memoderasi  CAR  terhadap ROA.
5) Pengaruh BOPO terhadap ROA dengan NPF sebagai Variabel Moderasi
Variabel  FDR  dengan  koefisien  alpha  5% bernilai Coefficient  =  - 0.010931  dengan probabilitas  0.0003  <  0.05  memiliki  arti variabel  NPF  berpengaruh  negatif  serta signifikan terhadap ROA.
6) Pengaruh  FDR  terhadap  ROA  dengan  NPF sebagai variabel Moderasi
Variabel  FDR  dengan  koefisien  alpha  5% bernilai Coefficient =  -0.005008  dengan probabilitas  0.0368  >  0.05  memiliki  arti variabel  NPF  berpengaruh  negatif  serta signifikan terhadap ROA.

## 4. KESIMPULAN
Mengacu  pada  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi profitabilitas  bank  syariah  Indonesia  dan  Malaysia periode  2014-2019  sehingga  diambil  kesimpulan meliputi:
a. CAR  berpengaruh  negatif  serta  tidak  signifikan terhadap  profitabilitas  (ROA).  Memiliki  arti  jika CAR  turun  tidak  akan  berpengaruh  terhadap profitabilitas.
b. BOPO  berpengaruh  positif  serta  tidak  signifikan terhadap  ROA.  Memiliki  arti  jika  BOPO  naik tidak akan berpengaruh terhadap profitabilitas.
c. FDR  berpengaruh  positif  serta  tidak  signifikan terhadap ROA. Memiliki arti jika nilai FDR naik tidak akan berpengaruh terhadap profitabilitas.
d. NPF  berpengaruh  positif  serta  signifikan  dalam memoderasi  CAR  terhadap  ROA.  Memiliki  arti jika  nilai  FDR  yang  dimoderasi  oleh  NPF  naik maka akan menaikkan profitabilitas.
e. NPF  berpengaruh  negatif  serta  signifikan  dalam memoderasi BOPO terhadap ROA. Memiliki arti jika nilai BOPO yang dimoderasi NPF turun maka akan menaikkan profitabilitas.
f. NPF  berpengaruh  negatif  serta  signifikan  dalam memoderasi  FDR  terhadap  ROA.  Memiliki  arti jika  nilai  FDR  yang  dimoderasi  oleh  NPF  turun maka akan menaikkan profitabilitas.
5. DAFTAR PUSTAKA
Abdullah,  M.  Y.,  Noor,  M.  M.,  Mohamad,  M.  T.,
Shahruddin, M. S., Zaini, M. N. M., & Paidi, M.
(2019). TANGGUNGJAWAB SOSIAL KORPORAT (CSR): PENGLIBATAN

## INSTITUSI  PERBANKAN  BERASASKAN
ISLAM  TERPILIH  DI  MALAYSIA  DALAM INDUSTRI WAKAF. Social Finance , 10. Almunawwaroh,  M.,  &  Marliana,  R.  (2018).
PENGARUH CAR,NPF DAN FDR TERHADAP PROFITABILITAS BANK
SYARIAH DI INDONESIA. Amwaluna: Jurnal Ekonomi  dan  Keuangan  Syariah , 2 (1),  1–17. https://doi.org/10.29313/amwaluna.v2i1.3156 Anam,  M.  S.,  Inawati,  Y.,  &  Rosia,  R.  (2021).
FACTORS AFFECTING THE HUMAN DEVELOPMENT  INDEX  (HDI)  IN  CENTRAL JAVA PROVINCE . 6 (1), 11.
Ardana, Y. (2018). Faktor Eksternal dan Internal yang Mempengaruhi  Profitabilitas  Bank  Syariah  di Indonesia. Cakrawala , 13 (1), 51.
https://doi.org/10.31603/cakrawala.v13i1.2042 Arinta,  Y.  N. (2016).  Analisis  Perbandingan  Kinerja
Keuangan  antara  Bank  Syariah  dan  Bank Konvensional  (Studi  Kasus  pada  Bank  Syariah Mandiri  dan  Bank  Mandiri). Muqtasid:  Jurnal Ekonomi  dan  Perbankan  Syariah , 7 (1),  119. https://doi.org/10.18326/muqtasid.v7i1.119-140 Arnova, I. (2016). PENGARUH UKURAN
KINERJA  ROA,  ROE,  EPS  DAN  EVA TERHADAP  RETURN  SAHAM. EKOMBIS REVIEW:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  dan  Bisnis , 4 (1). https://doi.org/10.37676/ekombis.v4i1.153 Ghozali, I. (2020). 25 Grand Theory 25 Teori Besar Ilmu Manajemen, Akuntansi, dan Bisnis (1st ed.). YOGA PRATAMA. http://www.imamghozali.com Handayani, S., & Budianingrum, S. (2011). ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEKURANGAN  ENERGI  KRONIS  PADA  IBU HAMIL  DI  WILAYAH  PUSKESMAS  WEDI
KLATEN . 19.
Kabib, N., Hayati, S. N., & Fatimatuzzahra, S. (2021).
Apakah Penerapan Standar Akuntansi, Kompetensi  Sumberdaya  Manusia  serta  Peran Auditor Internal mempengaruhi Kualitas Laporan Keuangan? Jurnal Akuntansi dan Pajak ,
Khasanah, A. N. (2016). PENGARUH INTELLECTUAL CAPITAL DAN ISLAMICITY PERFORMANCE INDEX TERHADAP KINERJA

## KEUANGAN PERBANKAN  SYARIAH  DI  INDONESIA.
Nominal,  Barometer  Riset  Akuntansi  dan Manajemen , 5 (1). https://doi.org/10.21831/nominal.v5i1.11473 Khoirudin, A. (2013). CORPORATE GOVERNANCE DAN  PENGUNGKAPAN  ISLAMIC  SOCIAL REPORTING PADA PERBANKAN SYARIAH DI INDONESIA . 6.
Komasari,  D.,  &  Helmi,  A.  F.  (2000). FAKTOR- FAKTOR  PENYEBAB  PERILAKU  MEROKOK PADA REMAJA . 11.
Kosmaryati, K., Handayani, C. A., Isfahani, R. N., &
Widodo, E. (2019). Faktor-Faktor yang
Mempengaruhi Kriminalitas di Indonesia Tahun 2011-2016 dengan Regresi Data Panel. Indonesian  Journal  of  Applied  Statistics , 2 (1), 10. https://doi.org/10.13057/ijas.v2i1.27932 Marimin,  A.,  &  Romdhoni,  A.  H.  (2017). PERKEMBANGAN  BANK  SYARIAH  DI INDONESIA. Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Islam , 1 (02). https://doi.org/10.29040/jiei.v1i02.30 Mulyadi, M. (2013). PENELITIAN KUANTITATIF DAN  KUALITATIF  SERTA  PEMIKIRAN DASAR  MENGGABUNGKANNYA. Jurnal Studi  Komunikasi  dan  Media , 15 (1),  128. https://doi.org/10.31445/jskm.2011.150106 Munandar,  A.  (2017). ANALISIS  REGRESI  DATA PANEL PADA PERTUMBUHAN EKONOMI DI NEGARA – NEGARA ASIA . 8 , 9.
Munifa,  M.,  Bombang,  S.,  &  Sofyan,  S.  (2019).
Strategi  Penyelesaian  Pembiayaan  Bermasalah Pada  Transaksi  Murabahah  Pada  PT.  Bank Muamalat  Indonesia  (BMI)  Cabang  Palu  dalam Perspektif  Ekonomi  Syariah. Jurnal  Ilmu Perbankan dan Keuangan Syariah , 1 (1), 73–95. https://doi.org/10.24239/jipsya.v1i1.6.73-95 Munir, M. (2018). Analisis Pengaruh CAR, NPF, FDR dan  Inflasi  terhadap  Profitabilitas  Perbankan Syariah di Indonesia. Ihtifaz: Journal of Islamic Economics,  Finance,  and  Banking , 1 (1),  89. https://doi.org/10.12928/ijiefb.v1i1.285
Novalia,  F.,  &  Nindito,  M.  (2016). PENGARUH KONSERVATISME AKUNTANSI DAN ECONOMIC  VALUE  ADDED  TERHADAP PENILAIAN EKUITAS PERUSAHAAN . 11 , 17.
Nuryanto,  R.,  Tho'in,  M., &  Wardani,  H.  K. (2014).
Rasio  Likuiditas,  Rasio  Solvabilitas,  Rasio
Rentabilitas Koperasi Jasa Keuangan Syariah Di Jawa Tengah. Jurnal Akuntansi dan Pajak , 15 (01).
Pinasti,  W.  F.,  &  Mustikawati,  RR.  I.  (2018). PENGARUH  CAR,  BOPO,  NPL,  NIM  DAN LDR  TERHADAP  PROFITABILITAS  BANK UMUM PERIODE 2011-2015.
Nominal,
Barometer  Riset  Akuntansi  dan  Manajemen , 7 (1). https://doi.org/10.21831/nominal.v7i1.19365 Pravasanti,  Y.  A.  (2018).  Pengaruh  NPF  dan  FDR Terhadap CAR dan Dampaknya Terhadap ROA Pada  Perbankan  Syariah  Di  Indonesia. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam , 4 (03), 148.
https://doi.org/10.29040/jiei.v4i03.302
Ramadhany,  R.,  Aminah,  M.,  &  Permanasari,  Y.
(2016).  Analisis  Faktor  yang  Mempengaruhi Kebijakan  Hutang  Emiten  Pertanian  di  Bursa Efek Indonesia. Jurnal Manajemen dan Organisasi , 6 (3), 243. https://doi.org/10.29244/jmo.v6i3.12611
Rifai, M., Arifati, R., & Si, M. (2013). PENGARUH UKURAN PERUSAHAAN, STRUKTUR MODAL

## DAN
PERTUMBUHAN

## PERUSAHAAN
TERHADAP  PROFITABILITAS  STUDI  PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR DI BEI TAHUN
2010-2012 . 8.
Sambelay,  J.  J.,  &  Rate,  P.  V.  (2017). ANALISIS

## PENGARUH  PROFITABILITAS  TERHADAP
HARGA  SAHAM  PADA  PERUSAHAAN  YANG TERDAFTAR DI LQ45 PERIODE 2012-2016 . 9. Sengkey, J. I. B., Murni, S., & Tulung, J. E. (2018).
ANALISIS FAKTOR –  FAKTOR  YANG MEMPENGARUHI RISIKO LIKUIDITAS BANK (STUDI KASUS PADA BANK UMUM SWASTA NASIONAL  YANG  TERDAFTAR  DI  BEI PERIODE 2012-2015) . 10.
Siagian, T. S., Khair, H., & Pascasarjana Universitas
Muhammadiyah Sumatera Utara. (2018). Pengaruh Gaya Kepemimpinan Dan Lingkungan Kerja  Terhadap  Kinerja  Karyawan  Dengan Kepuasan  Kerja  Sebagai  Variabel  Intervening. Maneggio:  Jurnal Ilmiah Magister Manajemen , 1 (1),
59–70. https://doi.org/10.30596/maneggio.v1i1.2241 Tho'in, M. (2019). Profitability of Islamic Commercial  Banks  in  Indonesia. IQTISHADIA: Jurnal  Ekonomi  dan  Perbankan  Syariah , 6 (2),
89-99.
Wibisono,  M.  Y.  (2017). PENGARUH  CAR,  NPF,

## BOPO, FDR, TERHADAP ROA YANG
DIMEDIASI OLEH NOM . 17 (1), 22. Wiwoho, J. (2014). PERAN LEMBAGA KEUANGAN BANK  DAN  LEMBAGA  KEUANGAN  BUKAN BANK  DALAM  MEMBERIKAN  DISTRIBUSI KEADILAN BAGI MASYARAKAT . 1 , 11. Wulandari,  N.  (2017). Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Inflasi  pada  Kota  Metropolitan di Indonesia dengan Menggunakan Analisis Data Panel . 3 (2), 9.

## Yuliana, R. (2012). ANALISIS PENGARUH STRATEGI SERVICE RECOVERY YANG

## DILAKUKAN
PERBANKAN TERHADAP KEPUASAN NASABAH DI KOTA SEMARANG .
4 (2), 14.
Zulifiah, F., & Susilowibowo, J. (2014). PENGARUH INFLASI,  BI  RATE,  CAPITAL  ADEQUACY RATIO (CAR), NON PERFORMING FINANCE  (NPF),  BIAYA  OPERASIONAL DAN PENDAPATAN OPERASIONAL (BOPO) TERHADAP PROFITABILITAS
BANK  UMUM  SYARIAH  PERIODE  2008- 2012. Jurnal Ilmu Manajemen , 2 , 12.